Sin horarios | Dirigido a profesionales que desean especializarse en la gestión de bases de datos y desarrollar competencias en programación SQL.
3 weeks (32h.)
Al finalizar este curso, los estudiantes podrán gestionar y diseñar bases de datos eficientemente, aplicar consultas avanzadas en SQL para extraer y transformar datos, y optimizar el rendimiento de bases de datos. Además, tendrán las habilidades necesarias para integrar SQL en proyectos de análisis de datos y tomar decisiones basadas en grandes volúmenes de información.
En esta unidad se introducirán los conceptos generales sobre bases de datos, explorando los diferentes modelos de bases de datos. Se profundizará en el modelo relacional, que es la base de la mayoría de las bases de datos actuales, y en el modelo Entidad-Relación (E/R), que se utiliza para representar visualmente la estructura de la base de datos. Además, se abordará la normalización, un proceso esencial para organizar y optimizar bases de datos, y se explicará cómo realizar el paso del modelo E/R al modelo relacional, transformando diagramas en estructuras prácticas de base de datos.
En esta unidad se introducirá el lenguaje SQL, su propósito y su importancia en la gestión de bases de datos. Se guiará a los estudiantes en la preparación del entorno de trabajo, asegurándose de que puedan configurar y utilizar herramientas para trabajar con bases de datos. Luego, se explorarán las sentencias Data Definition Language (DDL), que permiten definir y modificar la estructura de la base de datos, y las sentencias Data Manipulation Language (DML), utilizadas para insertar, actualizar, eliminar y consultar datos dentro de las bases de datos.
En esta unidad se profundizará en técnicas avanzadas de SQL, comenzando con el agrupamiento de registros para realizar análisis más complejos sobre conjuntos de datos. Se aprenderá a hacer combinaciones de tablas mediante operaciones como JOIN, para extraer información de múltiples fuentes. Además, se estudiarán las subconsultas, que permiten realizar consultas dentro de otras consultas, y las sentencias ANY y ALL para comparar valores en subconsultas. Finalmente, se introducirá el concepto de vistas, que facilitan la reutilización de consultas complejas al almacenarlas como objetos virtuales dentro de la base de datos.
En esta unidad se explicará qué es un Data Warehouse (almacén de datos), su propósito y cómo se utiliza para almacenar grandes volúmenes de información de manera estructurada para su análisis. Se abordarán los conceptos de dimensiones y métricas, esenciales para el diseño de bases de datos orientadas a análisis, y se explorará el proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL), que permite integrar datos desde diferentes fuentes a un Data Warehouse, asegurando su calidad y accesibilidad para los usuarios.