Ya escribes consultas SQL — SELECT, JOIN, WHERE — pero nadie te enseñó nunca cómo diseñar realmente las tablas sobre las que corren esas consultas. Este curso corrige esa brecha para desarrolladores, analistas y cualquiera que trabaje con datos pero haya aprendido SQL por prueba y error en vez de estudiar el diseño de esquemas. Es independiente del motor: cada ejemplo usa conceptos de SQL estándar que aplican tanto si usas PostgreSQL, MySQL, SQL Server o SQLite. Empiezas con los fundamentos del modelado de datos — entidades, atributos y cómo convertir un conjunto de requisitos de negocio en un diagrama entidad-relación, pasando de un boceto conceptual a un modelo lógico y luego a un esquema físico. A partir de ahí aprendes normalización: las anomalías de actualización, inserción y eliminación que surgen de una tabla mal estructurada, el razonamiento detrás de la primera, segunda y tercera forma normal, una intuición práctica de la forma normal de Boyce-Codd y, igual de importante, cuándo desnormalizar a propósito es la decisión correcta. Después viene el vocabulario de las relaciones: claves primarias, claves foráneas, claves compuestas y subrogadas, y cómo se implementan realmente las relaciones uno a uno, uno a muchos y muchos a muchos, incluyendo las tablas de unión que hacen posible el muchos a muchos, además de las restricciones que protegen la integridad referencial. Luego miras bajo el capó los índices — cómo funciona realmente un índice B-tree, cómo elegir qué columnas indexar, lo básico para leer un plan de consulta y los verdaderos costos que introducen los índices. El curso cierra con esquemas del mundo real: patrones para e-commerce, apps sociales y sistemas de reservas, además de auditorías, borrado suave, migraciones seguras y los antipatrones que arruinan silenciosamente el futuro de un esquema. Terminas siendo capaz de diseñar una base de datos, no solo consultarla.