Type Title Author Comments Last updated
Book page 2.1. Determinar las relaciones Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page 2. El modelo relacional y el álgebra relacional Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page 1. Presentación del caso de estudio Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page Caso de estudio Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page Bibliografia Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page Resumen Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page 2.3. Transacciones Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page 2.5.1. Funciones de agregacion Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page El lenguaje SQL Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page Bibliografia Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page Glosario Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page Solucionario ejercicios de autoevaluacion. Modelo relacional y algebra Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page Ejercicios de autoevaluacion Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page Resumen del modelo relacional Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page 5. El algebra relacional Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page 4. Reglas de integridad Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page 3. Operaciones del modelo relacional Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page Bases de datos. Master de Software Libre de la UOC Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page 2. Estructura de los datos Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page 1. Introduccion al modelo relacional Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page El modelo relacional y el algebra Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page Bibliografia Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page Glosario Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page Solucionario ejercicios de autoevaluacion Carlos 0 5 years 2 months ago
Book page Actividades Carlos 0 5 years 2 months ago

Publicaciones

  • Chuleta de Python para Data Science

    Resource type
    Manual

    Python es el lenguaje de propósito general que más se está utilizando para proyectos de Data Science, gracias a su sencillez y a las completas librerías científicas, estadísticas y gráficas que se han desarrollado, y que siguen ampliándose con el soporte de la activa comunidad de este lenguaje de código abierto.

    Uno de los mejores sitios de formación online para iniciarse en herramientas de desarrollo para proyectos de Data Sacience es Datacamp, con grandes recursos para aprender DataScience con Python y/o con R.

    Esta práctica chuleta de Python para Data Science ha sido creada por ellos. Para utilizarla mejor descargar el pdf adjunto, que no tiene pérdida de calidad.

    Python for Data Science

  • Consultas y comandos para controlar ejecuciones de packages del catálogo de SSIS

    Consultar las ejecuciones del catálogo de SSIS activas, y parar una ejecución

    Después de conectar a la base de datos del catálogo, para comprobar las ejecuciones que hay activas actualmente se puede ejecutar la siguiente query:

    select * from catalog.executions where start_time is not null and end_time is null

    En los resultados de esta consulta, el primer campo que podremos ver es el execution_id, que es el id de la ejecución del proceso, el mismo que podremos ver desde el entorno gráfico si consultamos las operaciones activas haciendo click con el botón derecho sobre la base de datos del catálogo, y seleccionamos la opción 'Operaciones activas'.

    Desde el mismo entorno gráfico se puede utilizar el botón 'Detener' para parar una ejecución, aunque también se puede hacer con un comando de consulta utilizando el execution_id que ha salido en la consulta anterior (si, por ejemplo el id fuera 12345):

    Exec catalog.stop_operation @operation_id =  12345

     

    Consultar los mensajes de ejecuciones de paquetes del catálogo de SSIS

    Query para consultar los mensajes de las ejecuciones de los paquetes (en este caso de la última ejecución realizada):

  • Instalar Python en Windows

    He estado probando Python en un ordenador con Windows 10, y la instalación es muy fácil, pero igualmente me guardo aquí los pasos que he dado para poder utilizar la distribución oficial de Python 3.5 en Windows 10.

    Primeros pasos con Python en Windows

    • Descargar el instalador: https://www.python.org/downloads/windows/
      Ejecutarlo e instalar con las opciones por defecto
    • Ejecutar IDLE (consola con facilidades como coloreado de palabras clave, opciones de debug..
    • Probar a ejecutar comandos de Python o scripts

    Para instalar librerías adicionales, desde la consola de comandos de windows:

  • La plataforma de Business Intelligence de Crono, con ETL para Data Warehouse

    Creación de unn informe Dashboard con Crono AnalysisHace ya algún tiempo tuve la oportunidad de probar el software de Business Intelligence Crono, pero ha llovido bastante, y Crono ha evolucionado mucho desde entonces, así que aprovecho este post para ponerme al día sobre las nuevas características de este software de BI, y ahora también de ETL..

  • Insert from select en SQL Server

    Insertar registros con una select

    Para hacer un insert para añadir registros a una tabla a partir de una sentencia Select en SQL Server se puede hacer algo tan simple como esto:

    insert into mi_tabla_destino
    select * from mi_tabla_origen

     

    Insertar registros con nombre de campo o diferente número con una select

    Eso siempre que los campos de ambas tablas sean iguales. Si no coinciden exactamente, en número, nombre, etc., en lugar de utilizar el * hay que indicar el nombre de los campos que vamos a utilizar en la tabla origen y la tabla destino:

    insert into mi_tabla_destino (campo_destino1, campo_destino2, campo_destino3)
    select (campo_origen1, campo_origen2, campo_origen3)

     

    Crear una nueva tabla a partir de una select (CTAS)

    Esto si la tabla ya existe, si lo que se quiere es crear una nueva tabla a partir de los datos de una select sobre otras tablas, algo conocido como CTAS (Create As Select), la sintaxis de la sentencia cambia un poco:

  • ¿A qué me dedico? ¿Business Intelligence o Data Science?

    Tendencia Big Data - Data Science - Business Intelligence - WorldwideLlevo muchos años trabajando en proyectos de Business Intelligence, y me gusta, pero tengo una espinita clavada desde hace mucho tiempo, y quizás haya llegado ya el momento de ‘desclavarla’.

    Cuando comencé a estudiar lo que era el Business Intelligence, un mundo nuevo en el que los datos se organizaban expresamente para facilitar y realizar de manera óptima tareas de análisis y descubrimiento de información, como parte de un proyecto típico de BI, se incluía algo llamado Data Mining..