Python y Bases de Datos

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; y de asignar al docente que dicta el programa según disponibilidad de los profesores.

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.

• Conocimientos básicos de programación, específicamente en lenguaje Python 
• Manejo básico de Office e Internet. 
• Equipo computacional, con acceso a internet. 
• Tener conocimientos básicos (a nivel de usuario) sobre el manejo de programas computacionales en ambiente operativo Windows y navegación por internet. 
• Tener instalado en el computador un navegador como Explorer, Mozilla o Chrome.

Si desea evaluar su nivel, puede realizar una prueba opcional gratuita en este link: https://www.hackerrank.com/prueba-python. Se recomienda iniciar los test en orden, ya que van creciendo en dificultad. Los dos últimos tienen un nivel superior al requerido para ingresar al diplomado, y han sido instalados allí sólo como desafío. Si uno de los test falló, se recomienda revisar y ejercitar esos contenidos antes del inicio del programa.

A continuación, ponemos a su disposición algunos cursos optativos por si desea prepararse previamente al inicio del programa:

• MOOC “Introducción a la Programación en Python I: Aprendiendo a programar con Python”, disponible en el siguiente link: https://www.coursera.org/learn/aprendiendo-programar-python.
  • Curso “Herramientas de programación en Python para procesamiento de datos”, disponible en el siguiente link: https://teleduc.uc.cl/curso/herramientas-programacion-python-procesamiento-datos/.

• Desarrollar sistemas que interactúen con motores de bases de datos.

Horas cronológicas: 75 (35 horas directas)

Créditos: 5

Resultados del Aprendizaje

1. Describir las características de una base de datos relacional y una base de documentos.
2. Interactuar directamente con un motor de bases de datos desde la herramienta de administración.
3. Escribir consultas simples utilizando el lenguaje SQL.
4. Formular consultas simples de una base de datos relacional mediante el lenguaje standard SQL.
5. Construir programas Python que se conecten a un motor de bases de datos 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 resuelvan 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. 

Al inicio del curso se contará con una clase sincrónica en formato streaming, en que el jefe de programa o un profesor del programa, introducirán a los alumnos en las materias a abordar. 

Evaluación de los aprendizajes:

• 3 controles individuales sobre los contenidos del curso - 13,3% c/u. Total= 40%
• 3 miniproyectos: Miniproyecto 1: se pondrán en práctica los conceptos de: control de flujo, manejo de strings y recepción de input. - 15%. Miniproyecto 2: se pondrán en práctica los conceptos de programación en Python con listas y funciones. - 15%. Miniproyecto 3: se pondrán en práctica el concepto de programación en Python referida a diccionarios, funciones y archivos. -30%.

Total= 60%

• 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. 

*En caso de que un alumno repruebe un curso perteneciente a un diplomado, en Educación Profesional Ingeniería UC ofrecemos la oportunidad de realizar un nuevo intento. Para ejercer este derecho, el alumno deberá pagar un valor de 3 UF por curso, e indicar la fecha de la versión en la que desea matricularse. La gestión debe realizarse dentro de un máximo de 2 años a contar de la fecha de inicio del diplomado original, y es factible para un máximo de 2 cursos por diplomado.

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo: 

• Fotocopia Carnet de Identidad.

El postulante será contactado, para asistir a una entrevista personal (si corresponde) con el Jefe de Programa del Diplomado o su Coordinadora Académica. Cualquier información adicional o inquietud podrás escribir al correo programas@ing.puc.cl.

VACANTES: 40

INFORMACIONES RELEVANTES

Con el objetivo de brindar las condiciones de infraestructura necesaria y la asistencia adecuada al inicio y durante las clases para personas con discapacidad: Física o motriz, Sensorial (Visual o auditiva) u otra, los invitamos a informarlo. 

• El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.
• No se tramitarán postulaciones incompletas.

Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula