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MySQL con IA: Transferindo de datos desde fuentes externas

Es parte de los cursos de IA para Datos en Inteligencia Artificial.
Discusiones sobre este curso

MySQL con IA: Transferindo de datos desde fuentes externas

Resumen del curso

  • Haz el curso y conviértete en especialista en ETL con MySQL
  • Integra datos externos en tu base de datos
  • Domina el uso de archivos JSON, CSV y XML en MySQL
  • Automatiza importaciones con IA
  • Aprende a hacer parsing de datos complejos
  • Trabaja con datos no estructurados
  • Configura stored procedures eficaces
  • Garantiza la integridad de los datos en bases relacionales
  • Valida y corrige datos inconsistentes
  • Potencia tu base de datos con técnicas avanzadas de SQL

Público Objetivo

El curso está dirigido a profesionales y estudiantes de tecnología, como analistas de datos, desarrolladores SQL y científicos de datos principiantes, que buscan aprender a integrar y procesar datos externos en bases de datos relacionales de manera eficiente. Es ideal para quienes ya tienen una base en SQL y desean ampliar sus habilidades en procesos ETL y automatización de importación de datos mediante el uso de IA, garantizando la integridad y la organización de los datos.

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Última actualización

1/14/2026

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41

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250

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Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Preparando el escenario para la transferencia de datos

    • Presentación
    • Preparando el ambiente: descargando el material del curso
    • Revisando el proyecto de la escuela BitByte
    • Configurando la tabla de alumnos e importando los datos
    • Trabajando con el CSV de alumnos
    • Implementando la función lookup en MySQL
    • Para saber más: proceso de lookup
    • Hazlo como yo lo hice: implementación de importación de datos en MySQL con prevención de duplicados
    • ¿Qué aprendimos?

  2. 2. Leyendo datos de cursos y secciones

    • Preparando el archivo cursos.csv para importación
    • Cargando datos de secciones con tabla temporal
    • Organizando datos de secciones en la base de datos
    • Uniendo las rutinas de lectura de cursos y secciones
    • Haz como yo hice: integración de datos de cursos y secciones en la base de datos
    • ¿Qué aprendimos?

  3. 3. Cargando datos de matrículas y ejercicios

    • Obteniendo las estrategias de parsing
    • Instalando el ambiente para la lectura de las matrículas
    • Preparando la importación de datos de matrículas
    • Implementando el Script Python para procesar matrículas
    • Finalizando el proceso de importación
    • Para saber más: trabajando con campos del tipo JSON en MySQL
    • Haz como yo hice: automatizando la importación de datos en la base de datos
    • ¿Qué aprendimos?

  4. 4. Obteniendo datos del expediente de los alumnos

    • Entendiendo el parsing de texto
    • Efectuando la carga en tabla desnormalizada
    • Ajustando los datos referentes a preguntas
    • Resolviendo problemas de uniones con datos no coincidentes
    • Terminando los ajustes de las respuestas de los ejercicios de los alumnos
    • Eliminando caracteres invisibles y ajustando respuestas en MySQL
    • Para saber más: caracteres ocultos en los campos de texto de MySQL
    • Haz como yo hice: importación y ajuste de datos de respuestas y notas
    • ¿Qué aprendimos?

  5. 5. Extrayendo los datos de respuestas y calificaciones

    • Efectuando la carga en la tabla de respuestas
    • Efectuando la carga de la tabla de notas
    • Actualización e inserción de notas en la tabla de notas
    • Organizando los procesos de carga
    • Revisando los datos cargados
    • Haz como yo hice: organizando y revisando el proceso de carga de datos en la escuela BitByte
    • Para ir más profundo
    • ¿Qué aprendimos?
    • Conclusión

Conocimiento real para el mundo digital.

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