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Tutoriales de Ingeniería de Datos | Lee, aprende y desarrolla tus habilidades

Lee nuestro blog sobre ingeniería de datos para obtener más información sobre cómo crear las herramientas, la infraestructura y los marcos que favorezcan la fluidez de los datos en tu empresa.
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SQL

Diferencia entre WHERE y HAVING en SQL

Descubre cómo WHERE filtra los datos a nivel de fila en las consultas SQL, mientras que HAVING filtra los datos agrupados tras la agregación, y domina sus distintos usos en las consultas SQL.

Islam Salahuddin

MLOps

Jenkins para MLOps: Un tutorial completo de CI/CD

Aprende a instalar Jenkins en Windows, a configurar y ejecutar agentes y pipelines Jenkins, y a construir proyectos MLOps con pipelines Jenkins, desde la formación de modelos hasta el servicio de modelos.

Abid Ali Awan

Ingeniería de datos

Mover datos con Python y dlt: Guía del ingeniero de datos

Python dlt es una gran elección para los ingenieros de datos que quieren mover datos con rapidez y confianza. Se integra con casi cualquier fuente y destino y te permite escribir rápidamente tus pipelines ELT/ETL. Este tutorial te muestra cómo controlar cada paso del pipeline y trabajar con archivos locales, la nube, bases de datos y APIs REST.

Dario Radečić

SQL

SQL UPDATE con JOIN: Cómo funciona

Aprende cómo UPDATE con JOIN en SQL simplifica las actualizaciones entre tablas en SQL Server. Comprende en qué se diferencian INNER JOIN y LEFT JOIN para casos de uso específicos, y explora alternativas utilizando subconsultas o la sentencia MERGE.

Allan Ouko

SQL

¿Qué es la dependencia transitiva?

Una dependencia transitiva se produce cuando un atributo de una base de datos depende indirectamente de otro a través de un tercer atributo, provocando redundancia. Sigue leyendo para aprender a identificar y eliminar las dependencias transitivas en el diseño de bases de datos .

Allan Ouko

AWS

De DynamoDB a Redshift: Tres métodos para migrar datos

Aprende tres métodos para migrar datos de Amazon DynamoDB a Redshift, con instrucciones paso a paso, los pros y los contras de cada método y las mejores prácticas para la integridad de los datos y la optimización del rendimiento.

Aashish Nair