Buena parte de los datos que se usan a diario no vive en archivos sueltos. Está guardada en bases de datos que responden preguntas solo si se formulan bien. Ahí es donde SQL marca la diferencia.
Hoy, analizar datos sin entender bases de datos limita cualquier proyecto. Saber consultar, filtrar y unir información resulta tan importante como interpretar gráficos.
Entender cómo se hablan los datos
El curso Bases de datos y SQL para la ciencia de los datos con Python explica cómo comunicarse con bases de datos desde cero. Se presenta como recurso educativo en Coursera y avanza de forma progresiva.
Durante 18 horas se aprende qué es una base de datos relacional, cómo se organizan las tablas y cómo escribir consultas SQL claras. El enfoque prioriza comprensión antes que velocidad.
El curso muestra cómo pasar de consultas simples a otras más potentes. También enseña a acceder a bases de datos usando Python desde cuadernos Jupyter, un flujo común en análisis real.
Conviene aclarar una expectativa frecuente. SQL no sustituye el análisis ni toma decisiones por sí solo. Permite obtener los datos correctos para analizarlos mejor.
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A quién le resulta útil y a quién no
Este curso encaja bien para personas que empiezan en ciencia de datos, análisis o programación. No requiere experiencia previa y ayuda a construir una base sólida.
No está orientado a administración avanzada de bases de datos ni a optimización a gran escala.
Entre los temas que se trabajan destacan:
- Creación y manejo de tablas
- Consultas SQL básicas e intermedias
- Uso de uniones y vistas
- Acceso a datos con Python
Creado por IBM, el curso supera las 600 mil inscripciones y mantiene una valoración de 4.7.
Entender bases de datos permite hacer mejores preguntas a los datos. Aprender SQL y Python juntos ayuda a conectar almacenamiento, análisis y decisiones con mayor claridad.
