Python y Base de Datos - Online

El curso online Python y Bases de Datos tiene como propósito enseñar herramientas de programación que permitan interactuar fuentes de datos diversas, mediante el uso del lenguaje de programación Python y librerías asociadas, a profesionales con conocimientos de programación, que puedan o no estar involucrados en el área de Ciencia de Datos o simplemente interesados en aprender a interactuar con ellas.


Descripción

El punto de partida para el trabajo de análisis de datos es obtenerlos desde las fuentes originales. Muchas veces están disponibles en forma de datasets ya preparados y compuestos por un conjunto de archivos de texto (csv, tsv, etc); otras veces es necesario conectarse con algún motor de bases de datos (MySQL, PostgreSQL, SQLServer, etc) y extraerlos directamente desde allí. En ocasiones es necesario transformar los datos extraídos para luego volver a cargar la data ya transformada, en otro motor de bases de datos que es usado para análisis (almacén de datos o data warehouse).

Los alumnos de este curso aprenderán los conceptos fundamentales asociados a las bases de datos, y a interactuar con un motor de bases de datos real, mediante el lenguaje standard SQL, para luego aprender cómo conectarse a un motor de bases de datos desde un programa Python para extraer y manipular la información. Finalmente, se aborda la interacción, también desde Python, con un motor de la categoría NoSQL como MongoDB o similar.

La metodología de enseñanza y aprendizaje para este curso online consiste en técnicas metodológicas activas, donde el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual provista para el curso.

Dirigido a
  • Profesionales que necesiten interactuar con motores de bases de datos para extraer o manipular información.
  • Interesados en el área de Ciencia de Datos que deseen adquirir habilidades para procurar los datos de entrada al proceso de análisis.
Prerrequisitos

Es obligatorio contar con conocimientos de programación, específicamente en lenguaje Python. Para cumplir con este requisito será necesario cumplir con una de estas alternativas:

 

Objetivo de aprendizaje
  • Comprender los componentes del sistema de bases de datos y las características de los modelos relacional y de documentos.
  • Familiarizarse con técnicas de consulta, manipulación y transformación de datos.
  • Diseñar y construir sistemas capaces interactuar con un motor de bases de datos para extraer y modificar información.
Desglose de cursos

DESGLOSE
Horas cronológicas: 27; Créditos: 5

Resultados del Aprendizaje
Al finalizar el curso el alumno será capaz de:

-                 Describir las características de una base de datos relacional y una base de documentos.

-                 Interactuar directamente con un motor de bases de datos desde la herramienta de administración.

-                 Escribir consultas simples utilizando el lenguaje SQL.

-                 Agregar, eliminar información y formular consultas simples de una base de datos relacional mediante el lenguaje standard SQL.

-                 Construir programas Python capaces de conectarse a un motor de bases de datos para extraer o registrar información.

Contenidos:

-                 Conceptos fundamentales de bases de datos.

-                 El modelo relacional.

-                 El lenguaje de consultas estándar SQL.

-                 Interacción directa con una base de datos relacional usando SQL.

-                 Conectores y librerías Python para trabajo con Bases de Datos relacionales.

-                 Extracción directa de información desde un programa Python.

-                 La librería Pandas y el concepto de Dataframe.

-                 Extracción de información de mediana complejidad desde un programa Python.

-                 Modificación y eliminación de información de la base de datos desde Python.

-                 El modelo de documentos.

-                 El formato JSON.

-                 Interacción con una base de datos de documentos desde un programa Python.

Metodología de enseñanza y aprendizaje:
La modalidad de capacitación es e-learning asincrónica, por lo que los participantes accederán a una plataforma educativa virtual (LMS). Las actividades se desarrollan en forma remota, lo que permite entregar flexibilidad en los horarios, de manera que cada participante pueda distribuir su tiempo y ser autónomo en su proceso de aprendizaje. No obstante, el proceso de enseñanza-aprendizaje se acompañará con un tutor, quien tendrá un rol de mediador y facilitador, ofreciendo apoyo a los participantes en aspectos técnicos y también administrativos durante la actividad de capacitación.

Respecto a las estrategias de enseñanza - aprendizaje, se utilizarán videoclases, screencast y clases interactivas para la presentación de contenidos y actividades de aplicación que serán desarrolladas a partir de cuestionarios y tareas, dirigidas a que los participantes resuelver problemas/situaciones aplicando los conocimientos aprendidos y comprobar la comprensión de los contenidos a través de test automáticos.

Los participantes también contarán con foros abiertos de consulta, como apoyo a su proceso de aprendizaje, donde podrán interactuar con sus pares y tutor.

Evaluación de los aprendizajes:

  • Tres pruebas on-line, todas de igual ponderación                                      (40% en total)
  • Tres actividades de aplicación, la tercera con doble ponderación          (60% en total)
Equipo Docente

JEFE DE PROGRAMA
Jaime Navón Cohen
Ph.D. Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill. Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology. Ingeniero Civil Electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile. Profesor Asociado del Departamento de Ciencia de la Computación, Pontificia Universidad Católica de Chile.

EQUIPO DOCENTE
Benjamín Muñoz Palma
B.Sc Ingeniería Industrial Computación, Universidad Católica de Chile, cofundador de Tasapp. Ha trabajado como desarrollador en Tasapp, Agrobolt, Montblanc Consulting, FG Enterprises y Javerim Spa.

Jaime Navón Cohen
Ph.D. Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill. Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology. Ingeniero Civil Electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile. Profesor Asociado del Departamento de Ciencia de la Computación, Pontificia Universidad Católica de Chile.

* EP (Educación Profesional) de la Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de remplazar, en caso de fuerza mayor, a él o los profesores indicados en este programa.

Requisitos de aprobación
  • Calificación mínima del curso 4,0 en su promedio ponderado.

En el caso de los programas en modalidad en línea, los estudiantes tendrán que cumplir con la calificación mínima de 4.0 y con los requisitos establecidos para cada programa.
Los participantes que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.
El participante que no cumpla con la exigencia reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.

Bibliografía
  • González, R. (2008). Python para todos. Creative Commons Reconocimiento 2.5 España. Descargable en http://mundogeek.net/tutorial-python/
  • Beaulieu, A. (2009). Aprende SQL, Anaya Multimedia-Anaya Interactiva. 2da Edición en español.
  • González, P. (2014). Fundamentos de Bases de Datos con MySQL (Spanish Edition). Edición eBook Amazon Digital Services.
  • Lukaszewski, A. (2010) MySQL for Python, Packt Publishing.
Proceso de Admisión

Las personas interesadas deberán enviar los documentos que se detallan más abajo al correo programas@ing.puc.cl.

 

  • Fotocopia Carnet de Identidad.

 

El postular no asegura el cupo, una vez aceptado en el programa, se debe cancelar o documentar el valor, para estar matriculado.

 

VACANTES: 50

“No se tramitarán postulaciones incompletas”.

 

El Programa se reserva el derecho de suspender la realización del curso si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero en un plazo aproximado de 10 días hábiles.

 

A las personas matriculadas que se retiren de la actividad antes de la fecha de inicio, se les devolverá el total pagado menos el 10% del total del arancel.

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