Bases de Datos y SQL con Python

Introducción a las bases de datos con python

• Introducción al curso y objetivos.
• Conceptos básicos de bases de datos relacionales y NoSQL.
• Introducción a Python para manejo de datos.
• Conexiones a bases de datos usando Python (driver y librerías básicas).
• Conceptos de CRUD (Create, Read, Update, Delete) en bases de datos.

SQLAlchemy para bases de datos relacionales

• ¿Qué es SQLAlchemy y por qué usarlo?
• Configuración del entorno para SQLAlchemy.
• Modelo ORM (Object Relational Mapping) vs. consultas SQL directas.
• Creación y configuración de bases de datos con SQLAlchemy.
• Ejemplos prácticos: creación de tablas y operaciones CRUD con SQLAlchemy.

Fundamentos de PostgreSQL y su integración con Python

• Introducción a PostgreSQL como sistema de base de datos relacional.
• Instalación y configuración de PostgreSQL.
• Conexión a PostgreSQL desde Python usando psycopg2 y SQLAlchemy.
• Creación y administración de tablas en PostgreSQL.
• Consultas SQL básicas en PostgreSQL.

Consultas avanzadas y optimización en PostgreSQL

• Consultas avanzadas: JOINs, subconsultas, agregaciones.
• Índices y optimización de consultas.
• Ejecución de operaciones complejas con SQLAlchemy.
• Manejo de datos y relaciones en tablas.Manejo de datos y relaciones en tablas.

Introducción a bases de datos NoSQL y MongoDB

• Conceptos básicos de bases de datos NoSQL.
• Introducción a MongoDB y sus características.
• Instalación y configuración de MongoDB.
• Conexión a MongoDB desde Python usando PyMongo.
• Ejemplos prácticos: CRUD en MongoDB.

Operaciones avanzadas en MongoDB

• Consultas avanzadas en MongoDB: agregaciones, índices, y filtros.
• Manipulación de documentos complejos.
• Optimización de consultas en MongoDB.
• Replicación y sharding (distribución de datos).

Bases de datos NoSQL con Redis

• Introducción a Redis como base de datos NoSQL en memoria.
• Instalación y configuración de Redis.
• Conexión a Redis desde Python usando redis-py.
• Ejemplos prácticos: CRUD en Redis.
• Casos de uso específicos: almacenamiento en caché, sesiones de usuario, contadores, y listas

Introducción a Snowflake para almacenamiento de datos en la nube

• ¿Qué es Snowflake? Arquitectura y ventajas.
• Configuración de una cuenta en Snowflake.
• Conexión a Snowflake desde Python usando snowflake-connector-python.
• Creación de bases de datos, tablas y almacenamiento de datos en Snowflake.
• Carga de datos desde fuentes locales y en la nube.

Consultas avanzadas y análisis de datos en Snowflake

• Consultas SQL en Snowflake: funciones avanzadas y manejo de datos.
• Análisis de datos usando Python y Snowflake.
• Optimización de consultas y manejo de grandes volúmenes de datos.
• Mejores prácticas para la gestión de datos en la nube.