Curso de Especialización
SQL y Fundamentos de Base de Datos con IA
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Sobre el Curso
El curso de SQL y Fundamentos de Base de Datos con IA es un programa intensivo y moderno diseñado para convertirte en un profesional de datos altamente competente. A lo largo de 6 módulos prócticos (24 horas), dominarós el lenguaje SQL desde las consultas básicas (SELECT, WHERE) hasta la manipulación avanzada de datos (JOINS, subconsultos) y el modelado conceptual (ERD y UML).
Lo que nos hace únicos: Lo integración de lo Inteligencia Artificial a lo largo de todo el temario. Aprenderós a usar herramientas de IA como ChatGPT para generar, validar y optimizar código SQL y para asistir en el diseño de bases de datos, garantizando un flujo de trabajo ágil y de alta precisión.
Este curso te preparo no solo para entender los bases de datos, sino para desarrollar y gestionar proyectos de datos reales con el apoyo de lo tecnología mós avanzada, culminando con un Proyecto Final que integra todos los conocimientos adquiridos. ¡Es el camino más rápido paro dominar el Data Management en la era de la IA!
Objetivos
Los objetivos se alinean directamente con las habilidades clave desarrolladas en cada módulo:
1. Dominar los Fundamentos de Bases de Datos: comprender la estructura, los tipos (relacionales/no relacionales) y la importancia de los Sistemas de Gestión de Bases de Datos (DBMS) como MySQL y PostgreSQL.
2. Aplicar IA en el Aprendizaje Técnico: Utilizar herramientas de inteligencia Artificial (como ChatGPT) para generar, explicar y validar código SQL, acelerando significativamente el proceso de aprendizaje y la productividad.
3. Modelar Bases de Datos Efectivamente: diseñar modelos conceptuales robustos, aplicando el Modelo Entidad-Relación (ERD) y la normalización, y utilizar la IA para automatizar la creación de modelos a partir de descripciones de negocio.
4. Ejecutar Consultas y Manipulación de Datos: escribir comandos DDL (creación y modificación de tablas) y DML (inserciónm, actualización y eliminación de datos) en SQL de manera precisa.
5. Realizar Análisis de Datos Avanzados: aplicar funciones agregadas, agrupamiento (GROUP BY, HAVING) y subconsultas para extraer insights complejos a partir de datos tabulares.
6. Gestionar Relaciones Multi-tabla: Dominar los diferentes tipos de JOINs (INNER, LEFT, RIGHT) para consultar y generar reportes a partir de datos distribuidos en múltiples tablas relacionadas.
7. Desarrollar un Proyecto Integral: Aplicar todas las habilidades adquiridas para diseñar, crear consultar una base de datos funcional, demostrando la capacidad de integridad SQL y el soporte de herramientas de IA en un entorno de proyecto real.
Dirigido
- Estudiantes de primeros ciclos, técnicos, profesionales de cualquier especialidad e interesados en aprender los fundamentos de bases de datos relacionales, lenguaje SQL y como utilizar inteligencia artificial como apoyo para su aprendizaje.
Certificación
1. Certificado Digital
Al haber aprobado el curso con un promedio ponderado mayor ó igual a 14, se le otorga al participante un certificado digital con QR a nombre de la Universidad Nacional de Ingeniería – Facultad de Ingenieria Mecánica.
2. Constancia de Asistencia
Al participante que no cumpla con los requisitos de certificación, se le
otorgará una Constancia de Asistencia del Curso, para lo cual el alumno
deberá contar con una asistencia a clase mínima del 80%. En el caso de no
cumplir con dicho requerimiento no se emitirá dicha Constancia.
Requisitos
- no require conocimientos previos
Inicio
21 de febrero
Modalidad
online en vivo
Horario
sábados de 6 pm a 10 pm
Duración
32 horas certificadas
Certificación
Certificado digital UNI con QR
¡Certifícate a nombre de la mejor Universidad del Perú!
Nuestro certificado es reconocido y avalado por instituciones educativas y profesionales. Refleja la calidad de la formación recibida y es una valiosa acreditación para avanzar en el mercado laboral.
Docente
Temario
1. Fundamentos de Bases de Datos e Introducción a la IA Aplicada
- ¿Qué es una base de datos?
- Tipos de bases de datos: relacionales y no relacionales
- Importancia de las bases de datos en el mundo digital
- Introducción a los Sistemas de Gestión de Bases de Datos (DBMS}: MySQL, PostgreSQL, SQLite.
- ¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Cómo puede apoyar en el aprendizaje técnico?
- Usos de ChatGPT y otras IAs para generar, explicar y validar código SQL
- Ejercicios prócticos osistidos por IA: explicación de conceptos clave
2. Modelado Conceptual y Diagramas (ERD y UML) con Apoyo de IA
- Modelo entidad—relación: entidades, atributos, relaciones, claves
- Introducción a la normalización (\FN, 2FN, 3FN)
- Herramientas para crear ERD: Draw.io, DBDesigner
- Diagramas de clases y su correspondencia con bases de datos relacionales
- Conversión de modelos UML a tablas
- Próctico guiada: diseño de uno base de datos con IA (desde texto descriptivo)
- Cómo pedir o la IA que genere modelos ERD o tablas o partir de casos de negocio
3. Introducción o SQL y Manipulación de Datos
- Introducción al lenguaje SQL: DDL, DML, DCL
- Instrucciones bósicos: SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT
- Crear y modificar estructuras: CREATE TABLE, ALTER, DROP
- Insertar, actualizar y eliminar datos: INSERT, UPDATE, DELETE
- Tipos de datos comunes y restricciones (PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, etc.)
- Próctica: construcción de base de datos desde cero
- Uso de IA para generar scripts SQL, explicar errores y mejorar consultas
4. Consultas Avanzadas y Funciones SQL
- Funciones agregadas: COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN
- Agrupamiento de datos: GROUP BT y HAVING
- Subconsultas simples y alias
- Casos de uso reales con datos tubulares
- Prompts o IA para:
o Generar consultas complejas
o Explicar sintaxis y lógicos de consulta
o Optimizar sentencias SQL - Práctica guiada en SQL online (SQLFiddle / DB Fiddle)
5. Relaciones, Joins y Múltiples Tablas
- Relaciones entre tablas: uno a uno, uno a muchos, muchos a muchos
- Tipos de JOIN: INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER
- Aplicación de claves foráneos en múltiples tablas
- Casos prócticos: ventas, estudiantes, inventarios, etc.
- Cómo consultar múltiples tablas correctamente
- IA como asistente paro el onólisis de relaciones y corrección de errores en
consultas - Actividad próctica con escenarios reales y generación de reportes SQL
6. Proyecto Final Asistido por IA y Buenas Prácticas
- Desarrollo de un proyecto integrador:
o Modelado (ERD)
o Creación de tablas
o Inserción y consulta de datos - Uso estratégico de IA en el flujo de desarrollo
- Presentación del mini—proyecto con explicación del modelo y consultas
- Revisión de herramientas complementarias:
o ChatGPT, Copilot, SQLMate
o MySQL Workbench, DBeover, phpMyAdmin - Ética y límites del uso de IA en entornos académicos y profesionales
- Evaluación práctica final
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