INTELIGENCIA DE NEGOCIOS CON SQL SERVER

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¿Qué aprenderás en este curso?

- Fundamentos de bases de datos relacionales y su estructura en SQL Server. - Diseño de modelos conceptuales, lógicos y físicos de bases de datos. - Escritura y optimización de consultas SQL (básicas, condicionales y avanzadas). - Manejo de Transact-SQL para programación y automatización. - Creación y uso de cursores, procedimientos almacenados y triggers. - Administración de roles, permisos, índices y mantenimiento de bases de datos. - Implementación de replicación y configuración de entornos de alta disponibilidad.

Publico objetivo

- - Analistas de datos, profesionales de TI, desarrolladores y gestores de bases de datos.
  - Personas interesadas en utilizar SQL Server como plataforma para inteligencia de negocios.
  - Estudiantes, egresados y profesionales que deseen fortalecer sus habilidades en modelado de datos y administración de bases de datos.
- No se requieren conocimientos avanzados previos, aunque se recomienda familiaridad básica con conceptos de datos o lógica computacional.

Resultados esperados

- Diseñar, construir y consultar bases de datos eficientes en SQL Server.
- Aplicar consultas SQL para extraer información relevante para la toma de decisiones
- Automatizar procesos mediante funciones, procedimientos almacenados y triggers.
- Optimizar el rendimiento de las consultas mediante índices y buenas prácticas.
- Administrar y mantener la integridad de bases de datos en entornos empresariales.
- Configurar entornos de replicación y alta disponibilidad para operaciones críticas.

Modulo I

INTRODUCCIÓN A LAS BASES DE DATOS

Definición de Base de Datos.
Proceso de construcción de Base de Datos.
Componentes del SQL.

Modulo II

MODELO LÓGICO CONCEPTUAL

Modelado de datos.
Diagrama Entidad
Relación.
Atributos.
Caso práctico.

Modulo III

MODELO RELACIONAL

Estructura de Tablas.
Creación de Llaves Primarias y Foráneas.
Modificar el Diseño de una Tabla.
Caso práctico.

Modulo IV

. MODELO FÍSICO Y SOL

Importación de datos desde Microsoft Excel.
Consultas básicas.
Consultas condicionales.
Consultas con Predicado: ALL, TOP, DISTINCT y ALIAS.

Modulo V

LENGUAJE TRANSACT-SQL

Definición de variables.
Estructuras de programación.
Transacciones.
Funciones de usuario.

Modulo VI

CURSORES, PROCEDIMIENTOS ALMACENADOS, TRIGGERS

Procedimiento almacenado del usuario.
Tipos de Parámetros.
Procedimientos almacenados anidados.
Triggers Disparadores.

Modulo VII

INDICES Y OPTIMIZACIÓN DE CONSULTAS

Creación de índices.
Optimización de consultas.

Modulo VIII

ADMINISTRACIÓN DE BASE DE DATOS

Creación y modificación de tablas.
Mantenimiento de la base de datos.
Gestión de permisos y roles.

Modulo IX

REPLICACIÓN Y ALTA DISPONIBILIDAD

Configuración de la replicación.
Alta disponibilidad con clústeres.

Modulo X

Modulo XI

Modulo XII

Modulo I

INTRODUCCIÓN A LAS BASES DE DATOS

Definición de Base de Datos.
Proceso de construcción de Base de Datos.
Componentes del SQL.

Modulo II

MODELO LÓGICO CONCEPTUAL

Modelado de datos.
Diagrama Entidad
Relación.
Atributos.
Caso práctico.

Modulo III

MODELO RELACIONAL

Estructura de Tablas.
Creación de Llaves Primarias y Foráneas.
Modificar el Diseño de una Tabla.
Caso práctico.

Modulo IV

. MODELO FÍSICO Y SOL

Importación de datos desde Microsoft Excel.
Consultas básicas.
Consultas condicionales.
Consultas con Predicado: ALL, TOP, DISTINCT y ALIAS.

Modulo V

LENGUAJE TRANSACT-SQL

Definición de variables.
Estructuras de programación.
Transacciones.
Funciones de usuario.

Modulo VI

CURSORES, PROCEDIMIENTOS ALMACENADOS, TRIGGERS

Procedimiento almacenado del usuario.
Tipos de Parámetros.
Procedimientos almacenados anidados.
Triggers Disparadores.

Modulo VII

INDICES Y OPTIMIZACIÓN DE CONSULTAS

Creación de índices.
Optimización de consultas.

Modulo VIII

ADMINISTRACIÓN DE BASE DE DATOS

Creación y modificación de tablas.
Mantenimiento de la base de datos.
Gestión de permisos y roles.

Modulo IX

REPLICACIÓN Y ALTA DISPONIBILIDAD

Configuración de la replicación.
Alta disponibilidad con clústeres.

"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."

"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."

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