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Bases de datos avanzadas

Domina la capa de datos.

Lleva tus conocimientos de SQL al siguiente nivel: JOIN entre varias tablas, agregaciones, subconsultas y CTE que se leen como un texto. Después, descubre qué distingue una base de datos que funciona de una fiable: normalización, transacciones, ACID e índices. Explora las bases de datos NoSQL de documentos, clave-valor, columnas anchas y grafos. Por último, pasa al entorno de producción: consultas protegidas contra inyecciones, ORM, migraciones, replicación y caché. Al terminar, elegirás y justificarás un conjunto completo de tecnologías de datos para una app de entrega de comida.

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Programa del curso

  1. Sección 1

    SQL avanzado

    Responde preguntas reales sobre un producto en una sola consulta con uniones, agrupaciones, subconsultas y CTE.

    1. INNER JOIN frente a LEFT JOIN
    2. Unir tres tablas
    3. GROUP BY y HAVING
    4. Subconsultas y CTE

  2. Sección 2

    Fiabilidad desde el diseño

    Diseña esquemas que mantengan los datos correctos y las consultas rápidas con normalización, transacciones, ACID e índices.

    1. Normalización en la práctica
    2. Transacciones y ACID
    3. Índices
    4. Pensar con EXPLAIN

  3. Sección 3

    El panorama NoSQL

    Explora las bases de datos de documentos, clave-valor, columnas anchas y grafos, y descubre cuándo destaca cada una.

    1. Por qué existe NoSQL
    2. Bases de datos de documentos
    3. Bases de datos clave-valor
    4. Elegir una base de datos

  4. Sección 4

    Bases de datos en producción

    Conéctate de forma segura desde el código, evoluciona esquemas con migraciones, escala las lecturas y justifica un conjunto completo de tecnologías de datos.

    1. Consultas desde el código
    2. ORM y migraciones
    3. Escalar lecturas y dormir tranquilo
    4. Proyecto final: datos para entregas de comida

Rutas de aprendizaje

Desarrollo con Python y datos

Analiza datos reales y crea herramientas probadas que se comuniquen de forma segura con API externas y busquen en tus contenidos, usando Python, Git, SQL y búsqueda vectorial.

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