Base de Datos y SQL para Analytics
Inicio:
13 febrero, 2021
Hora:
8:30 am
REGÍSTRATE
DURACIÓN: 40 horas académicas en 10 sesiones
HORARIO: Sábados de 8.30 am a 11.45 am (Hora de Lima, UTC -5)
MODALIDAD: Online en vivo vía streaming
El curso tiene la finalidad de brindarles los conocimientos básicos del modelamiento de bases de datos y los fundamentos del lenguaje SQL orientado a fortalecer sus habilidades analíticas en el proceso de extracción de información desde base de datos.
- Comprender los aspectos teóricos generales de bases de datos y SQL.
- Aprender a diseñar e implementar una base de datos relacional.
- Dominar los comandos para creación de tablas (DDL).
- Dominar los comandos para manejo de tablas (DML).
- Extraer datos relevantes para el análisis.
- Conectar bases de datos a otras herramientas analíticas (Excel, R).
- Visión general del contenido del curso
- ¿Qué es un dato?
- Definición de base de datos
- Definición de un modelo de datos
- Evolución de la tecnología y tendencias recientes en la gestión de datos: Bases de Datos orientadas a documentos, Big Data, Bases de Datos NoSQL y Servicios Cloud.
Tema 2: Modelo Entidad/Relación
- Introducción al modelo relacional
- Notaciones
- Diagrama entidad relación
Tema 3: Metodología IDEF1X
- Definición de entidades y atributos
- Tipos de entidades
- Cardinalidades
- Tipos de relaciones
Tema 4: Sintaxis SQL
- Introducción al lenguaje SQL
- Tipos de datos en SQL.
- Creación, modificación y borrado de tablas.
- Creación y modificación de constraints y columnas.
- Inserción, modificación y eliminación de registros de tablas.
- Estructura básica de una consulta.
- Uso de operadores
- Manejo de fecha y expresiones aritméticas
- Condicionales simples y anidadas
- Sentencias CASE WHEN, GROUP BY, ORDER BY, HAVING, UNION
- Subquery
Tema 5: Optimización de consultas
- Uso de índices
- Uso de vistas
- Consultas con varias tablas usando inner join, left join, right join
- Realización de consultas con mayor complejidad
Tema 6: Procedimiento, Funciones y Triggers
- Lenguaje Transact-SQL
- Procedimientos almacenados
- Triggers
Tema 7: Análisis de datos con SQL
- Conexión por ODBC.
- Acceso a base de datos en Excel.
- Acceso a base de datos en R.
- Funciones analíticas
- Métodos de particionamiento para grandes volúmenes de datos.
Tema 8: Caso aplicativo
- Planteamiento del caso
- Análisis de la solución y Creación del modelo entidad – relación (Lógico)
- Generación de script de creación de tablas
- Inserción de datos
- Uso de selects para consultas simples
- Consultas usando condicionales
- Creación de vistas y procedimientos almacenados
- Creación de triggers
- Consultas con queries anidados
- Optimización de consultas con el uso de indices
Mariella Porras Quispe
Mariella Porras cuenta con más de 5 años de experiencia trabajando con datos. Trabaja como Business Intelligence Engineer para la empresa La-Mark Vision. y tiene experiencia académica como Jefa de Práctica de los cursos de Base de datos y Fundamentos de Programación de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). También se ha desempeñado como Software Engineer en rubros como Seguros, Retail, Banca y Telecomunicaciones.
Mariella es ingeniera informática de la PUCP y se encuentra en proceso para obtener el grado de Magister en la Maestría en Dirección de Tecnologías de Información en ESAN.
Andie Dongo Román
Andie Dongo ha trabajado en el área de analítica de riesgos del banco Interbank y como especialista de estudios de impacto publicitario en IPSOS Perú, además de haberse desempeñado como consultor especialista en la creación de indicadores y sistematización de información de comercio y agrícola para el Instituto Tecnológico de Producción (ITP) y para entidades privadas. En relación con su experiencia académica, actualmente es jefe de prácticas del curso de estadística en la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP).
Andie es ingeniero en Estadística e Informática por la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM) y ha concluido sus estudios de la maestría en Estadística de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Sus áreas de investigación son la inferencia bayesiana, los modelos predictivos y las técnicas multivariadas.
No se requieren conocimientos previos de bases de datos, SQL, R o programación.
Antes de asistir:
1. Instale Zoom Client for Meetings. Recibirá una invitación a las sesiones de Zoom de parte de los instructores después de registrarse en el curso. El cliente nativo funciona mejor que el complemento del navegador.
2. Instale la última versión de R desde https://www.r-project.org/
3. Instale la última versión de RStudio desde http://www.rstudio.com/ide/download/
4. Asegúrese de tener una conexión a Internet estable y de que su micrófono, auriculares y cámara web funcionen en Zoom. Deberá utilizarlos durante todo el curso para comunicarse con los instructores y otros delegados.
Certificación
- Certificado de asistencia: Para obtener este certificado debe de mantener un porcentaje mínimo de 75% de asistencia a las clases.
- Certificado de aprobación: El 100% de la calificación final se obtiene sobre la base de pruebas objetivas o actividades colaborativas. Para recibir el certificado de aprobación los participantes deben obtener al menos un 70% de los puntos posibles y contar con el porcentajemínimo de asistencia a clases.
Serán otorgados certificados digitales a nombre de PeruStat Analytics S.A.C. que acredita a los participantes del curso. La certificación que se otorga es excluyente.