Introducción a SQL y su integración con R

Desbloquea el Poder de los Datos con SQL, dplyr, tidyverse y DuckDB

Foto de rivage en Unsplash

¿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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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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Si tienes dudas sobre si este curso es para ti, puedes programar una reunión conmigo sin ningún compromiso. 🗓️ Aquí podemos revisar todas tus inquietudes.

Mi objetivo no es venderte un curso que no vas a terminar, sino ayudarte a encontrar una solución que realmente te funcione, incluso si la respuesta es que no somos el curso que necesitas. 😊 No estamos aquí para vender, sino para enseñar. Programa tu reunión aquí: https://cal.com/aprendetidyverse/reuniones-1h.


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La comunidad de usuarios de R me ha permitido conectar con personas interesantes de todo el mundo, algo que valoro enormemente. Si tienes una idea de proyecto, especialmente si está relacionado con datos de Costa Rica, me encantaría ayudarte en lo que sea posible.

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