Dominio del Lenguaje SQL: Escribir consultas desde cero, desde un simple SELECT hasta funciones de agregación, Subconsultas y JOINs complejos.

Diseño y Optimización: Aplicar normalización, crear índices, gestionar claves primarias/foráneas y entender la cardinalidad para bases de datos eficientes.

El superpoder de la IA: Aprenderás a usar la Inteligencia Artificial a tu favor para generar datos de prueba masivos (mock data), traducir lenguaje natural a código SQL (Text-to-SQL), resolver errores de sintaxis y programar scripts integradores.

Integración Real: Conectarás tus conocimientos de bases de datos con lenguajes de programación como Python en un ejercicio práctico final.

¿Qué es SQL y cuál es su historia?

¿Para qué sirve SQL en el mundo moderno y en la Inteligencia Artificial?

El Modelo Entidad-Relación (ER) con Notación de Chen.

Ejercicios prácticos con Diagramas ER.

Uso de la IA: Cómo usar herramientas de IA generativa para esbozar y validar diagramas Entidad-Relación a partir de descripciones de texto.

Instalación de la interfaz DB Browser for SQLite en Windows.

Proceso de instalación en Linux (Opcional).

Configurar DB Browser en Dark Mode para mayor comodidad.

Conceptos clave: Tablas, Campos (Columnas) y Registros (Filas).

Creación de tablas mediante código.

Tu primera consulta SELECT y la cláusula SELECT a fondo.

Insertar registros con INSERT.

Estructura general de las consultas (Queries).

Uso de la IA: Ingeniería de prompts para pedirle a la IA que genere miles de registros de prueba (Mock Data) realistas en formato .csv o sentencias INSERT para no cargar datos a mano.

Claves Primarias (Primary Keys) y Claves Foráneas (Foreign Keys).

Diagramas para relacionar tablas visualmente.

Exploración de la famosa base de datos de prueba Northwind.

Selección de columnas específicas y uso de Alias (AS).

Ordenamiento de resultados con ORDER BY.

Filtrado de datos con la Cláusula WHERE.

Operadores Lógicos: AND, OR y NOT.

Paginación de resultados con la cláusula LIMIT (con ejercicios).

Registros únicos: DISTINCT vs NOT.

Búsqueda en rangos: Operador BETWEEN.

Búsqueda de patrones de texto: Operador LIKE.

Manejo de vacíos: IS NULL e IS NOT NULL.

Búsqueda en listas: Operadores IN y NOT IN.

Uso de la IA: Cómo copiar y pegar errores de sintaxis en la IA para obtener la corrección inmediata y la explicación del fallo.

Buenas prácticas: Uso de comentarios en tu código SQL.

Agrupación de datos con GROUP BY y filtrado de grupos con HAVING.

Subconsultas (Subqueries) y ejercicios prácticos de lógica anidada.

Unión de Tablas: El poder de los JOINs (INNER, LEFT, etc.).

Combinación de resultados: UNION y UNION ALL.

Teoría de Cardinalidad en bases de datos relacionales.

Proceso de Normalización para evitar redundancias.

Optimización de consultas con Índices (Indexes).

Creación y uso de Vistas (Views).

Uso de la IA (Text-to-SQL): Técnicas para pasarle la estructura de tus tablas a ChatGPT/Claude y pedirle que redacte JOINs complejos o agrupaciones avanzadas basadas en preguntas de negocio en lenguaje natural.

Introducción a los Procedimientos Almacenados (Stored Procedures).

Funciones definidas por el usuario (UDFs).

Diferencias de SQLite con otros grandes motores (MySQL, PostgreSQL, SQL Server).

Ejercicio Final (SQL + Python): Conexión de nuestra base de datos a un script de programación.

Uso de la IA en el proyecto: Uso de IA (como GitHub Copilot o ChatGPT) para ayudar a escribir el código de conexión Python-SQL, manejar cursores y extraer datos rápidamente.

Escena Final y siguientes pasos en tu carrera de datos.