Optimización de Consultas SQL y Pipelines de Datos Eficientes

Un viaje desde los fundamentos del diseño hasta la implementación en la nube

Objetivos y Competencias

Este curso ha sido diseñado para dotar a los participantes de competencias intermedias en SQL, preparándolos para trabajar eficientemente en entornos distribuidos como Databricks y enfrentar los desafíos críticos en la optimización y la implementación de arquitecturas de datos escalables.

Al finalizar, los participantes podrán:

Optimizar y Refactorizar

Aplicar técnicas avanzadas para reescribir y mejorar el rendimiento de consultas SQL ineficientes en casos de uso reales.
Construir Pipelines de Datos

Guiar la construcción de un proyecto práctico de pipeline de datos, aplicando la arquitectura Medallion de principio a fin sobre Databricks.
Promover el Pensamiento Crítico

Analizar, proponer y justificar soluciones técnicas a problemas de datos complejos, demostrando un entendimiento profundo del "porqué" de cada decisión.

Nuestra Filosofía de Aprendizaje

No creemos en aprender comandos de memoria. Creemos en entender el "porqué" detrás de cada decisión. Este curso está diseñado como un camino lógico que construye conocimiento de forma incremental, desde los cimientos hasta las aplicaciones más complejas del mundo real.

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1. Pensamiento Arquitectónico

Iniciamos con el panorama general. Entendemos los fundamentos del diseño relacional (Normalización, Llaves) y los comparamos con arquitecturas modernas (Lakehouse, NoSQL) para saber elegir la herramienta correcta para cada problema.

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2. Dominio Técnico Profundo

Profundizamos en el "cómo". No basta con que una consulta funcione; debe ser eficiente. Dominamos la sintaxis avanzada, la optimización, los índices y la interpretación de planes de ejecución para escribir código de alto rendimiento.

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3. Aplicación Práctica en la Nube

Llevamos la teoría a la práctica. Aplicamos todo lo aprendido construyendo pipelines de datos de extremo a extremo en Databricks, desde la ingesta de datos crudos hasta la visualización, usando Spark SQL y PySpark.