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Formación Profesional en CePETel 2023: Introducción a Bases de Datos y Programación SQL

Desde la Secretaria Técnica del Sindicato CePETel convocamos a participar del siguiente curso de formación profesional:

Introducción a Bases de Datos y Programación SQL

Clases: 8 de 3 horas c/u de 18:00 a 21:00 hs.

Días que se cursa: los días martes 5, 12, 19 y 26 de septiembre; 3, 10, 17 y 24 de octubre.

Modalidad: a distancia (requiere conectarse a la plataforma Zoom en los días y horarios indicados precedentemente).

Docentes: María Trinidad Aquino y Raúl Alejandro Grassi.

La capacitación es:

  • Sin cargo para afiliados y su grupo familiar directo.
  • Sin cargo para encuadrados con convenio CePETel.
  • Con cargo al universo no contemplado en los anteriores.

Informes: enviar correo a tecnico@cepetel.org.ar

Inscripción (hasta el 4 de septiembre 12:00 hs): ingresar al formulario (se recomienda realizar el registro por medio de una cuenta de correo personal y no utilizar dispositivos de la empresa para acceder al link).

https://forms.gle/R2BjoPCj14BeSgmT9

 Temario:

Módulo 1

Conceptos de Bases de Datos y Estructuras   

•          Introducción a Bases de Datos. Definición

•          Bases de Datos Relacionales. Concepto de ACID

•          Base de Datos NoSQL. Tipos y cuándo se usa cada una.

•          Conceptos de servidor SQL y motor de base de datos

•          Fuentes de Datos. Externas e Internas

•          Tipos de Datos

•          Persistencia Políglota. Teorema de CAP

 TP: Instalación de PostgreSQL y crear una base de datos

Módulo 2

Modelado de Datos. Normalización       

•          Modelado de Datos. Relaciones.

•          DER – Diagrama de Entidad Relación

•          Características de las Relaciones

•          Grados de una relación

•          Herramientas para Modelado de Datos – CA Erwin

•          Normalización/Desnormalización.

•          Formas de Normalización

 TP: Armar un diagrama de DER en tomando un ejemplo real de base de datos, normalizando o desnormalizando en los casos que crea conveniente

Módulo 3

DDL (Data Definition Lenguage) 

•          Sublenguajes del SQL: DDL, DML, TCL y DCL

•          DDL: principales instrucciones

•          Comandos para Crear, utilizar y borrar una base de datos

•          Tablas

•          Comandos para Crear Tablas

•          Constraints

•          Comandos para Modificar Tablas (Alter)

•          Comando para Borrar Tablas. Diferencias entre Drop y Truncate

  TP: Programar los comandos de creación de tablas y constrains  

(PK, FK, NOT NULL, UNIQUE, CHECK, DEFAULT) del ejercicio del módulo 2

Módulo 4

DML (Data Manipulation Lenguage) – SELECT           

•          Importación de tablas externas.

•          Generar consultas utilizando lenguaje SQL.

•          Operador SELECT

•          Cláusulas FROM y WHERE (predicado de una consulta).

•          Ordenamiento de registros (cláusula ORDER BY)

•          Agrupamiento de consultas (cláusulas GROUP BY y HAVING).

•          Limitar la cantidad de registros resultantes (Cláusula LIMIT)

•          Operadores de comparación.

•          Operadores lógicos.

 TP: 15 Ejercicios usando comandos y cláusulas de DML sobre la base de datos generada en el módulo 3

Módulo 5

DML (Update, Insert, Delete)       

•          Consulta de Datos Anexados (INSERT).

•          Consulta de actualización (UPDATE)

•          Consulta de Eliminación (DELETE / TRUNCATE).

•          Uso de cláusula CASCADE

•          Transacciones – Consistencia de los Datos

•          Comandos BEGIN WORK – COMMIT – ROLLBACK

 TP: Utilizando la base de datos creada en los módulos anteriores, realizar comandos para modificar, insertar y borrar registros de tablas. Realizar transacciones y ver resultados

Módulo 6

DML (Secuencias, Vistas, Tablas Temporales)           

•          Definición de Secuencias

•          Implementación de distintos tipos de secuencias en PostgreSQL

•          Vistas. Definición. Para que se usan

•          Comandos para crear VIEWS (Vistas). Chequeo de Integridad

•          Tablas Temporales. Definición

•          Tipos de Tablas Temporales. Tipos de Creación. ¿Porque usarlas?

•          Tablas Volátiles. Tipos de Creación. Diferencias con Tablas Temporales

 TP: Ejercicios en PostreSQL para crear secuencias, vistas y tablas temporales.

Módulo 7

DML (Joins, Subconsultas, y Condicionales)   

•          Operando con más de una tabla. Uso de JOINS

•          Tipo de JOINS (Inner Join, Outer Join, Producto Cartesiano)

•          Subconsultas (Subquery)

•          Uso del condicional CASE

•          Combinación de consultas (UNION, INTERSECT, EXCEPT)

•          Consultas relacionadas

TP: Ejercicios grupal en PostgreSQL utilizando distintos tipos de JOINS, y operadores UNION, EXCEPT e INTERSECT

Módulo 8

DML (Funciones, Operadores)    

•          Operadores SET

•          Funciones de Texto (String)

•          Conversión de Tipos de Datos

•          Funciones de Fechas (DATE)

•          Funciones de Hora (TIME, TIMESTAMP)

 TP: Ejercicios en PostreSQL para usar las funciones disponibles en SQL

Acerca de los docentes

María Trinidad Aquino: 2007-12–03 al momento Analista Senior Marketing – Región Patagonia Movistar, Neuquén.

* Proyecto Canal Presencial (Agentes y CEC) responsable de la construcción y disposición de los datos (KPI´s) para ver su evolución con aporte analítico, diagnóstico y sugerencia de planes de acción para su mejora.

*Proyecto Educador Digital País, referente de la región Patagonia con seguimiento de los KPI´s y evolución.

* Nuevos proyectos del área con análisis de datos, participación en el diseño, elaboración y difusión de lo implementado.

Formación académica:

  • 2020-09 – 2021-10 (finalizada) Big Data, Data Engineer (Diplomatura) ITBA, CABA
  • 1999-03 – 2003-12 (finalizada) Ciencias Sociales, Licenciada en Relaciones Públicas Universidad Nacional de Lomas de Zamora, Lomas de Zamora

Raúl Alejandro Grassi: desde 1995 hasta la fecha TELEFONICA DE ARGENTINA S.A. Puesto:Analista Senior – Sector Big Data Comercial.

Responsabilidades: Definición de inversiones anuales en capital (CapEx) en base a análisis de proyección comercial. Gestión de proyectos y seguimiento de inversiones. Diseño e implementación de modelos de aseguramiento de satisfacción de clientes. Planeamiento y ejecución de tableros de control y análisis del negocio basado en datawarehousing (heavy user) en los últimos 10 años, programando en SQL y modelado de datos. Análisis y Evaluación de acciones que impacten en cumplimiento de objetivos del Negocio B2C. Analista Senior BI, desarrollo en herramientas de explotación de BI (Microstrategy; Tibco Spotfire, Power BI, Tableau, etc.) y ecosistema Hadoop (Spark, Hive, SQL, procesos de ingestas ETL, ELT, etc.).

Se desempeñó durante 4 años en el sector Data Driven Comercial, promoviendo la cultura

Data Driven y desarrollando tableros de control predictivos y prescriptivos con herramientas de explotación basadas en modelos relacionales/dimensionales.

Experiencia al menos 7 años como líder de proyectos, Manejo de Metodologías Agiles en

posiciones como Stakeholder, Scrum Master y PO.

Formación académica:

  • 2020-2021 Licenciatura en Big Data – especialista en Data Engineer – ITBA (Instituto Tecnológico de Buenos Aires)
  • 1999 Posgrado en Gestión Gerencial Avanzada (Managemente Executive Program) Universidad Argentina de la Empresa (UADE)
  • 1986-1992 Ingeniero Electrónico Universidad de Buenos Aires

María Trinidad Aquino y Raúl Alejandro Grassi dictaron de manera virtual y para el Sindicato CEPETel Big Data & Analytics – Parte 1 durante el año 2022, y durante el 2023 la Parte 2 de dicha formación y como así también el curso de Visualización y Analítica de datos con Power BI.

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