Cursos

Curso SQL Server Intermedio-Avanzado con usos empresariales

Este curso está dirigido a personas que desean aprender técnicas avanzadas en consultas SQL. Lo que aprenderás:

  • Profundizar en los conceptos de los JOINs, como utilizarlos de manera correcta y avanzada con sus particularidades.
  • Como entender el concepto de agrupación de datos y utilizar funciones de agregado en combinación de los filtros Having y la clausula OVER().
  • Como aplicar los filtros avanzados con combinación de conectores lógicos en los WHERE y uso del Case When para transformar los datos valor a valor.
  • Manejo apropiado de los datos tipo fecha y texto, la forma correcta de hacer las conversiones siguiendo patrones y una amplia gama de funciones para este propósito.
  • Uso de la cláusula Merge para fusionar tablas, Pivot y Unpivot para convertir valores en columnas y viceversa, manejo de tablas temporales.
  • Creación y utilización correcta de los índices para optimizar el rendimiento, como crear y utilizar los diversos tipos de funciones. Como crear y cuando utilizar las vistas.
  • Como crear un servidor en la nube y comunicarnos con el desde cualquier parte del mundo, incluyendo los entornos virtuales como Google Colab.
  • Creación y uso de procesos almacenados para tener código estructurado y compartido, cursores para iterar sobre tablas y demás funcionalidades avanzadas.

Preprocesamiento de Datos con Python de Básico a Avanzado

Este curso está dirigido a personas que desean aprender a utilizar Python para trasnformar y preprocesar datos de manera eficiente. Lo que aprenderás:

  • Conceptos básicos de Python para aquellos que dan sus primeros pasos en este lenguaje
  • Librería numpy: como entender la base detrás de todos los arreglos multidimensionales, indexacion, filtrado, reemplazamiento y demás funciones útiles para crear y manipular datos.
  • Librería pandas: una de las mas utilizadas en la industria con demasiadas funcionalidades, muchas de ellas explicadas y aplicados con casos de uso real para el tratamiento de datos. Contiene desde las transformaciones más básicas hasta las más avanzadas y elegantes.
  • Manejo de series de tiempo: este tipo de datasets tienen un cuidado especial y un tratamiento diferente a los convencionales, en el curso se explica como procesarlos de manera adecuada para aplicaciones de tsa.
  • Introduccion a Apache Spark: una herramienta muy importante a la hora de paralelizar cargas de trabajo y escalar a datasets e infraestructuras más grandes.
  • Preprocesamiento con Scikit Learn: una librería muy potente pensada para procesar features en Machine Learning, incluye explicaciones sobre el manejo de categóricos, imputación de datos, agrupación y reducción dimensional.
  • Feature engineering: como aplicar todos los pasos con las bases aprendidas para manipular los datos y dejarlos lo mas limpios y representativos posibles para el tipo de aplicación.