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JaverianaX: Fundamentos de datos estructurados para analítica con SQL

4.4 stars
5 ratings

Curso introductorio en lenguaje de computación, con ejemplos orientados a sistemas de gestión de bases de datos relacionales en ambientes tecnológicos local, nube pública y /o empresarial.

Fundamentos de datos estructurados para analítica con SQL
5 weeks
8–10 hours per week
Self-paced
Progress at your own speed
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About this course

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La cantidad de datos a nivel mundial se duplica cada tres años y el futuro de las empresas depende de saber convertirlos en activos de negocios”, fuente: McKinsey & Company.

“75% de las compañías carecen de las habilidades y la tecnología para sacar el máximo provecho de los datos que recolectan”, fuente: PWC

Cuando hablamos de datos estructurados nos referimos a los datos que se encuentran almacenados en la mayoría de bases de datos. Son datos que pueden ser extraídos y procesados fácilmente por herramientas de minería de datos entre ellas el Lenguaje de Consultas Estructurado SQL.

Si eres programador indudablemente, vas a tener que utilizar el lenguaje SQL. Al final, salvo contadas excepciones, la mayor parte de los programas deben almacenar y recuperar información en mayor o menor medida. Y la mayor parte de esta información se sigue guardando en bases de datos relacionales. Por ello, es muy difícil escapar de SQL,.

Ahora bien, si no eres programador, es posible que con el tiempo, te conviertas en algún funcionario, empleado o profesional con tipo de mando intermedio o jefe de proyectos. En ese caso, con toda seguridad, una de las tareas propias de tu cargo va a ser obtener información y consultar datos de todo tipo: tareas y tiempos, errores, uso de características, efectividad de cambios, entre otros. Hay muchas probabilidades de que la mayor parte de esta información esté recogida en una base de datos, y querrás usar SQL para poder acceder a ella sin ayuda externa.

En este mismo sentido, si trabajas en mercadeo o en cualquier puesto de dirección, necesitarás analizar crecimientos, efectividad de campañas, correlaciones entre acciones y resultados y aunque uses algunas herramientas estándar para ver la información, seguro que muchos de estos datos acaban en una base de datos relacional o en un almacén que puede consultarse usando SQL. Hasta puedes usar el lenguaje SQL para acceder a información que luego exportarás en una hoja de cálculo Excel o en una herramienta para visualizar datos y generar bonitos informes, con gráficos y cálculos basados en tus consultas previas.

Si quieres hacer una carrera en el mundo de la inteligencia empresarial ( bussiness intelligence ), o si desea convertirse en un científico de datos, un conocimiento práctico de las bases de datos, el lenguaje SQL es imprescindible.

At a glance

  • Language: Español
  • Video Transcript: Español
  • Associated skills:Public Cloud, Marketing, Management, Relational Databases, SQL (Programming Language), Business Intelligence, Middle Management, Warehousing, Relational Database Management Systems, Data Mining, Data Science

What you'll learn

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  1. Comprender qué son las bases de datos relacionales y los sistemas de gestión de bases de datos.
  2. Usar el lenguaje estructurado de consultas como herramienta fundamental para la extracción, inserción, eliminación y modificación de datos.
  3. Usar procedimientos almacenados, vistas y triggers como herramientas tradicionales en la extracción de datos.

Módulo 1

* Introducción a SQL

* Cláusulas y operadores

* Ordenación de Registros

* Consultas por grupos o totales

* Consultas de cálculo

* Consultas multitabla

Módulo 2

* Consultas multitablas de uniones Interna, Izquierda y Derecha

* Subconsultas

* Consultas de acción

* Referencias cruzadas

  • DDL

Módulo 3

* Índices

* Desencadenantes

* Procedimientos Almacenados

Módulo 4

* Procedimientos y Desencadenantes

* Vistas

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