Primeros pasos en la arquitectura no transaccional

1

Objetivos y presentación del proyecto

2

Aprende qué es un Data Warehouse

3

Bases de datos columnares y arquitectura orientada a optimización de consultas

4

¿Cómo funciona AWS Redshift?

Configura tu entorno de trabajo para Redshift

5

Creando nuestro entorno de trabajo en AWS

6

Configura tu primer cluster

7

Consumiendo Redshift: empieza la magia

8

Sentencias SQL en Redshift

Cómo diseñar tu base de datos para mejorar su desempeño

9

¿Qué es la compresión en Redshift?

10

Algoritmos de compresión con Redshift

11

Aplicando algoritmos de compresión

12

Análisis de desempeño con diferentes tipos de compresión

13

Estilos de distribución con Redshift

14

Evaluando los estilos de distribución

15

Llaves de ordenamiento para optimizar nuestras consultas

16

Aplicando ordenamiento de columnas

17

Evaluando algoritmos de ordenamiento

18

Buenas prácticas para diseñar tablas en Redshift

19

Tipos de datos en AWS Redshift

20

Reto: mejora el desempeño de tu base de datos

Manipular enormes cantidades de datos

21

Olvídate de los insert, el copy llego para quedarse

22

Cargando archivos tipo JSON

23

El comando copy a fondo

24

Manifiestos y uso de COMPUPDATE para carga con compresión automática

25

Métodos de carga alternativos al comando copy

26

¿Cómo ejecutar sentencias UPDATE y DELETE?

27

¿Cómo mantener el desempeño de tu base de datos?

28

Estadísticas y limpieza de las tablas

Buenas prácticas para diseñar y ejecutar consultas en tu base de datos

29

Agrupamiento, ordenamiento y subqueries

30

¿Qué es y cómo interpretar un explain plan?

Análisis de comportamiento y descarga de datos con Redshift

31

¿Cómo descargar datos eficientemente con UNLOAD?

32

Otras tablas útiles de Redshift para entender el comportamiento de nuestros datos

Conclusiones

33

Próximos pasos con AWS Redshift

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El comando copy a fondo

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Este es el tipo de cursos que valen mucho la pena, con escenarios reales y bien explicados !

Les dejo los querys:

CREATE TABLE estudiante (
id int2,
nombre varchar(20),
apellido varchar(20),
edad int2,
fecha_ingreso date
);

SELECT * FROM estudiante;

copy estudiante FROM 's3://mibucketredshift/primer_cargue.csv'
credentials 'aws_iam_role=arn:aws:iam::XXXXXX:role/MiRolRedshift'
region 'us-east-2'
delimiter ';'
ignoreheader 1
ignoreblanklines;

TRUNCATE TABLE estudiante;

copy estudiante FROM 's3://mibucketredshift/primer_cargue.csv'
credentials 'aws_iam_role=arn:aws:iam::XXXXXX:role/MiRolRedshift'
region 'us-east-2'
delimiter ';'
ignoreheader 1
ignoreblanklines
blanksasnull;

copy estudiante FROM 's3://mibucketredshift/segundo_cargue.csv'
credentials 'aws_iam_role=arn:aws:iam::XXXXXX:role/MiRolRedshift'
region 'us-east-2'
delimiter ';'
ignoreheader 1
ignoreblanklines
blanksasnull
dateformat 'mm-dd-yyyy';

Hasta ahora este curso a sido el mejor de la ruta data science, lo mas tipico es encontrar esos errores en archivos, excelente clase

Ayer trabajando en un pequeño proyecto tuve que cargar la data de un csv a una BD MySQL, y aunque lo hice por medio de un script de python, me enfrenté con problemas muy similares a los mostrados aquí. La mayoría los resolví limpiando el dataset.
Muy bien en poner ejercicios con cosas que pasan en la vida real.

Buena clase, algo similar me paso al cargar en Snowflake con los delimitadores, blanks, headers y formatos de fecha, estoy de acuerdo en que estos son los errores típicos (comunes) en las cargas.

excelente clase y Carlos como profesor excelente

Esta clase esta increible!

CREATE TABLE estudiante 
(
id int2,
nombre varchar(20),
apellido varchar(20),
edad int2,
fecha_ingreso date
);

select * FROM estudiante;
truncate table estudiante;

copy estudiante FROM 's3://mybucketredshiftsantiago/primer_cargue.csv'
credentials 'aws_iam_role=arn:aws:iam::XXXX:role/MiRoleRedshift'
region  'us-east-2'
delimiter ';'
ignoreheader 1
ignoreblanklines
blanksasnull
;

select * FROM stl_load_errors;
select * FROM estudiante;

copy estudiante FROM 's3://mybucketredshiftsantiago/segundo_cargue.csv'
credentials 'aws_iam_role=arn:aws:iam::XXXX:role/MiRoleRedshift'
region  'us-east-2'
delimiter ';'
ignoreheader 1
ignoreblanklines
blanksasnull
dateformat 'mm-dd-yyyy'
;

select * FROM estudiante;