- 1

Aplicación de PostgreSQL en Ciencia de Datos
02:45 - 2
Importación de Bases de Datos en PgAdmin 4
01:21 - 3

Historia y Evolución de las Bases de Datos Relacionales
04:32 - 4

Fundamentos de Bases de Datos Relacionales para Científicos de Datos
06:57 - 5

Conceptos Fundamentales de Bases de Datos Relacionales
05:59 - 6

Sentencias SQL: Select, Where, Group By y Order By
05:58
Herramientas Esenciales para Ciencia de Datos y SQL
Clase 33 de 34 • Curso de PostgreSQL Aplicado a Ciencia de Datos
Contenido del curso
- 11

Diferencias entre PostgreSQL y otros gestores de bases de datos
05:31 - 12
Fundamentos de la Programación en Python
00:01 - 13

Procedimientos y Funciones en PostgreSQL: Creación y Uso
11:15 - 14

Creación y uso de funciones y triggers en bases de datos SQL
10:08 - 15

Funciones SQL para Ciencia de Datos: Consultas y Reportes Prácticos
13:23 - 16
Lenguajes Procedurales en PostgreSQL: PL/pgSQL y Extensiones Python
03:23 - 17

Definición de Tipos de Datos Personalizados en Bases de Datos
06:23
- 18

Diagrama Entidad-Relación en Sistemas de Renta de Películas
08:53 - 19

Agregación de Datos en SQL: Max, Min, Suma y Promedio
11:28 - 20

Planeación y Presentación Efectiva de Datos para Científicos de Datos
08:54 - 21

Manipulación de Datos JSON en PostgreSQL
10:49 - 22

Manipulación de Datos JSON en Bases de Datos Relacionales
06:26 - 23

Tablas Recursivas e Interactivas en SQL con Common Table Expressions
06:01 - 24

Funciones de Ventana en SQL para Ordenamiento y Rango de Datos
04:49 - 25

Manejo de Particiones en Bases de Datos: Ventajas y Desventajas
05:49
- 26

Creación de Dashboards con SQL para Análisis de Negocios
03:20 - 27

Top 10 Películas Más Rentadas: Consulta SQL Paso a Paso
08:01 - 28

Actualización de Precios de Películas con Tipos de Cambio en SQL
12:29 - 29

Rangos y Percentiles con Funciones de Ventana en SQL
06:31 - 30

Agrupación de Datos Geográficos por Ciudades en SQL
06:56 - 31

Análisis de Datos con Líneas de Tiempo en SQL
09:46 - 32

Visualización de Datos con Tableau para Científicos de Datos
07:22
¿Cómo continuar explorando la ciencia de datos?
La ciencia de datos es un campo vasto y en constante evolución que ofrece innumerables oportunidades de aprendizaje y crecimiento. Si has llegado al final de este curso, has demostrado dedicación y pasión por los datos. Ahora, es el momento perfecto para llevar tu interés al siguiente nivel y seguir explorando las maravillas del manejo y análisis de datos.
¿Cuál es la importancia de tener un "cinturón de herramientas"?
Uno de los elementos clave en la ciencia de datos es contar con un conjunto versátil de herramientas. Cada herramienta ofrece capacidades únicas para abordar diferentes desafíos. Por ejemplo:
- Almacenamiento de Datos: Aprende a usar bases de datos como PostgreSQL para almacenar y consultar grandes volúmenes de información de manera eficiente.
- Análisis de Datos: Familiarízate con herramientas especializadas para análisis avanzados, como Tablo y Google Data Studio, que te ayudarán a visualizar y entender datos complejos de manera sencilla.
- Data Warehouse: Investiga sobre plataformas de almacenamiento de datos centralizados que facilitan el acceso y análisis de datos masivos.
¿Por qué seguir el camino del Machine Learning?
El Machine Learning es una disciplina esencial en la ciencia de datos actual y ofrece oportunidades fascinantes para quienes desean profundizar su conocimiento:
- Regresiones y Clasificación: Domina técnicas para predecir tendencias y clasificar datos en categorías útiles.
- Análisis Predictivo: Aprende a identificar patrones ocultos en los datos que no podrían detectarse fácilmente mediante análisis convencionales.
¿Cómo pueden los proyectos prácticos potenciar tu aprendizaje?
Nada sustituye la experiencia práctica al estudiar ciencia de datos. Trabajar en proyectos desde el principio hasta el final te permite:
- Aplicar conocimientos teóricos: Utiliza los conceptos aprendidos para resolver problemas reales.
- Desarrollar soluciones personalizadas: Combina diferentes métodos y herramientas para brindar soluciones optimizadas a situaciones concretas en tu entorno personal o laboral.
- Descubrir nuevas perspectivas: Experimenta con diferentes fuentes de datos, ya sea para proyectos personales o pasatiempos, y descubre tendencias que podrían sorprenderte.
¿Por qué es crucial mantener la curiosidad?
La curiosidad es el motor que impulsa el avance en la ciencia de datos. Te animo a:
- Investigar nuevas herramientas y tecnologías.
- Explorar datos de diferentes áreas para ampliar tus horizontes.
- Mantenerte actualizado con las tendencias de la industria.
- Jugar con los datos como lo harías con una nueva app o juego, experimentando y creando.
¿Cuál es el siguiente paso en tu carrera de ciencia de datos?
Con el conocimiento adquirido, estás preparado para dar tus primeros pasos autónomos en cualquier proyecto de ciencia de datos que desees emprender. Ya sea utilizando tus propias fuentes de datos o explorando nuevas, el camino está despejado para seguir avanzando. Considera explorar cursos adicionales en plataformas educativas como Platzi que ofrezcan especializaciones en ciencias de datos e inteligencia artificial para estar siempre a la vanguardia.
Sigue cultivando tu pasión por los datos, explora nuevas posibilidades, y nunca dejes de aprender. ¡Nos vemos en el próximo curso y que continúen tus logros en el emocionante universo de la ciencia de datos!