Introdución a las Bases de Datos

1

Aplicación de PostgreSQL en Ciencia de Datos

2

Importación de Bases de Datos en PgAdmin 4

3

Historia y Evolución de las Bases de Datos Relacionales

4

Fundamentos de Bases de Datos Relacionales para Científicos de Datos

5

Conceptos Fundamentales de Bases de Datos Relacionales

6

Sentencias SQL: Select, Where, Group By y Order By

Ciencia de Datos

7

Rol y Funciones del Científico de Datos en Empresas

8

Responsabilidades del Científico de Datos en la Toma de Decisiones

9

Roles y Perfiles en Equipos de Ciencia de Datos

10

Diferencias y similitudes entre Machine Learning y Data Science

Particularidades de PostgreSQL

11

Diferencias entre PostgreSQL y otros gestores de bases de datos

12

Fundamentos de la Programación en Python

13

Procedimientos y Funciones en PostgreSQL: Creación y Uso

14

Creación y uso de funciones y triggers en bases de datos SQL

15

Funciones SQL para Ciencia de Datos: Consultas y Reportes Prácticos

16

Lenguajes Procedurales en PostgreSQL: PL/pgSQL y Extensiones Python

17

Definición de Tipos de Datos Personalizados en Bases de Datos

Casos Prácticos

18

Diagrama Entidad-Relación en Sistemas de Renta de Películas

19

Agregación de Datos en SQL: Max, Min, Suma y Promedio

20

Planeación y Presentación Efectiva de Datos para Científicos de Datos

21

Manipulación de Datos JSON en PostgreSQL

22

Manipulación de Datos JSON en Bases de Datos Relacionales

23

Tablas Recursivas e Interactivas en SQL con Common Table Expressions

24

Funciones de Ventana en SQL para Ordenamiento y Rango de Datos

25

Manejo de Particiones en Bases de Datos: Ventajas y Desventajas

Platzi movies dashboard

26

Creación de Dashboards con SQL para Análisis de Negocios

27

Top 10 Películas Más Rentadas: Consulta SQL Paso a Paso

28

Actualización de Precios de Películas con Tipos de Cambio en SQL

29

Rangos y Percentiles con Funciones de Ventana en SQL

30

Agrupación de Datos Geográficos por Ciudades en SQL

31

Análisis de Datos con Líneas de Tiempo en SQL

32

Visualización de Datos con Tableau para Científicos de Datos

Siguientes pasos

33

Herramientas Esenciales para Ciencia de Datos y SQL

34

Compartu tu proyecto de Platzi Movies Dashboard y certifícate

Aplicación de PostgreSQL en Ciencia de Datos

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Recursos
Transcripción

¿Qué esperamos aprender en este curso?

Bienvenidos a este apasionante viaje educativo centrado en el manejo de datos aplicados a la ciencia de datos. Este curso no es solo una continuación, sino una profundización del conocimiento adquirido en cursos previos. Con la expertise de Israel Vásquez a la cabeza, buscaremos adentrarnos en el universo de las bases de datos, fortaleciendo y poniendo en práctica habilidades tanto técnicas como de experiencia real. Si tu objetivo es convertirte en un científico de datos, ¡has venido al lugar correcto!

¿Por qué tomar cursos previos es fundamental?

Antes de sumergirte de lleno en este curso, es esencial consolidar ciertas bases. Israel recomienda encarecidamente:

  • Fundamentos de base de datos: Este primer curso es crucial para comprender cómo funciona internamente una base de datos. Tener claros estos conceptos te permitirá entender mejor las funciones que veremos más adelante.
  • PostgresQL: Un curso especialmente diseñado para conocer a fondo este manejador de bases de datos. PostgresQL es particularmente útil para quienes están interesados en cuestiones de SQL y bases de datos avanzadas.

Estos cursos previos son una excelente oportunidad para cimentar los fundamentos que serán retomados y aplicados en este curso dedicado a la ciencia de datos.

¿Qué enfoque tenemos en este curso?

El enfoque de este curso es único y diferente. No solo se centra en entender y aplicar conocimientos técnicos, sino que también busca desarrollar habilidades suaves y de análisis crítico que son cruciales en un entorno de ciencia de datos. Israel, con una década de experiencia en diferentes industrias como el gobierno, universidades y el ámbito privado, aporta una visión completa y práctica del manejo de datos.

Proyecto práctico

A lo largo del curso, participaremos en un proyecto donde:

  • Aplicaremos cada conocimiento revisado, asegurándonos de comprenderlo y poder utilizarlo en situaciones reales.
  • Desarrollaremos habilidades no solo técnicas, sino también críticas para la transmisión y el análisis de información de manera efectiva.

Este proyecto es una oportunidad única de experimentar directamente cómo se desenvuelven las teorías en un caso real de ciencia de datos, permitiendo a los participantes avanzar de teoría a práctica.

¿Por qué Israel Vásquez es el instructor ideal para este curso?

Israel, además de poseer una vasta experiencia profesional, es un apasionado del aprendizaje y la enseñanza. Participa activamente en el equipo organizador del Club de Ciencia de Datos de la Ciudad de México, lo que le permite estar siempre a la vanguardia de las últimas tendencias y técnicas. Su trayectoria y pasión por los datos garantizan una transmisión de conocimiento efectiva y entusiasta.

Te animamos a completar este curso para potenciar tu carrera en la ciencia de datos y llevar tu experiencia al siguiente nivel. Estamos emocionados de que formes parte de esta experiencia educativa y esperamos verte en la próxima clase. ¡El camino hacia la maestría en ciencia de datos está a punto de comenzar!

Aportes 61

Preguntas 2

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Este profesor (Israel Vázquez Morales) explica muy bien, enhorabuena.

Israel es de los mejores profesores que tiene Platzi!

Me encanta aprender contigo Isra !
Deberías dar más clases !

Vamos con toda profe

Genial ver de nuevo al profe Israel!

DIOS MÍO! EL CAMBIO!

Ya con saber que era él ya sé que el curso me gustará xD

Me encanta como explica este facilitaor, yo tomé el de fundamentos y me gustó mucho…

Yo no te reconocí el cambio de look y te ves como mas blanco Jajaja. Saludos

Lo recomiendo el de Curso de PostgreSQl

que buena energia del porfe para empezar…

Israel es un excelente profesor, mi primer curso en Platzi fue con él y realmente quedé impactada por la forma en la que enseña y como transmite pasión por lo que hace.

Otro curso con el mejor docente junto a Fredy en la rama de data.

vamos por el curso

EL curso de Fundamentos de Base de Datos con Israel fue el primer curso que tomé en Platzi cuando tenía apenas 0 puntos 😄 Genial de volver a ver a Israel!

Vengo de haber llevado el curso de Fundamentos de bases de datos con Israel, el curso de SQL y MySQL con Beco y el de PostgreSQL con Oswaldo, espera con ansias llegar a este curso, así que hay bastante expectativa.

Este curso me gustaría aplicarlo a un crm

![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-fb14b130-1fc3-4cc4-96a5-bfe9f43b27e3.jpg) Tal vez me recuerden de Fundamentos de bases de datos. Curso práctico de SQL. Jeje
# **⚠️ Antes de tomar este curso** Deberían tomar los dos cursos recomendados: * Curso de Fundamentos de Bases de Datos <https://platzi.com/cursos/bd/> * Curso de PostgreSQL <https://platzi.com/cursos/postgresql/> ... Ya acabe el curso. A lo largo de las clases vi a varias personas confundidas con temas que justo se explican en estos dos cursos.

Es una maravilla poder encontrarse a este profesor de nuevo, entre los mejores de Platzi.

Excelente profesor! 100% recomendado en cuento al mundo de los datos

Gracias profe Isra, pase por fundamentos de base de datos y ahora estoy otra vez por aca.

Empezando el curso con muchas ganas, siempre es lindo aprender con este profesor.

Excelente inicio

Me he enfocado a tomar cursos de PostgreSQL, Israel es un excelente profesor.

Siempre con un look distinto, Israel. Me agrada. Así conozco más versiones de ti jajaja

Excelente profesor

Excelente, vamos

Isra… naciste para enseñar.
Excelentes los cursos que dictas !!

Vuelvo de tomar el Curso de PostgreSQL muy bueno y ahora aplicar lo aprendido en éste con mucha expectativa!! 😃👍🏼

Muy interesante el curso 😄

OTRA VEZ VEMOS CLASES PROFE JAJAJA
### Todo lo que aprenderás sobre PostgreSQL para Ciencia de Datos PostgreSQL es una de las bases de datos más robustas y populares para gestionar datos en ciencia de datos. A continuación, te detallo lo que puedes aprender para dominar PostgreSQL en este contexto: ### 1. **Fundamentos de PostgreSQL** * **Conceptos básicos**: ¿Qué es PostgreSQL y por qué es útil en ciencia de datos? * **Instalación y configuración**: Configurar PostgreSQL en entornos locales y en la nube. * **Estructura de la base de datos**: Tablas, columnas, filas, esquemas y relaciones. ### 2. **Manipulación de Datos** * **Consultas básicas**: Uso de `SELECT`, `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`. * **Filtrado y ordenación**: Clausulas `WHERE`, `ORDER BY`, `LIMIT`, `OFFSET`. * **Funciones de agregación**: `SUM`, `AVG`, `COUNT`, `MAX`, `MIN`. * **Joins y relaciones**: * `INNER JOIN`, `LEFT JOIN`, `RIGHT JOIN`, `FULL OUTER JOIN`. * Relaciones entre tablas en bases de datos relacionales. ### 3. **Funciones avanzadas para análisis de datos** * **Window functions**: Uso de `ROW_NUMBER`, `RANK`, `DENSE_RANK`, `NTILE`. * **Subconsultas**: * Subconsultas en `SELECT`, `WHERE`, y `FROM`. * Subqueries correlacionadas. * **CTE (Common Table Expressions)**: Uso de `WITH` para consultas complejas. * **Agrupaciones avanzadas**: Clausulas como `GROUP BY`, `ROLLUP`, `CUBE`, y `GROUPING SETS`. ### 4. **Trabajar con fechas y horas** * **Funciones de fecha y hora**: * `NOW`, `CURRENT_DATE`, `EXTRACT`, `DATE_PART`, `AGE`. * Calcular diferencias entre fechas (útil para análisis de series de tiempo). ### 5. **Consultas analíticas y estadísticas** * Consultas que integran datos para reportes: * Porcentajes, desviaciones estándar y varianza con funciones como `STDDEV`, `VARIANCE`. * Uso de `CASE` para generar variables categóricas basadas en condiciones. ### 6. **Extensiones y funciones específicas** * **PostGIS**: Extensión para datos geoespaciales. * **PL/pgSQL**: Crear funciones personalizadas y procedimientos almacenados. * **JSON y JSONB**: Manipular datos semi-estructurados. * **Full Text Search**: Búsquedas avanzadas en textos. ### 7. **Optimización de consultas** * Indexación: * Crear índices con `CREATE INDEX`, tipos de índices (**BTREE**, **GIN**, **GiST**). * Índices parciales y únicos. * Analizar rendimiento: * `EXPLAIN` y `EXPLAIN ANALYZE` para entender el plan de ejecución de consultas. * Optimización de subconsultas y joins. * Particionamiento de tablas para bases de datos grandes. ### 8. **Bases de datos distribuidas y paralelismo** * Configurar sharding para bases de datos distribuidas. * Consultas paralelas en PostgreSQL para mejorar rendimiento. ### 9. **Integración con herramientas de ciencia de datos** * Conectar PostgreSQL con: * **Python** (usando bibliotecas como `psycopg2`, `SQLAlchemy` o `Pandas`). * Herramientas de BI como Power BI, Tableau, Looker. * Carga y extracción de datos desde PostgreSQL usando `COPY`, `\COPY`, o `pg_dump`. ### 10. **Seguridad y manejo de usuarios** * Crear usuarios y roles. * Asignar permisos con `GRANT` y `REVOKE`. * Encriptación de datos y backups para proteger información sensible. ### 11. **Prácticas con datos reales** * Cargar datasets de ciencia de datos (CSV, JSON, etc.) en PostgreSQL. * Resolver casos prácticos como: * Análisis de ventas. * Modelos predictivos con extracción de características desde la base de datos. * Análisis de series temporales. Si dominas todos estos temas, estarás bien preparado para utilizar PostgreSQL como herramienta principal en tus proyectos de ciencia de datos.
Platzi, podrian aperturar o donde puedo encontrar el link del Curso, 'Fundamentos de Bases de Datos' del profesor Israel Vásquez, ya que me redirecciona a otro curso 'Curso de Bases de Datos con SQL' y no es muy completo y no tan práctico. Considero siendo la base pilar de aprendizaje creo que deberian al menos dejar las 2 alternativas de curso.
Estoy en la carrera para convertirme en científico de datos. Actualmente cambié de trabajo y conseguí un perfil más cercano al perfil que quiero alcanzar. Platzi me ha motivado a hacer este cambio!

En el ámbito de la ciencia de datos, PostgreSQL puede desempeñar un papel crucial al almacenar y gestionar grandes conjuntos de datos, facilitando así el análisis.

Impecable el curso de Fundamentos

😅😅

Sin duda, Israel es el mejor profesor de Platzi

Israel definitivamente es de los mejores. Excelente!!!

Esa barba es de experiencia hermanos, disfruten

Para cuando el curso de como tener esa barba rechida

Con muchas ansias de aprender!

Dios mío por que no tome este curso antes

Este profesor es increible, que emoción

es el werevertupostgress

Andiamo!!

Este curso va a ser excelente con Israel, vamos inciando bien

Excelente introducción!

Prof. Israel, nos encontramos después de tiempo. Lo encontré en Fundamentos de Bases de Datos y su dominio es excepcional. ¡Súper motivado! 😄

Genial! Te amé en Fundamentos de Bases de Datos

A seguirle metiendo a SQL. Todo el que trabaja en tecnología debe saber de manera OBLIGATORIA SQL porque es la forma de consultar los datos para poder trabajar correctamente. En mi caso como QA lo hago todo tiempo para evitar subir bugs que estén duplicados.

A seguir aprendiendo

Iniciando en Data Science.

de mis profesores favoritos de Platzi ❤️

Espero poder quitarle el jugo al máximo con este curso ya que lo utilizo en el dia a dia en el ambito laboral !

La capacidad de enseñanza del profesor Israel es directamente proporcional a su capacidad para cambiar de look.

Israel me encanta es la pasión que imprime en los cursos

El profe Israel es la ley

Genial! Vamos!!