Mirellys Arteta Davila
Este proyecto se desarrolla en el contexto de la asignatura SQL Avanzado, ETL y Datawarehouse del Bootcamp Full Stack de Inteligencia Artificial de KeepCoding. Abarca el diseño y modelado de una base de datos relacional orientada a la gestión académica, incluyendo entidades como alumnos, profesores, bootcamps, módulos, pagos y seguimiento del progreso.
✅Diseñar e implementar un modelo de base de datos relacional optimizado para gestionar la información de la plataforma educativa KeepCoding. Se incluyen conceptos avanzados de modelado entidad-relación, normalización, integridad referencial y generación Tablas SQL.
✅ Desarrollar y optimizar consultas SQL avanzadas aplicadas a un modelo relacional complejo. Para ello:
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Se trabajó con diferentes niveles de dificultad en el uso de JOINs para relacionar múltiples tablas, así como en la aplicación de Aggregate Functions (como COUNT(), SUM(), AVG() y GROUP BY) para obtener datos relevantes.
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Se profundizó en el uso de CASE WHEN para realizar transformaciones condicionales en los datos y generar campos calculados o Flags, como categorizaciones, indicadores booleanos y normalización de datos.
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Se implementaron Window Functions (ROW_NUMBER(), LAG(), LEAD()) con la cláusula PARTITION BY para analizar datos secuenciales dentro de particiones específicas, y se utilizó QUALIFY para filtrar directamente sobre estas funciones sin necesidad de subconsultas anidadas.
🛠 SQL (PostgreSQL) → Creación de la base de datos, consultas y optimización.
🛠 Docker Container → Creación local de base de datos PostgreSQL
🛠 SQL (BigQuery)
🛠 Herramientas de Modelado → Uso de Draw.io para diagramas entidad-relación.