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El análisis de datos se define como un proceso de limpieza, transformación y modelado de datos para descubrir información útil para la toma de decisiones comerciales. El propósito del análisis de datos es extraer información útil de los datos y tomar una decisión basada en el análisis de datos.

Un ejemplo simple de análisis de datos es cada vez que tomamos una decisión en nuestro día a día pensando en lo que sucedió la última vez o lo que sucederá al elegir esa decisión en particular.

Esto no es más que analizar nuestro pasado o futuro y tomar decisiones en base a ello. Para eso, recolectamos recuerdos de nuestro pasado o sueños de nuestro futuro. Entonces eso no es más que análisis de datos. Ahora, lo mismo que hace el analista con fines comerciales se llama Análisis de datos.

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¿Para quién es este curso?

  • Analistas de datos o profesionales de BI que deseen “dar el salto” a Analista / Desarrollador sénior
  • Científicos de datos que aspiran a destacarse de sus pares yendo más allá de los conceptos básicos de SQL
  • Buscadores de empleo que quieran impulsar sus currículums con habilidades avanzadas de SQL
  • Estudiantes que buscan un camino completo pero práctico hacia el dominio de SQL
  • Cualquiera que quiera llevar sus habilidades de análisis de datos SQL al siguiente nivel

Requisitos

  • Un conocimiento práctico de los fundamentos de SQL, incluidas las declaraciones SELECT, la aplicación de criterios, las combinaciones de tablas y las consultas agregadas, es necesario para tener éxito en este curso.
  • Microsoft SQL Server 2019 y SQL Server Management Studio; Ambos están disponibles de forma gratuita, y lo guiaré a través de la instalación y configuración.
  • Acceso a un sistema operativo Windows (SQL Server solo se ejecuta en Windows)
  • El conocimiento específico de SQL Server es útil, pero no obligatorio

Lo que aprenderás

  • Instalación de SQL Server y SQL Server Management Studio
  • Funciones de ventana
  • Subconsultas correlacionadas
  • Filtrado avanzado con EXISTS y NOT EXISTS
  • Acoplamiento de datos con PIVOT
  • Generación de series de datos con CTE recursivas
  • Aprovechamiento de CTE y tablas temporales para dividir procesos complejos en pasos manejables
  • Definición y manipulación de tablas con comandos DDL y DML
  • Diseño de tablas de búsqueda para simplificar el análisis redundante
  • Técnicas de optimización de SQL, incluidos índices.
  • Técnicas de programación procedimental como variables y declaraciones IF
  • Definición de sus propias funciones SQL
  • Creación de procedimientos almacenados para análisis flexibles y repetibles
  • Aumente su conocimiento de SQL con técnicas de programación procedimental como variables y declaraciones IF
  • Escribir código que escribe código, con SQL

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