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Por favor ten en cuenta: Los estudiantes que completen con éxito este curso de IBM ahora pueden obtener una insignia digital de habilidades: una credencial detallada, verificable y digital que comprueba los conocimientos y habilidades que has adquirido en este curso. Inscríbete para obtener más información, completa el curso y reclama tu insignia digital.
Gran parte de los datos del mundo viven en bases de datos. SQL (Structured Query Language o lenguaje de consulta estructurado) es un potente lenguaje de programación que se utiliza para comunicarse y extraer varios tipos de datos de las bases de datos. Un conocimiento práctico de bases de datos y SQL es necesario para avanzar como científico de datos o especialista en aprendizaje automático. El propósito de este curso online es presentar conceptos de bases de datos relacionales y ayudarte a aprender y aplicar el conocimiento fundamental del lenguaje SQL. También está destinado a comenzar a realizar el acceso SQL en un entorno de ciencia de datos.
El énfasis en este curso está en el aprendizaje práctico y práctico. Como tal, trabajarás con bases de datos reales, herramientas de ciencia de datos reales y conjuntos de datos del mundo real. Crearás una instancia de base de datos en la nube. A través de una serie de laboratorios prácticos, practicarás la creación y ejecución de consultas SQL. También aprenderás cómo acceder a las bases de datos desde los Jupyter notebooks usando SQL y Python.
No se requieren conocimientos previos de bases de datos, SQL, Python o programación.
Ten en cuenta que los foros de discusión de este curso están abiertos para que los estudiantes publiquen y se comuniquen entre sí. Sin embargo, los foros ya no serán supervisados por el equipo de IBM. Las preguntas técnicas relacionadas con tu experiencia en el curso deben dirigirse al equipo de soporte de edX a través de la información de contacto proporcionada en el curso. Gracias.
● Aprender y aplicar el conocimiento fundamental del lenguaje SQL
● Como crear una base de datos en la nube
● Como usar patrones de cadenas y rangos para consultar datos
● Como ordenar y agrupar datos en conjuntos de resultados y por tipo de datos
● Como analizar datos usando Python