Descripción de la capacitación
El programa Python aplicando SQL Server y MySQL para Big Data está diseñado para formar profesionales capaces de gestionar, analizar y procesar grandes volúmenes de información combinando el poder de <strong>Python</strong> con las plataformas de bases de datos <strong>SQL Server y MySQL</strong>
El curso integra conceptos clave de programación, extracción y transformación de datos (ETL), consultas SQL avanzadas, optimización de rendimiento y conexión con herramientas de análisis empresarial.
El participante aprenderá a construir flujos de procesamiento automatizado, conectar Python con bases de datos corporativas, ejecutar consultas masivas, limpiar y transformar datasets, y preparar información para proyectos de analítica avanzada y Machine Learning. Es una especialización altamente demandada en empresas que gestionan grandes repositorios de datos.
¿Qué voy a aprender?
El participante aprenderá a conectar Python con bases de datos SQL Server y MySQL utilizando librerías profesionales como pyodbc, sqlalchemy y pymysql. Dominará la ejecución de consultas masivas, filtrado y extracción eficiente de información.
Comprenderá el uso de Python para limpiar, transformar y estructurar datasets con Pandas, automatizar procesos ETL, integrar datos provenientes de diversas fuentes y preparar información para análisis avanzado.
También aprenderá modelado de bases de datos, uso de JOINS avanzados, índices, vistas y procedimientos almacenados, así como técnicas para optimizar rendimiento y gestionar grandes volúmenes de datos bajo un enfoque de Big Data empresarial.
¿A quiénes va dirigido el curso?
- Ingenieros, analistas y técnicos que gestionan información en áreas de proyectos, operaciones o tecnología.
- Profesionales de sistemas, TI, planeamiento, control o administración que trabajan con bases de datos corporativas.
- Analistas de datos, programadores y científicos de datos que desean fortalecer su dominio en SQL + Python.
- Estudiantes y egresados que buscan desarrollar competencias en procesamiento de datos y automatización.
- Personal del sector público y privado encargado de reportes, indicadores y análisis masivos de información.
Contenido del curso
- Sessión 1 MasterClassDuración 01:04:30
- Sessión 2 IntroducciónDuración 02:03:25
- Sessión 3 Sesión 01Duración 02:59:47
- Sessión 4 Sesión 02Duración 03:01:12
- Sessión 5 Sesión 03Duración 02:58:22
- Sessión 6 Sesión 04Duración 02:59:23
- Sessión 7 Sesión 05Duración 02:55:01
- Sessión 8 Sesión 06Duración 03:13:03
- Sessión 9 Sesión 07Duración 03:11:05
- Sessión 10 Sesión 08Duración 02:54:08
- Sessión 11 Sesión 09Duración 02:57:36
Valoraciones
MS Project para Control de Proyectos
Duración del curso
30:17:30Beneficios del curso
- 11 Sesiones de video
- 12 Archivos descargables
- Ceriticación internacional
- Certificación oficial emitida por Data Science Analysis respaldado por el CIP, CCL y CORLAD
- Clases grabadas en Full HD, disponibles 24/7 de por vida
- Enfoque práctico basado en problemas reales de empresas peruanas y latinoamericanas.
- Material descargable, bases de datos, scripts y ejercicios prácticos
- Dominio de consultas avanzadas en SQL Server y MySQL.
- Certificado válido para licitaciones públicas y privadas.
- Integración profesional entre Python y bases de datos para Big Data.
- Incrementa la empleabilidad en áreas de datos, sistemas, analítica y proyectos.
- Preparación ideal para avanzar hacia Machine Learning, ETL profesional y Data Engineering.
Preguntas frecuentes
¿Necesito saber programación?
No, el curso enseña los fundamentos necesarios de Python y SQL para avanzar sin dificultad.
¿Realmente aprenderé Big Data?
Sí, trabajará con estructuras de datos grandes, procesos ETL y automatización con Python + SQL
¿Las bases de datos para practicar están incluidas?
Sí, se entregan bases SQL Server y MySQL listas para ejercicios reales
¿Puedo aplicar lo aprendido en mi trabajo actual?
Totalmente. Es una especialización muy utilizada en áreas de datos, TI, ingeniería y operaciones
¿La certificación tiene validez?
Sí, es emitida por DSA y respaldada por convenios institucionales con CIP, CCL y CORLAD