La Biblia de Python y SQL
¡De principiante a experto mundial!
¡Conquiste los datos! La Biblia de Python y SQL lo guía desde principiante hasta experto. Domine la manipulación, el análisis y la visualización de datos con la flexibilidad de Python y la potencia de SQL.
Lo Que Obtendrás de Este Libro
23 capítulos que abarcan más de 500 páginas
Más de 540 bloques explicativos de código
Más de 60 ejercicios prácticos
Conquiste la gestión de datos con la Biblia de Python y SQL
Esta guía completa profundiza en la potencia sinérgica de Python y SQL. Python, un lenguaje de programación versátil, te permite analizar, manipular y analizar datos, mientras que SQL, el lenguaje de referencia para las bases de datos relacionales, le brinda la capacidad de almacenar, recuperar y administrar de manera eficiente grandes cantidades de información.
Durante todo este recurso inestimable, obtendrá un conocimiento profundo de:
- Fundamentos de Python: Aprenda los conceptos básicos de la programación en Python, incluidas las estructuras de datos, el flujo de control, las funciones y la programación orientada a objetos.
- Conceptos básicos de SQL: Domine los fundamentos de SQL, que abarcan los tipos de datos, las consultas (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE), las operaciones JOIN y la administración de bases de datos.
- Python avanzado para la manipulación de datos: Explore bibliotecas potentes como pandas y NumPy para limpiar, transformar y analizar datos como un profesional.
- Trabajando con bases de datos usando Python: Descubra cómo conectarse a bases de datos (MySQL, PostgreSQL) mediante bibliotecas de Python y ejecutar consultas SQL complejas mediante programación.
Unifique sus habilidades de datos: domine Python y SQL con un poderoso recurso
¿Aspiras a unifique su conjunto de habilidades de datos y conviértete en profesional de datos completo? No busque más allá del Biblia de Python y SQL. Esto recurso poderoso te equipa con el experiencia en demanda tanto en Python como en SQL, las herramientas esenciales para conquistar el creciente mundo de los datos.
Esta guía completa incluye enfoque holístico a la gestión de datos, garantizando el desarrollo de un base sólida en ambos idiomas. Profundizarás en:
- El poder de Python: Domine los fundamentos de la programación en Python, lo que le permitirá limpiar, manipular y analizar datos eficientemente. Explore bibliotecas como Pandas y NumPy para la gestión de datos, la visualización y el análisis avanzado.
- El lenguaje de las bases de datos: SQL: Desmitifique el mundo de SQL y aprenda a estructurar, almacenar, recuperar y administrar datos dentro de bases de datos relacionales como MySQL y PostgreSQL.
- Reducir la brecha: Descubra cómo aprovechar el poder de Python para interactuar con las bases de datos usando bibliotecas como SQLAlchemy. Ejecute consultas SQL complejas mediante programación, automatice las tareas de datos y cree canales de datos sólidos.
En el mundo actual impulsado por los datos, dominar la gestión de datos es esencial para cualquiera que quiera aprovechar el poder de la información. El Biblia de Python y SQL es su ventanilla única para convertirse en virtuoso de la administración de datos.
El Biblia de Python y SQL va más allá del mero conocimiento teórico. Lo harás perfecciona tus habilidades a través de proyectos prácticos, aplicando su nueva experiencia a escenarios del mundo real, como:
- Creación de canalizaciones de datos: Automatice el proceso de extracción, transformación y carga de datos de diversas fuentes.
- Creación de visualizaciones de datos interactivas: Cree visualizaciones atractivas con bibliotecas como Matplotlib y Seaborn para comunicar información de forma eficaz.
- Desarrollo de aplicaciones basadas en datos: Integre sus habilidades de administración de datos en aplicaciones web o herramientas de análisis de datos para aprovechar el verdadero potencial de sus datos.
Al unificar tus habilidades con Python y SQL, te convertirás en activo valioso en cualquier entorno basado en datos. El Biblia de Python y SQL es tu clave para abrir un mundo de posibilidades en gestión de datos, análisis y desarrollo de aplicaciones.
Al final de este viaje, estarás bien equipado para supere cualquier desafío de administración de datos con confianza. El Biblia de Python y SQL te permite cierre sin problemas la brecha entre el análisis y el almacenamiento de datos, convirtiéndose en un activo inestimable en el panorama actual basado en los datos.
Tabla de contenido
Chapter 1: Python: An Introduction
1.1 Brief History of Python
1.2 Benefits of Python
1.3 Python Applications
1.4 Setting up the Python Environment and Writing Your First Python Program
Chapter 2: Python Building Blocks
2.1. Python Syntax and Semantics
2.2 Variables and Data Types
2.3 Basic Operators
2.4 Practice Exercises of Chapter 2: Python Building Blocks
Chapter 3: Controlling the Flow
3.1 Control Structures in Python
3.2 Error and Exception Handling
3.3 Understanding Iterables and Iterators
3.4 Practice Exercises of Chapter 3: Controlling the Flow
Chapter 4: Functions, Modules, and Packages
4.1 Function Definition and Call
4.2 Scope of Variables
4.3 Modules and Packages
4.4 Recursive Functions in Python
4.5 Practical Exercises of Chapter 4: Functions, Modules, and Packages
Chapter 5: Deep Dive into Data Structures
5.1 Advanced Concepts on Lists, Tuples, Sets, and Dictionaries
5.2 Implementing Data Structures (Stack, Queue, Linked List, etc.)
5.3 Built-in Data Structure Functions and Methods
5.4 Python's Collections Module
5.5 Mutability and Immutability
Chapter 6: Object-Oriented Programming in Python
6.1 Classes, Objects, and Inheritance
6.2 Polymorphism and Encapsulation
6.3 Python Special Functions
6.4 Abstract Base Classes (ABCs) in Python
6.5 Operator Overloading
Chapter 7: File I/O and Resource Management
7.1 File Operations
7.2 Context Managers
7.3 Directories and Filesystems
7.4 Working with Binary Data: The pickle and json modules
7.5 Working with Network Connections: The socket Module
Chapter 8: Exceptional Python
8.1 Error and Exception Handling
8.2 Defining and Raising Custom Exceptions
8.3 Good practices related to raising and handling exceptions
8.4 Logging in Python
8.5 Practical Exercises of Chapter 8: Exceptional Python
Chapter 9: Python Standard Library
9.1 Overview of Python Standard Library
9.2 Exploring Some Key Libraries
9.3 Choosing the Right Libraries
9.4 Practical Exercises of Chapter 9: Python Standard Library
Chapter 10: Python for Scientific Computing and Data Analysis
10.1 Introduction to NumPy, SciPy, and Matplotlib
10.2 Digging Deeper into NumPy
10.3 Working with SciPy
10.4 Visualizing Data with Matplotlib
10.5 Exploring Pandas for Data Analysis
Chapter 11: Testing in Python
11.1 Unit Testing with unittest
11.2 Mocking and Patching
11.3 Test-Driven Development
11.4 Doctest
11.5 Practical Exercises of Chapter 11: Testing in Python
Chapter 12: Introduction to SQL
12.1 Brief History of SQL
12.2 SQL Syntax
12.3 SQL Data Types
12.4 SQL Operations
12.5 SQL Queries
Chapter 13: SQL Basics
13.1 Creating Databases and Tables
13.2 Inserting Data into Tables
13.3 Selecting Data from Tables
13.4 Updating Data in Tables
13.5 Deleting Data from Tables
Chapter 14: Deep Dive into SQL Queries
14.1 Advanced Select Queries
14.2 Joining Multiple Tables
14.3 Aggregate Functions
14.4 Practical Exercises of Chapter 14: Deep Dive into SQL Queries
Chapter 15: Advanced SQL
15.1 Subqueries
15.2 Stored Procedures
15.3 Triggers
15.4 Practical Exercises of Chapter 15: Advanced SQL
Chapter 16: SQL for Database Administration
16.1 Creating, Altering, and Dropping Tables
16.2 Database Backups and Recovery
16.3 Security and Permission Management
16.4 Practical Exercises of Chapter 16: SQL for Database Administration
Chapter 17: Python Meets SQL
17.1 Python's sqlite3 Module
17.2 Python with MySQL
17.3 Python with PostgreSQL
17.4 Performing CRUD Operations
17.5 Handling Transactions in Python
Chapter 18: Data Analysis with Python and SQL
18.1 Data Cleaning in Python and SQL
18.2 Data Transformation in Python and SQL
18.3 Data Visualization in Python and SQL
18.4 Statistical Analysis in Python and SQL
18.5 Integrating Python and SQL for Data Analysis
Chapter 19: Advanced Database Operations with SQLAlchemy
19.1 SQLAlchemy: SQL Toolkit and ORM
19.2 Connecting to Databases
19.3 Understanding SQLAlchemy ORM
19.4 CRUD Operations with SQLAlchemy ORM
19.5 Managing Relationships with SQLAlchemy ORM
Chapter 20 - Appendix A: Python Interview Questions
Python Interview Questions
Chapter 21 - Appendix B: SQL Interview Questions
Appendix B: SQL Interview Questions
Chapter 22 - Appendix C: Python Cheat Sheet
Basic Python Syntax
Data Structures
List Comprehensions
Exception Handling
File Handling
Chapter 23 - Appendix D: SQL Cheat Sheet
SQL Syntax
CRUD Operations
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Este libro es una guía completa de Python y SQL. Este es el único libro que necesitarás comprar, tanto si eres un principiante como si tienes algo de experiencia pero te gustaría mejorar. Como señalan los autores del libro, en un mundo cada vez más basado en los datos, la capacidad de comprender, manipular y analizar los datos no solo es beneficiosa, sino que también es esencial. Me ha gustado que el libro esté bien escrito y sea fácil de leer, y que utilice subtítulos amplios para que puedas utilizar fácilmente el detallado índice para saltarte temas muy específicos según sea necesario.
Esta guía le brinda las claves para desbloquear el poder de Python y SQL para transformar los datos. Los autores logran el equilibrio perfecto: se basan en conceptos de forma intuitiva y, al mismo tiempo, abordan técnicas avanzadas. Cada capítulo amplía tus habilidades, desde las bases hasta la maestría. Si bien algunas secciones son densas, los amplios ejemplos y ejercicios suelen aclarar los conceptos.
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