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Curso
22da Edición
- Clases en vivo
- 40 Hrs. Acad.
- 10 sesiones
- Clases en vivo
- 40 Hrs. Acád. | 10 Sesiones
$159
Precio regular: $420
22da Edición
El presente programa se presenta como una alternativa para poder aprender todo lo necesario y esencial que debería saber un profesional en el grandioso mundo de las bases de datos.
Requisitos
- No se necesitan conocimientos previos en Base de Datos.
- Se recomienda una laptop o PC con minimo 4GB de RAM.
Público Objetivo
- Dirigido a profesionales y/o estudiantes de últimos ciclos con o sin experiencia en el desarrollo e implementación de proyectos de análisis de datos con enfoque en el negocio.
- Profesionales con experiencia que se desarrollan en áreas de Inteligencia de Negocios, TI, Data, Marketing, Planeamiento, Analytics u otras áreas relacionadas al análisis de datos.
Objetivos Específicos
- Los participantes podrán reconocer, aplicar y socializar la importancia de las base de datos en SQL Server.
- A través de talleres que se resolverán en clase podrán generar información valiosa para solución un problema o tomar una buena
decisión.
Temario
- 1. Lenguaje SQL
- Conceptos básicos (SQL y que versiones existen).
- Arquitectura SQL Server (Cliente / Servidor).
- Modelamiento de Datos y Abstracción de Objetos
- Tipo de Datos (los tipos más usados)
- Tipos de lenguaje de datos (DML, DDL, DCL)
- Laboratorio: Casos para generar modelo relacional, modelo lógico y físico.
- 2. Lenguaje DML
- Manipulación de datos (CRUD)
- Selección de datos y variantes (TIPOS DE JOINS, LEFT, RIGHT, FULL OUTER).
- Laboratorio.
- 3. Lenguaje DML 2
- Tipos de Funciones (pre-built, creadas por el usuario).
- Agrupación y Funciones de Agregación
- Funciones de Cadena.
- Funciones más usadas.
- Laboratorio.
- 4. Lenguaje DDL (create, alter , drop)
- Creación de Objetos.
- Relación entre tablas.
- Vistas.
- Tablas Temporales y su múltiple definición y uso.
- Creación de procedimientos almacenados y funciones.
- Laboratorio.
- 5. SQL Intermedio
- Optimizaciones de Query.
- Indexación de tablas.
- Querys Dinámicos.
- Mejora de Procedimientos almacenados.
- Laboratorio
- 6. Importación y exportación de Datos (Backups & Restore)
- Importación de datos (Excel, CSV , TXT , CASUISTICAS, SQL A SQL, SCRIPT SQL, MANEJO DE ERRORES).
- Exportación de Datos.
- Formateo de Datos.
- Laboratorio.
- 7. Querys Avanzados
- Sub Consultas.
- Operadores In, Exist.
- Variables y comentarios.
- Estructuras Lógicas IF , ELSE , WHILE , CURSORES , WITH.
- Laboratorio.
- 8. Querys Avanzados 2
- GOTO | GO
- TRY CATCH
- BEGIN TRANSACCION, ROLLBACK.
- TRIGGERS.
- Laboratorio.
- 9. Creando un flujo completo
- Carga datos.
- Revisión de data y validación.
- Limpieza de datos.
- Procesamiento final.
- Laboratorio.
- 10. Automatización de tareas
- Creación de JOBS.
- Ejecucion de JOBS.
- Programación de Tareas.
- Identificación de Errores.
- Laboratorio.
Horarios
Inicio
10 de Julio
Fin
14 de Agosto
Dias
Martes y Jueves
Horario
7:00pm a 10:00pm 🇵🇪 🇨🇴 🇪🇨 🇵🇦
6:00pm a 9:00pm 🇲🇽 🇨🇷 🇬🇹
8:00pm a 11:00pm 🇧🇴 🇺🇸 🇩🇴
9:00pm a 12:00pm 🇦🇷 🇨🇱
7:00pm a 10:00pm 🇵🇪 🇨🇴 🇪🇨 🇵🇦
6:00pm a 9:00pm 🇲🇽 🇨🇷 🇬🇹
8:00pm a 11:00pm 🇧🇴 🇺🇸 🇩🇴
9:00pm a 12:00pm 🇦🇷 🇨🇱
Certificados
Diploma de Reconocimiento
A los alumnos que aprueben los exámenes del curso satisfactoriamente se les otorgará un diploma de reconocimiento.
Diploma de Participación
A los alumnos que no aprueben los exámenes del curso se les otorgará un diploma de participación.
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Docente
MSc(C) Nixon James LLanos
Subgerente de Políticas y Procesos de Riesgo
Ruta de Aprendizaje
Data Analyst
Clase Modelo
Testimonios de Nuestros Alumnos
Excelente método de enseñanza
¡Me gustó el método de enseñanza! Aprendimos desde lo más básico, ahora me siento mucho más segura en mi capacidad para realizar consultas SQL y manipular datos.
Paola Tovar Gavilan
NOC Analyst
¡Definitivamente recomiendo este curso!
Recomiendo este curso porque los profesores resuelven las dudas, las clases son en vivo y quedan grabadas para revisarlas, además del buen soporte al alumno de la academia.
José Miguel Fontana
Project Manager
El curso más completo de SQL
Aprendimos desde los fundamentos hasta las técnicas avanzadas en manipulación de datos, control de la estructura de la base de datos, consultas avanzadas y automatización de tareas.
Solanlly Barker
Infraestructure Deployment Project Coordinator
¡La institución se empeñó en todo lo dado!
Desarrollé habilidades en la automatización de procesos de datos y aprendí a implementar mejoras en los procesos, lo que me permitió certificarme en Análisis de datos con SQL.
Sergio Ricardo Ruviera Matos
Ejecutivo De Operaciones Administrativas
¡Docente TOP!
El docente logra empatizar con los alumnos, ya que es muy paciente y está dispuesto a resolver las dudas, gracias a ello pude aprender todo el temario aún estando con horarios complicados de trabajo y universidad.
Arturo Martinez Arana
Estudiante de Ingeniería Industrial
¡SQL es clave en el mundo de los datos!
Adquirir habilidades en SQL es clave en el mundo del análisis de datos, y estoy entusiasmado de aplicar lo aprendido para desbloquear insights valiosos y tomar decisiones más informadas. ¡Gracias Smart Data!
Sergio Loaiza Aguero
Estudiante de Ing. de Gestión Empresarial
Medios de Pago
Fechas:
Inicio:
10 Julio
Fin:
14 Agosto
Duración:
10 Sesiones
Días:
Martes y Jueves
19:00 a 22:00 GMT-5
Preguntas frecuentes
¿Qué formas de pago hay?
Puedes hacer el pago con tu tarjeta de débito/crédito Visa, Mastercard u otros o con tu cuenta de Paypal o Mercado Pago.
Para coordinar medios de pago como Western Union, Moneygram, Yape o Plin escribir al Whatsapp de la parte inferior derecha (+51917646049).
¿El curso esta en español?
El curso está completamente en español. Algún material adicional de vanguardia podría estar en inglés.
¿El curso es en vivo o pregrabado?
Las clases son en vivo vía Zoom y podrás hacer todas tus consultas en tiempo real. La clase se grabará y se subirá al Classroom para que puedas repasar.
¿Puedo pagar en otra moneda?
No te preocupes, puedes pagar con tu moneda nacional en cualquier momento, el monto se convierte a tu moneda nacional en automatico al momento del pago.
