Introducción a SQL y su integración con R
¿Estás listo para llevar tus habilidades de ciencia de datos al siguiente nivel? ¡Entonces este curso es para ti! Durante 6 semanas, te sumergirás en el emocionante mundo de SQL y RStudio, aprendiendo cómo integrar estas poderosas herramientas para optimizar tus análisis de datos. Este curso está diseñado para proporcionarte una comprensión sólida y práctica de cómo utilizar SQL dentro del ecosistema RStudio.
⚠️ Prerrequisitos del Curso
Para poder desenvolverte en el curso sin problemas, es importante cumplir con los siguientes requisitos. Si tienes dudas, escríbenos o considera optar por alguno de nuestros cursos anteriores, como Fundamentos de R y RStudio o Visualización de datos con R.
- Conocimientos sólidos sobre el uso de RStudio.
- Conocimientos básicos de lectura y manipulación de datos con dplyr.
- Capacidad de filtrar datos y crear nuevas variables.
- Experiencia en la creación de reportes con rmarkdown o Quarto.
- Conocimientos básicos en la creación de gráficos en R.
En este curso, aprenderás a:
Semana 1: Introducción a SQL y RStudio
Durante la primera semana, nos familiarizaremos con el entorno de RStudio y comprenderemos los conceptos básicos de SQL. Aprenderemos a conectar RStudio con bases de datos SQL y comenzaremos a realizar consultas básicas. Los contenidos incluyen la instalación y configuración de RStudio, la navegación en su interfaz, y la instalación de paquetes necesarios como tidyverse, DBI y duckdb. También exploraremos conceptos básicos de SQL como SELECT, FROM, WHERE y JOIN, y aprenderemos a conectarnos a bases de datos utilizando el paquete DBI, con ejemplos prácticos de conexión a bases de datos SQLite.
Semana 2: Integración de SQL con dplyr
En la segunda semana, aprenderemos a utilizar el paquete dplyr para la manipulación de datos y cómo integrar consultas SQL con dplyr. Exploraremos los verbos clave de dplyr como select, filter, mutate, summarize y arrange, y cómo realizar consultas SQL dentro de dplyr utilizando tbl(). Esta semana se enfocará en la integración de SQL y dplyr para una manipulación de datos eficiente.
Semana 3: El Ecosistema de tidyverse
Durante la tercera semana, exploraremos el ecosistema tidyverse y su integración con dplyr y SQL. Aprenderemos a utilizar otros paquetes del tidyverse como ggplot2, tidyr, readr, purrr, stringr y forcats para un análisis de datos completo. Veremos cómo dplyr se puede usar para realizar operaciones previas a la visualización con ggplot2 y cómo transformar datos con tidyr y consultas SQL.
Semana 4: Introducción a DuckDB
En la cuarta semana, comprenderemos qué es DuckDB y sus ventajas. Aprenderemos a instalar y configurar DuckDB en RStudio, y compararemos DuckDB con otras bases de datos locales. Los estudiantes aprenderán a crear y conectar una base de datos DuckDB, y realizar consultas básicas desde RStudio. Esta semana se enfocará en aprovechar el rendimiento de DuckDB para análisis de datos eficientes.
Semana 5: Optimización de Consultas con DuckDB
Durante la quinta semana, aprenderemos a optimizar consultas SQL utilizando DuckDB y compararemos su rendimiento con otras bases de datos locales. Exploraremos técnicas de optimización de consultas en DuckDB, el uso de índices y particionamiento, y veremos casos de uso donde DuckDB es más eficiente. Practicaremos optimizando consultas SQL y comparando el rendimiento de DuckDB con SQLite en conjuntos de datos grandes.
Semana 6: Proyecto Final
La última semana está dedicada al proyecto final, donde los estudiantes aplicarán todos los conocimientos adquiridos a lo largo del curso. Deberán crear un proceso de ETL (Extract, Transform, Load) en el cual capturen información desordenada de diferentes archivos y la consoliden de forma limpia y ordenada en una base de datos para su posterior análisis. Los estudiantes desarrollarán un informe completo, utilizando DuckDB para optimizar el rendimiento y visualizando los resultados con ggplot2. Presentarán y discutirán su solución para demostrar su comprensión de los temas vistos en el curso y sus habilidades adquiridas.
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- Próxima apertura:
- sábado 21 de septiembre
- 6:00 p.m. Costa Rica
- Duración: 6 semanas
- Clases en vivo
- Precio: $200 USD
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Conoce al instructor
Hola 👋🏼, soy Carlos Aguero. Ingeniero en sistemas de información y, desde 2016, me dedico a enseñar a personas de todas las áreas y niveles de formación a programar en R 👨🏻💻.
Formo parte del listado de instructores certificados por RStudio, enfocándome en Tidyverse y Shiny. Recientemente, tuve el gusto de unirme a los instructores de la organización Software Carpentry 🚀.
A lo largo de los años, he tenido el privilegio de ayudar a más de 400 estudiantes en toda América Latina a descubrir el potencial del análisis de datos con R. Mi objetivo es ofrecerte una guía cercana y personalizada, similar a tener un instructor privado. Estoy aquí para asegurarte que tengas una experiencia de aprendizaje accesible y efectiva, ayudándote a superar cualquier obstáculo en tu camino hacia la dominio del lenguaje R para la ciencia de datos.
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