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CURSO INTERMEDIO · 20 HORAS

SQL Avanzado y Modelado Dimensional

De consultas que funcionan a modelos que escalan

Dominá ventanas avanzadas, CTEs recursivas y planes de ejecución, y diseñá un modelo dimensional en estrella. Un caso de data mart de una fintech, de principio a fin, con DuckDB.

20 horas
4 unidades
Tutor virtual 24/7
Perfil intermedio
consulta.sql
— Media móvil de 7 días
SELECT cliente_id, fecha,
  AVG(monto) OVER (
    PARTITION BY cliente_id ORDER BY fecha
    ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_7d
FROM movimientos;
1
Consultar — ventanas avanzadas y recursión
2
Optimizar — planes y reescritura
3
Modelar — estrella y dimensiones
4
Unidades didácticas
20h
Duración total
Intermedio
Nivel del curso
24/7
Tutor virtual disponible
Inversión del curso
$100.000 ARS
Acceso completo + certificado IDSA con trámite de homologación UTN. Emisión por curso, no al final del trayecto.
Único pago
Transferencia · Mercado Pago · PayPal
$100.000
▸ OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

Del SQL que responde al SQL que se sostiene

Cada objetivo es verificable mediante entregables y defensa conversacional. Vas a poder escribir consultas analíticas eficientes y diseñar un modelo dimensional que otros puedan usar.

1

Usar frames de ventana, percentiles y sesionización para analizar comportamiento

2

Escribir CTEs recursivas para jerarquías y series de fechas

3

Leer un plan de ejecución y reescribir una consulta lenta

4

Definir el grano y separar hechos de dimensiones

5

Construir un esquema en estrella con claves sustitutas

6

Implementar una dimensión de cambio lento tipo 2 y consultarla

▸ TEMARIO COMPLETO

4 unidades · 20 horas

Cada unidad incluye lecciones, un quiz de corrección automática y un entregable en un notebook de Google Colab.

1
Ventanas
Ventanas avanzadas y CTEs recursivas
▼
  • Frames de ventana, percentiles y comparaciones entre períodos
  • Sesionización de eventos y detección de rachas
  • CTEs recursivas para jerarquías y calendarios
2
Rendimiento
Consultas eficientes
▼
  • Leer un plan de ejecución con EXPLAIN
  • Orden de joins y filtrado temprano
  • Reescribir consultas lentas sin cambiar el resultado
3
Modelado
Modelado dimensional
▼
  • Grano, tablas de hechos y dimensiones
  • Esquema en estrella y claves sustitutas
  • Dimensiones de cambio lento tipo 2
4
Proyecto
Proyecto integrador
▼
  • Data mart de Fintora desde datos operativos crudos
  • Cinco consultas de negocio sobre el modelo
  • Defensa conversacional de tus decisiones de diseño
✓
Cierre
Examen Final y certificado
▼
  • 10 preguntas al azar de un banco de 20 · 40 minutos · 2 intentos
  • Se aprueba con 6 sobre 10
  • Aprobarlo habilita el certificado
▸ MODALIDAD

Diseñado para profesionales que practican

100% autogestionado y asincrónico. Cada unidad incluye lecciones, un quiz y un entregable en Google Colab con controles automáticos y defensa conversacional.

Tutor virtual 24/7

Un asistente virtual entrenado sobre el contenido del curso resuelve tus dudas y evalúa tu comprensión mediante defensa conversacional.

  • Respuestas claras y sintéticas
  • Disponible las 24 horas
  • Contexto del curso completo

Lecciones en texto

Contenido estructurado en el campus, con la matemática justa y ejemplos paso a paso. Leé, consultá y avanzá a tu ritmo.

  • Ejemplos paso a paso
  • Búsqueda instantánea
  • Ritmo personal

Notebooks en Google Colab

Notebooks ejecutables con código real y GPU disponible. No pseudocódigo: cada consulta se ejecuta sobre datos reales.

  • Sin instalación
  • GPU disponible
  • Código paso a paso

Entregables con defensa conversacional

Cada unidad tiene un entregable con controles automáticos y una defensa conversacional. Recibís feedback sobre tu trabajo y tus decisiones.

  • Controles automáticos
  • Defensa conversacional
  • Criterios claros
▸ METODOLOGÍA

De la consulta al modelo de datos

Cada técnica se aplica sobre datos de Fintora y se verifica con consultas de negocio.

1

Consultar

Ventanas y CTEs.

2

Optimizar

Leer planes y reescribir.

3

Modelar

Hechos, dimensiones y grano.

4

Entregar

Un data mart con consultas.

▸ STACK TECNOLÓGICO

Herramientas que usarás

Sin fricción de configuración. Todo se ejecuta en Google Colab.

DuckDB DuckDB
Python Python
pandas pandas
Google Colab Google Colab
▸ CERTIFICACIÓN ACADÉMICA

Doble aval universitario, verificación digital

Al aprobar el curso descargás tu certificado desde el campus y podés tramitar la homologación del certificado oficial: Instituto Data Science Argentina y UTN Facultad Regional Reconquista.

Certificado IDSA + UTN

Qué incluye el certificado

  • Doble firma: Director de IDSA + Decano UTN FRRQ
  • Resolución oficial: 920/2020 UTN Facultad Regional Reconquista
  • Datos personalizados: nombre, DNI, curso, carga horaria y calificación
  • Código QR de verificación digital
  • Homologación a pedido: enviás el certificado del campus y tu DNI a info@institutodatascience.org y recibís el certificado oficial por correo
  • Emisión por curso: no esperás al final del trayecto

Se habilita al aprobar el Examen Final del curso (nota mínima 6 sobre 10).

▸ PREGUNTAS FRECUENTES

Resolvemos tus dudas

¿Qué conocimientos previos necesito?▼
Haber cursado SQL para Data Science o manejar SELECT, JOIN, GROUP BY y subconsultas. No hace falta experiencia en modelado.
¿Necesito instalar una base de datos?▼
No. Usamos DuckDB dentro de notebooks de Google Colab, sin instalar nada.
¿En qué se diferencia de SQL para Data Science?▼
SQL para Data Science enseña a consultar datos. Este curso enseña a consultar con eficiencia y a diseñar el modelo sobre el que otros consultan.
¿Cuánto tiempo tengo que dedicarle por semana?▼
Con 5 horas semanales completás las 20 horas del curso en 4 semanas. Podés avanzar más rápido o más lento, porque es 100% asincrónico.
¿Cómo se verifican los entregables?▼
Cada unidad cierra con un entregable que se verifica con controles automáticos y una defensa conversacional con el tutor virtual. Cada entregable usa un único archivo de datos, incluido en el campus.
¿Cómo se abona el curso?▼
El valor del curso es de $100.000 ARS y se abona en un único pago mediante transferencia bancaria, Mercado Pago o PayPal.
¿Cómo obtengo el certificado?▼
Al aprobar el Examen Final (10 preguntas al azar, 40 minutos, 2 intentos, nota mínima 6 sobre 10) se habilita el certificado en el campus. Para el certificado oficial, enviás ese certificado y tu DNI a info@institutodatascience.org.
¿Cuál es el siguiente paso después de este curso?▼
Podés avanzar a Data Engineering Fundamentals, a dbt y Analytics Engineering o a Arquitectura de Datos y Data Mesh.

De la consulta al modelo dimensional

4 unidades, 20 horas, verificable y aplicable. Con un caso de data mart y certificación IDSA + UTN.

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