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University of Michigan

Uso de bases de datos con Python

University of Michigan via Coursera

Overview

Este curso presentará a los estudiantes los conceptos básicos del lenguaje de consulta estructurado (Structured Query Language, SQL), así como el diseño básico de bases de datos para almacenar datos como parte de una iniciativa de varios pasos para recopilar, analizar y procesar datos. El curso utilizará SQLite3 como base de datos. También crearemos rastreadores web y procesos de visualización y recopilación de datos de varios pasos. Utilizaremos la biblioteca D3.js para realizar la visualización básica de datos. Este curso abarcará los capítulos de 14 y 15 del libro “Python para todos”. Para que le vaya bien en este curso, debe estar familiarizado con el material cubierto en los capítulos 1 a 13 del libro de texto y los primeros tres cursos de esta especialización. Este curso abarca Python 3.

Syllabus

  • Python orientado a objetos
    • Para comenzar esta clase, cubrimos los aspectos básicos de Python orientado a objetos. No escribiremos nuestros propios objetos, pero dado que muchas de las cosas que usamos, como BeautifulSoup, cadenas, diccionarios y conexiones a bases de datos, utilizan patrones orientados a objetos (Object Oriented, OO) al menos comprenderemos algo de sus patrones y terminología.
  • Lenguaje de consulta estructurado básico
    • Aprenderemos las cuatro operaciones principales CRUD (Create, Read, Update, Delete [crear, leer, actualizar y eliminar]) para administrar los datos almacenados en una base de datos.
  • Modelos de datos y SQL relacional
    • En esta sección, aprenderemos cómo se almacenan los datos en varias tablas de una base de datos y cómo se vinculan las filas (es decir, estableceremos relaciones) en la base de datos.
  • Relaciones de varios a varios en SQL
    • En esta sección exploramos cómo modelar situaciones tales como estudiantes que se inscriben en cursos en los que cada curso tiene varios estudiantes y cada estudiante está inscrito en varios cursos.
  • Bases de datos y visualización
    • En esta sección, reunimos todo, recuperamos y procesamos algunos datos y luego usamos la API de Google Maps para visualizar nuestros datos.

Taught by

Charles Russell Severance

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