Análisis de datos potenciada con Inteligencia Artificial (SQL)

CursoTMO_noticia_SQL
  • $160 + IVA (miembros)

    $180 + IVA (no miembros)

  • Moodle / ZOOM

    Online

  • 40 Horas

    Duración

  • 29 oct - 27 nov

    Fechas

  • 19h00 - 21h00

    Miércoles y jueves

  • Moodle / ZOOM

    Online

  • 40 Horas

    Duración

  • Cualquier información puede contactarse a nuestro correo electrónicos en el siguiente link

Información

Instructores: Diego Quisi Peralta

Horarios: Miércoles y jueves de 19:00 a 21:00

 

Resumen:

Este curso intensivo de 40 horas está diseñado para llevar a los participantes desde los fundamentos del lenguaje SQL hasta técnicas avanzadas de modelado, optimización y análisis de datos. A través de un enfoque eminentemente práctico, los estudiantes aprenderán a diseñar bases de datos normalizadas, escribir consultas complejas y eficientes, y gestionar transacciones. El programa culmina con la aplicación de conocimientos en el contexto de pipelines de datos, el uso de IA para la generación y verificación de código SQL, y la construcción de dashboards para la visualización de información, preparando a los profesionales para los desafíos actuales del mundo de los datos.

 

Audiencia:

• Profesionales, Ejecutivos

• Docentes, Emprendedores

 

Objetivo General:

Diseñar, consultar y gestionar bases de datos relacionales de manera eficiente y profesional, utilizando el lenguaje SQL para la manipulación de datos, la optimización de consultas y la integración con herramientas de análisis e inteligencia artificial.

 

Metodología y Evaluación

El curso se desarrollará bajo una metodología mixta que combina sesiones síncronas a través de Zoom para la exposición de conceptos y resolución de dudas, con actividades prácticas y laboratorios asíncronos en la plataforma Moodle. Se fomentará el aprendizaje activo a través de la resolución de casos de estudio basados en problemas del mundo real.

Se realizarán evaluaciones por cada competencia a adquirir y una evaluación final que integrará los conocimientos del curso. La nota final consistirá en un promedio de las evaluaciones realizadas.

 

Requisitos Previos:

• No se requieren conocimientos previos de programación o bases de datos, aunque la familiaridad con conceptos básicos de informática será de gran ayuda.

• Motivación y disposición para el aprendizaje autónomo y la resolución de problemas.

 

Características del curso:

• El curso tendrá una duración de 40 horas con actividades prácticas de laboratorio teniendo cada estudiante su propio equipo para trabajar.

• Se proveerá material audiovisual para el aprendizaje por parte del docente.

• El estudiante entregará avances del trabajo que realiza a través de la plataforma de educación virtual.

 

Competencias a Desarrollar:
• Modelar y Normalizar Datos: Diseñar esquemas de bases de datos relacionales eficientes y bien estructurados aplicando las formas normales.
• Escribir SQL con Fluidez: Dominar los diferentes sub-lenguajes de SQL (DDL, DML, DQL, DCL, TCL) para crear, manipular y consultar datos.
• Diseñar Transacciones Seguras: Comprender y aplicar los principios de atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad (ACID) en la gestión de transacciones.
• Optimizar Consultas: Analizar planes de ejecución y utilizar índices para mejorar el rendimiento de las consultas en grandes volúmenes de datos.
• Orquestar Pipelines de Datos: Entender los conceptos básicos de los procesos ETL/ELT y cómo SQL se integra en flujos de trabajo de datos más amplios.
• Integrar IA en SQL: Utilizar herramientas basadas en LLMs para acelerar la generación, verificación y documentación de código SQL.
• Construir Dashboards y Análisis: Conectar bases de datos a herramientas de Business Intelligence para crear visualizaciones y análisis asistidos por IA.

Información extra: Se entrega certificado de aprobación por 40 Horas una vez finalizado el curso.
Canjeables por cupos: SI
 
 
Contenido

1. Introducción a las Bases de Datos Relacionales y Modelado de Datos: Conceptos clave, modelo relacional, ERD.
2. Normalización y Diseño de Bases de Datos: Formas normales (1NF, 2NF, 3NF) y su aplicación práctica.
3. Introducción a SQL y Lenguaje de Definición de Datos (DDL): CREATE, ALTER, DROP.
4. Lenguaje de Manipulación de Datos (DML): INSERT, UPDATE, DELETE.
5. Consultas (DQL - SELECT): Cláusulas WHERE y ORDER BY, GROUP BY y HAVING.
6. Joins y Combinación de Tablas: INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER JOIN y concurrencias.
7. Procedimientos, Funciones y Triggers: SPs y funciones (SQL/PL), triggers de auditoría y validación, tareas programadas, manejo de errores y transaccionalidad dentro de SPs.
8. Orquestación de Pipelines y Pruebas con SQL: ETL y ELT
9. RAG para datos: vectorización de diccionarios de datos, esquemas y métricas semánticas; recuperación de ejemplos de consulta.
10. SQL con IA y Visualización de Datos: Uso de LLMs, conexión con herramientas de BI y creación de dashboards.
11. Integración BI: capa semántica y métricas, caché de resultados y alertas inteligentes.