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Especialista en gestión de base de datos con SQL
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Nivel Básico
MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A SQL Y BASES DE DATOS RELACIONALES
1.1 Introducción a las bases de datos: (34:34)
1.2 Conceptos fundamentales de bases de datos relacionales (52:15)
1.3 Instalación y configuración de un sistema de gestión de bases de datos (SGDB) (37:10)
1.3 Instalación y configuración de un sistema de gestión de bases de datos (SGDB) PARTE 2 (12:25)
1.3 Instalación y configuración de un sistema de gestión de bases de datos (SGDB) PARTE 3 (15:59)
1.4 Lenguaje de consulta estructurado (SQL): una visión general
1.4.1 Estructura básica de una consulta SQL: SELECT, FROM, WHERE. (37:27)
1.4.2 Tipos de datos en SQL: números, cadenas de texto, fechas, etc. (18:20)
1.4.3 Operadores lógicos y de comparación en SQL. (30:46)
1.5 Entornos de desarrollo y herramientas SQL (35:50)
1.6 Modelado de datos: tablas, relaciones y claves primarias (52:03)
1.6 Modelado de datos: tablas, relaciones y claves primarias PARTE 2 (32:32)
MÓDULO 2: MANIPULACIÓN BÁSICA DE DATOS
2.1 Creación y manejo de bases de datos y tablas: (68:04)
2.2 Tipos de datos en SQL:
2.2.1 Tipos de datos básicos en SQL: números enteros (INT), números decimales (DECIMAL, FLOAT), cadenas de texto (VARCHAR, TEXT), fechas y horas (DATE, TIME, DATETIME), valores booleanos (BOOLEAN). (10:13)
2.2.2 Características y uso de cada tipo de dato. (60:05)
2.2.3 Funciones de conversión de tipos de datos en SQL. (35:39)
2.3 Inserción de datos en tablas (35:24)
2.4 Actualización y eliminación de datos (37:00)
2.5 Consultas simples: SELECT, WHERE, DISTINCT, y ORDER BY (33:04)
2.6 Filtrado de datos: uso de operadores lógicos y de comparación (34:50)
Nivel Intermedio
MÓDULO 3: CONSULTAS AVANZADAS (15:23)
3.1 Funciones de agregación: COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN (21:48)
3.2 Uso de GROUP BY y HAVING (25:02)
3.3 Joins en SQL: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN (31:58)
3.4 Subconsultas y consultas correlacionadas (29:20)
3.5 Expresiones de tabla comunes (CTE) (30:32)
3.6 Consultas con múltiples tablas y combinaciones complejas (31:07)
MÓDULO 4: NORMALIZACIÓN Y DISEÑO DE BASES DE DATOS
4.1 Conceptos de normalización y desnormalización (16:52)
4.2 Formas normales (1NF, 2NF, 3NF, BCNF) (44:41)
4.3 Diseño de esquemas de bases de datos eficientes
4.3.1 Modelo entidad-relación (E-R): componentes y diagramas E-R. (38:48)
4.3.2 Transformación del modelo E-R en un esquema de base de datos normalizado. (8:18)
4.3.3 Principios de diseño de bases de datos eficientes: minimización de redundancia, maximización de la coherencia y optimización del acceso a datos (22:00)
4.4 Integridad referencial y claves foráneas (20:45)
4.4.1 Casos de uso y limitaciones de las claves foráneas. (9:00)
4.5 Optimización de consultas y performance tuning (45:11)
MÓDULO 5: TRANSACCIONES Y CONTROL DE CONCURRENCIA (13:08)
5.1 Introducción a transacciones en SQL (31:16)
5.2 Propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad) (34:58)
5.3 Control de concurrencia y bloqueo de recursos (33:44)
5.4.1 Manejo de transacciones: COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT (25:25)
5.4.2 Manejo de transacciones: COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT (30:38)
5.5.1 Aislamiento de transacciones y niveles de aislamiento (21:43)
5.5.2 Aislamiento de transacciones y niveles de aislamiento (20:10)
MÓDULO 6: FUNCIONES Y PROCEDIMIENTOS ALMACENADOS (18:48)
6.1 Introducción a funciones y procedimientos almacenados (32:59)
6.2 Creación de funciones definidas por el usuario (UDF) (15:36)
6.3 Procedimientos almacenados: sintaxis y ejemplos - parte 1 (31:06)
6.3 Procedimientos almacenados: sintaxis y ejemplos - parte 2 (29:56)
6.3 Procedimientos almacenados: sintaxis y ejemplos - parte 3 (31:11)
6.4 Triggers en SQL: definición y uso (43:13)
6.5 Manejo de excepciones y errores en funciones y procedimientos (28:57)
6.6 Bases de Datos NoSQL
6.6.1 MongoDB: una base de datos NoSQL popular - parte 1 (17:31)
6.6.1 MongoDB: una base de datos NoSQL popular - parte 2 (31:48)
6.6.1 MongoDB: una base de datos NoSQL popular - parte 3 (17:40)
MÓDULO 7: MANIPULACIÓN AVANZADA DE DATOS Y CONSULTAS DINÁMICAS (21:28)
7.1 Manipulación avanzada de datos: MERGE, CASE, y operadores avanzados
7.1.1 Manipulación avanzada de datos: MERGE, CASE, y operadores avanzados - parte 1 (26:19)
7.1.1 Manipulación avanzada de datos: MERGE, CASE, y operadores avanzados - parte 2 (24:15)
7.1.2 Sentencia CASE en SQL (26:57)
7.1.3 Operadores avanzados en SQL: NULLIFZERO, COALESCE, GREATEST, LEAST, etc. (22:11)
7.1.4 Ejemplos de uso de MERGE, CASE y operadores avanzados para resolver problemas complejos de manipulación de datos. (36:04)
7.2 Consultas dinámicas con SQL
7.2.1 Concepto de consultas dinámicas en SQL (24:37)
7.2.2 Uso de PreparedStatements para ejecutar consultas dinámicas de forma segura y eficiente. (35:55)
7.2.3 Generación de consultas dinámicas con concatenación de cadenas. (22:59)
7.2.4 Ejemplos de uso de consultas dinámicas para generar informes personalizados o procesar datos dinámicos. (22:27)
7.3 Generación de scripts SQL para automatización
7.3.1 Concepto de scripts SQL (25:45)
7.3.2 Estructura básica de un script SQL. (12:09)
7.3.3 Lectura y escritura de archivos con SQL. (36:59)
7.3.4 Ejecución de scripts SQL desde la línea de comandos o herramientas de administración de bases de datos. (14:45)
7.3.5 Ejemplos de automatización de tareas comunes con scripts SQL. (33:27)
7.4 Uso de funciones analíticas y de ventana (window functions)
7.4.1 Funciones de agregación de ventana: SUM, AVG, MIN, MAX, COUNT, etc. (22:18)
7.4.2 Funciones de clasificación de ventana: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, etc. (21:48)
7.4.3 Funciones de desplazamiento de ventana: LAG, LEAD, FIRST, LAST, etc. (20:29)
7.4.4 Ejemplos de uso de funciones analíticas y de ventana para realizar análisis complejos de datos. (24:18)
7.5 Consultas recursivas y de jerarquía
7.5.1 Casos de uso de consultas recursivas: árboles, estructuras jerárquicas, etc. (31:45)
7.5.2 Optimización de consultas recursivas para evitar problemas de rendimiento - parte 1 (11:34)
7.5.2 Optimización de consultas recursivas para evitar problemas de rendimiento - parte 2 (10:17)
Nivel Avanzado
MÓDULO 8: ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS CON SQL (18:43)
8.1 Extracción y análisis de datos para la toma de decisiones
8.1.1 Introduccion a Python Para el Análisis de datos - parte 1 (41:09)
8.1.1 Introduccion a Python Para el Análisis de datos - parte 2 (31:26)
8.1.2 Uso de Pandas y Librerías de Visualización y Análisis de datos - parte 1 (23:15)
8.1.2 Uso de Pandas y Librerías de Visualización y Análisis de datos - parte 2 (12:10)
8.1.2 Uso de Pandas y Librerías de Visualización y Análisis de datos - parte 3 (22:24)
8.1.2 Uso de Pandas y Librerías de Visualización y Análisis de datos - parte 4 (17:43)
8.1.3 Uso de Gráficos para la Visualización de datos - parte 1 (23:49)
8.1.3 Uso de Gráficos para la Visualización de datos - parte 2 (27:31)
8.1.3 Uso de Gráficos para la Visualización de datos - parte 3 (14:16)
8.1.4 Identificación de preguntas clave y objetivos de negocio relevantes para el análisis de datos. (41:25)
8.1.5 Selección de métricas y dimensiones adecuadas para el análisis. (26:37)
8.1.6 Preparación de datos para el análisis: limpieza, transformación y agregación. (28:32)
8.2 Técnicas de visualización de datos con SQL (34:05)
8.3 Integración de SQL con herramientas de visualización (e.g., Tableau, Power BI) (13:06)
MÓDULO 9: SEGURIDAD Y ADMINISTRACIÓN DE BASES DE DATOS
9.1 Introducción a la Seguridad en Bases de Datos (21:44)
9.2. Principios de Seguridad en Bases de Datos
9.3. Gestión de Usuarios y Roles - parte 1 (36:41)
9.3. Gestión de Usuarios y Roles - parte 2 (30:20)
9.4. Control de Acceso y Permisos (33:07)
9.5. Backup y Recuperación de Datos (36:23)
MÓDULO 10: CONEXIÓN DE BASE DE DATOS CON APLICACIONES
10.1.-Acceso a Base de datos desde Python CRUD - parte 1 (24:50)
10.1.-Acceso a Base de datos desde Python CRUD - parte 2 (30:28)
10.1.-Acceso a Base de datos desde Python CRUD - parte 3 (38:33)
10.1.-Acceso a Base de datos desde Python CRUD - parte 4 (27:23)
10.1.1 Acceso a Base de datos desde PYTHON -parte 1 (27:08)
10.1.1 Acceso a Base de datos desde PYTHON -parte 2 (28:20)
10.1.2 Acceso a Base de datos desde Python ORM (17:55)
10.2 Uso de ORMs (Object-Relational Mapping) ENTITTY FRAMEWORK - parte 1 (14:50)
10.2 Uso de ORMs (Object-Relational Mapping) ENTITTY FRAMEWORK - parte 2 (16:10)
10.2 Uso de ORMs (Object-Relational Mapping) ENTITTY FRAMEWORK - parte 3 (15:11)
10.2 Uso de ORMs (Object-Relational Mapping) ENTITTY FRAMEWORK - parte 4 (23:04)
10.2 Uso de ORMs (Object-Relational Mapping) ENTITTY FRAMEWORK - parte 5 (30:40)
10.3 Acceso a bases de datos desde lenguajes .NET -parte 1 (29:26)
10.3 Acceso a bases de datos desde lenguajes .NET -parte 2 (39:05)
10.3 Acceso a bases de datos desde lenguajes .NET -parte 3 (32:22)
10.4.-Acceso a bases de datos desde JavaScript - parte 1 (32:37)
10.4.-Acceso a bases de datos desde JavaScript - parte 2 (30:43)
10.4.-Acceso a bases de datos desde JavaScript - parte 3 (12:23)
MÓDULO 11: PROYECTO FINAL Y APLICACIONES PRÁCTICAS
11.1-Proyecto final y Aplicaciones Prácticas (51:01)
11.2-Aplicación de técnicas de modelado, consulta y optimización (40:11)
11.3. SQL_PYTHON -parte 1 (39:29)
11.3. SQL_PYTHON - parte 2 (23:40)
11.3. SQL_PYTHON - parte 3 (30:13)
11.3. SQL_PYTHON - parte 4 (35:12)
Examen para certificación
Pasos para la toma de examen
Examen
7.4.4 Ejemplos de uso de funciones analíticas y de ventana para realizar análisis complejos de datos.
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