SQL: Expresiones

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ETL Testing

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Bienvenida al curso

Introducción al curso

¿Cómo encarar este curso? Olvidarse del Testing tradicional

Los datos y la calidad

La importancia de los datos: Industria, usos y casos reales

Business Intelligence: ¿Qué es?

Data Warehouse y Data Lake: Diferencias

ETL: ¿Qué es?

ETL: ¿De qué se ocupa uno como tester?

ETL: Diferencias con Software Testing

ETL: Diferencias con dB Testing

ETL: Etapas para Testing

ETL: Tipos de ETL Testing

ETL: Escenarios y casos de prueba comunes

ETL: Bugs que podemos encontrarnos

ETL: Responsabilidades de un Tester

ETL: Herramientas más usadas

ETL: Técnicas de Testing

ETL: Desafíos y complejidades

Una Historia de Usuario, Requerimientos y cómo testearlos 1

Queries: Un mundo de posibilidades

SQL: ¿Qué es?

SQL: ¿Por qué aprenderlo?

SQL: Comandos y clasificación

SQL: RDBMS y tablas

Filas, campos y columnas

NULL y las reglas que se establecen para columnas y tablas

Data Integrity: ¿Qué es?

Normalización de Bases de Datos

SQL: Sintaxis

SQL: Operadores

SQL: Wildcards % y _

SQL: Expresiones

SQL: CREATE y DROP de dB y Tablas

SQL: Filtrando queries

SQL: El comando INSERT

SQL: El comando UPDATE

SQL: El comando DELETE

SQL: SORT, LIMIT y GROUP BY

SQL: DISTINCT y filtrar duplicados

SQL: Poniendo nombres alternativos a las columnas con AS

SQL: JOIN

SQL: UNION

SQL: Diferencia entre TABLAS y VISTAS

SQL: HAVING

SQL: Subconsultas

ETL Data Automation

Great Expectations: ¿Qué es?

Instalando Great Expectations mediante código con Python

Configurando Great Expectations Cloud (no hace falta programar!)

¿Qué hace a un buen DataSource?

Las distintas formas de conectar DataSources

Conclusión del curso

¿Qué aprendimos?

Dejá tu testimonio y ayúdanos a crecer!