Curso
Curso de tratamiento de datos con Pandas y NumPy
Intermedio
1 h. y 47 min.
Entrar en el mundo del tratamiento de datos y no controlar las librerías de Panda y NumPy es...
4.6
Procesamiento de Bases de Datos
Análisis de datos
Data Science en la nube
Python y SQL: Extracción y Gestión Eficiente de Datos
Esta formación se enfoca en el uso combinado de Python y SQL para la extracción y gestión eficiente de datos. Se profundizará en la manipulación y consultas de bases de datos SQL a través de Python, además de aprender técnicas de optimización y análisis de datos. También se abarcará la integración de datos, el manejo de errores y la gestión de bases de datos en grandes volúmenes. Ideal para profesionales que ya tienen experiencia básica en ambos lenguajes y buscan mejorar sus habilidades para manejar proyectos de datos más complejos.
La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa.
Curso impartido por
Contenido de la formación
8 Secciones · 31 Lecciones ·
4 h. y 25 min.
en total
Introducción a Python y SQL
Manejo de datos con Python
Manejo de bases de datos con SQL
Integración de Python y SQL
Casos prácticos
Contenido adicional
Proyecto práctico
Conclusiones
Habilidades que obtendrás
- Adquisición de habilidades para la manipulación de bases de datos con SQL en Python, que permite realizar consultas y transacciones de datos de manera eficiente.
- Desarrollo de competencias para el uso de librerías en Python específicas para la gestión de datos como Pandas, proporcionando la capacidad de limpiar, transformar y analizar datos de forma rápida y sencilla.
- Aprendizaje de técnicas de optimización de consultas SQL para mejorar la velocidad y eficiencia de extracción de datos, reduciendo así los tiempos de respuesta y carga de trabajo.
- Conocimiento sobre la integración de Python con sistemas de gestión de bases de datos SQL, permitiendo la automatización y mejora de flujos de trabajo con datos.
- Dominio de las mejores prácticas para la seguridad y protección de datos en Python y SQL, garantizando la integridad y confidencialidad de la información gestionada.
Requisitos mínimos
Conocimientos básicos de programación en Python.
Conocimientos básicos de bases de datos en SQL.
Familiaridad con entornos de desarrollo de software, como IDEs.
Entender los conceptos fundamentales de la gestión de datos.
Valoración de nuestros alumnos
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Taller
EDA: Exploratory Data Analysis con Python
Intermedio
1 h. y 8 min.
Los análisis EDA son esenciales en los procesos de machine learning. Si no los controlas, te será imposible...
4.4
Preguntas frecuentes
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