Bases de datos y SQL para ciencia de datos
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Approx. 14 hours to complete
Course Summary
This course teaches SQL for data science, covering the basics of SQL syntax, data manipulation, and analysis techniques. Students will learn how to work with real-world datasets and gain the skills needed to work with data in a professional setting.Key Learning Points
- Learn SQL syntax and data manipulation techniques
- Apply SQL to real-world datasets
- Gain skills to work with data in a professional setting
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Learning Outcomes
- Understand fundamental SQL concepts and syntax
- Manipulate data with SQL
- Apply SQL to real-world datasets
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of programming
- Basic knowledge of data analysis
Course Difficulty Level
BeginnerCourse Format
- Online
- Self-paced
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- Data School
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Description
Gran parte de los datos del mundo residen en bases de datos. SQL (o lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje poderoso que se utiliza para comunicarse y extraer datos de bases de datos. Un conocimiento práctico de bases de datos y SQL es imprescindible si desea convertirse en un científico de datos.
Knowledge
- Cree y acceda a una instancia de base de datos en la nube
- Escriba declaraciones SQL básicas: CREATE, DROP, SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
- Filtrar, ordenar, agrupar resultados, utilizar funciones integradas, acceder a varias tablas
- Acceda a las bases de datos de Jupyter usando Python y trabaje con conjuntos de datos del mundo real
Outline
- Semana 1 - Introducción a las Bases de Datos y SQL Básico
- Bienvenido a SQL para la Ciencia de Datos
- Introducción a la base de datos
- Como crear una instancia de base de datos en la nube
- Instrucción CREATE TABLE
- Instrucción SELECT
- COUNT, DISTINCT, LIMIT
- Instrucción INSERT
- Instrucciones UPDATE y DELETE
- Modelos de Información y Datos
- Tipos de Relaciones
- Mapeo de Entidades en Tablas
- Conceptos del Modelo Relacional
- LABORATORIO Práctico: Aprovisiona una Instancia de Base de Datos Alojada en la Nube
- Lectura: Ejemplos para Crear (“CREATE”) y Eliminar (“DROP”) tablas
- Ejemplos con la sentencia SELECT
- LABORATORIO Práctico: Elabora y Ejecuta Consultas SQL Básicas
- Sobre esta lección Opcional
- Lecturas Adicionales
- Base de datos
- SQL Básico
- Cuestionario de Práctica: Revisión de los Conceptos de Bases de Datos Relacionales
- Prueba opcional no calificada sobre conceptos relacionales
- Semana 2 – SQL Avanzado
- Usando patrones de cadena, Rangos
- Orden del conjunto de resultados
- Agrupación de Conjuntos de Resultados
- Integración de funciones en la base de datos
- Funciones integradas de Fecha y Hora
- Subconsultas y selección anidada
- Consulta de Multiples Tablas
- Restricciones en el Modelo Relacional
- Restricciones en el Modelo Relacional - Avanzado
- LABORATORIO PRÁCTICO: Patrones de Cadenas, Ordenación y Agrupación
- Laboratorio práctico: funciones incorporadas
- Laboratorio Práctico: Subconsultas, Múltiples Tablas
- Sobre esta lección Opcional
- Información adicional sobre Claves y Restricciones
- Patrones de Cadenas, Rangos, Ordenación y Agrupación
- Funciones, Subconsultas, Múltiples Tablas
- Cuestionario de Práctica: Repaso de las Restricciones en las Bases de Datos
- Cuestionario opcional no calificado sobre restricciones
- Semana 3 - Acceso a Bases de Datos utilizando Python
- Como acceder a la base de datos usando Python
- Escritura de codigo usando DB API
- Connexión a una base de datos usando ibm_db API
- Crear Tablas, Cargar Datos y Consultar Datos
- Analizando Datos con Python
- Presentación del JOIN
- Inner Join
- Left Outer Join
- Right Outer Join
- Full Outer Join
- LABORATORIO 0: Crear Credenciales para la Base de Datos
- Lectura: Acerca de esta Sección Opcional
- LABORATORIO: Operaciones JOIN
- Acceso a base de datos desde Python
- Operaciones JOIN
- Semana 4 - Práctica y Trabajo final
- Trabajando con Datos del Mundo Real
- Obtener detalles de Tablas y Columnas
- CARGA de Datos
- Insignia Digital de IBM
Summary of User Reviews
The SQL for Data Science course on Coursera received positive reviews from users. Many users found the course to be comprehensive and helpful in learning SQL for data analysis.Key Aspect Users Liked About This Course
The course is comprehensive and helpful for learning SQL for data analysis.Pros from User Reviews
- The course covers a wide range of SQL topics
- The instructors provide clear explanations and examples
- The assignments and quizzes help reinforce learning
Cons from User Reviews
- The course may be too basic for some experienced SQL users
- The pacing of the course may be slow for some users
- Some users found the programming environment to be difficult to set up
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