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Este programa de PL/R para empresas es subvencionable hasta el 100%.
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Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Comprender qué es PL/R y cómo permite ejecutar código R dentro de PostgreSQL.
Diferenciar PL/R de PL/pgSQL, PL/Python, PL/Rust, PL/Tcl, PL/Java, PL/v8 y procesos R externos.
Identificar casos donde PL/R aporta valor: estadística, scoring, outliers, validación, agregados y análisis cercano al dato.
Reconocer casos donde PL/R no encaja: modelos pesados, ETL masivos, llamadas externas o procesos largos dentro de transacciones.
Entender que PL/R es un lenguaje procedural externo y no pertenece al conjunto base principal de PostgreSQL.
Analizar el carácter untrusted de PL/R y sus implicaciones para permisos, seguridad y gobierno.
Situar PL/R dentro de arquitecturas de BI, analítica, ciencia de datos, reporting y data engineering.
Comparar lógica R dentro de PostgreSQL frente a scripts R, notebooks, servicios, jobs o pipelines externos.
Definir criterios para adoptar, mantener, restringir o migrar funciones PL/R.
Preparar el caso base del curso: funciones PL/R, SPI, triggers, estadística, tests y despliegue controlado.
Comprender qué es PL/R y cómo permite ejecutar código R dentro de PostgreSQL.
Diferenciar PL/R de PL/pgSQL, PL/Python, PL/Rust, PL/Tcl, PL/Java, PL/v8 y procesos R externos.
Identificar casos donde PL/R aporta valor: estadística, scoring, outliers, validación, agregados y análisis cercano al dato.
Reconocer casos donde PL/R no encaja: modelos pesados, ETL masivos, llamadas externas o procesos largos dentro de transacciones.
Entender que PL/R es un lenguaje procedural externo y no pertenece al conjunto base principal de PostgreSQL.
Analizar el carácter untrusted de PL/R y sus implicaciones para permisos, seguridad y gobierno.
Situar PL/R dentro de arquitecturas de BI, analítica, ciencia de datos, reporting y data engineering.
Comparar lógica R dentro de PostgreSQL frente a scripts R, notebooks, servicios, jobs o pipelines externos.
Definir criterios para adoptar, mantener, restringir o migrar funciones PL/R.
Preparar el caso base del curso: funciones PL/R, SPI, triggers, estadística, tests y despliegue controlado.
Data engineers y perfiles de integración
Este curso encaja con perfiles que necesitan transformar, validar, enriquecer y preparar datos dentro de PostgreSQL usando capacidades estadísticas de R. Aprenderán a integrar lógica analítica con funciones SQL sin perder control operativo.
Científicos de datos y analistas avanzados
Los perfiles de datos podrán ejecutar cálculos estadísticos, scoring, detección de anomalías, transformaciones y análisis exploratorio cerca del dato, entendiendo los límites de seguridad, memoria, concurrencia y rendimiento.
DBAs y administradores PostgreSQL
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
PL/R es un lenguaje procedural externo para PostgreSQL que permite escribir funciones y triggers usando R dentro de la base de datos.
No. PostgreSQL incluye varios lenguajes procedurales base, pero PL/R se mantiene como proyecto externo al core principal.
No. PL/R debe tratarse como un lenguaje untrusted, por lo que solo perfiles autorizados deberían crear funciones.
Sí. Se recomienda conocer vectores, listas, data frames, funciones, paquetes, `NA`, `NULL`, estadística básica y manejo de errores.
Sí. Es imprescindible conocer SQL, funciones, triggers, transacciones, permisos, tipos de datos, índices y administración básica.
No. PL/pgSQL sigue siendo la opción natural para mucha lógica SQL. PL/R encaja cuando R aporta valor estadístico o analítico claro.
Sí. El curso incluye triggers PL/R para validación, normalización, auditoría y detección controlada de anomalías.
Sí. PL/R permite crear funciones agregadas y cálculos analíticos avanzados cuando SQL nativo no resulta suficiente.
Sí, pero deben controlarse con políticas de seguridad, compatibilidad, licencias, versiones y revisión de dependencias.
Es la ruta de instalación de R que PostgreSQL necesita localizar para cargar correctamente PL/R y el entorno R asociado.
Puede usarse para scoring o modelos ligeros, pero el entrenamiento pesado suele encajar mejor en pipelines, notebooks o servicios externos.
Sí. Funciones llamadas por fila, triggers pesados, data frames grandes o librerías costosas pueden degradar rendimiento si no se miden.
Sí. Se trabaja entorno reproducible, instalación de R/PL/R, paquetes, migraciones, pruebas automáticas y validación antes de despliegue.
Puede servir en casos justificados, pero debe compararse con SQL, PL/pgSQL, PL/Python, PL/Rust o procesos R externos antes de adoptarlo.
Una solución PostgreSQL con PL/R que incluye funciones, triggers, SPI, métricas, outliers, scoring, tests, Docker, migraciones y documentación.
Sí. Puede adaptarse usando funciones anonimizadas, datasets no sensibles, esquemas replicados, métricas reales y procesos de laboratorio.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
PL/R es un lenguaje procedural externo para PostgreSQL que permite escribir funciones y triggers usando R dentro de la base de datos.
¿Tienes dudas?
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No. PostgreSQL incluye varios lenguajes procedurales base, pero PL/R se mantiene como proyecto externo al core principal.
No. PL/R debe tratarse como un lenguaje untrusted, por lo que solo perfiles autorizados deberían crear funciones.
Sí. Se recomienda conocer vectores, listas, data frames, funciones, paquetes, `NA`, `NULL`, estadística básica y manejo de errores.
Sí. Es imprescindible conocer SQL, funciones, triggers, transacciones, permisos, tipos de datos, índices y administración básica.
No. PL/pgSQL sigue siendo la opción natural para mucha lógica SQL. PL/R encaja cuando R aporta valor estadístico o analítico claro.
Sí. El curso incluye triggers PL/R para validación, normalización, auditoría y detección controlada de anomalías.
Sí. PL/R permite crear funciones agregadas y cálculos analíticos avanzados cuando SQL nativo no resulta suficiente.
Sí, pero deben controlarse con políticas de seguridad, compatibilidad, licencias, versiones y revisión de dependencias.
Es la ruta de instalación de R que PostgreSQL necesita localizar para cargar correctamente PL/R y el entorno R asociado.
Puede usarse para scoring o modelos ligeros, pero el entrenamiento pesado suele encajar mejor en pipelines, notebooks o servicios externos.
Sí. Funciones llamadas por fila, triggers pesados, data frames grandes o librerías costosas pueden degradar rendimiento si no se miden.
Sí. Se trabaja entorno reproducible, instalación de R/PL/R, paquetes, migraciones, pruebas automáticas y validación antes de despliegue.
Puede servir en casos justificados, pero debe compararse con SQL, PL/pgSQL, PL/Python, PL/Rust o procesos R externos antes de adoptarlo.
Una solución PostgreSQL con PL/R que incluye funciones, triggers, SPI, métricas, outliers, scoring, tests, Docker, migraciones y documentación.
Sí. Puede adaptarse usando funciones anonimizadas, datasets no sensibles, esquemas replicados, métricas reales y procesos de laboratorio.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
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Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Los DBAs podrán evaluar cuándo permitir PL/R, cómo instalarlo, cómo configurar `R_HOME`, cómo controlar permisos, cómo revisar funciones y cómo evitar riesgos derivados de un lenguaje untrusted.
Desarrolladores backend y BI
Los desarrolladores podrán integrar funciones analíticas dentro de consultas PostgreSQL, APIs, procesos de reporting y aplicaciones internas, aplicando contratos de datos claros, pruebas y versionado.
Arquitectos de datos y plataformas analíticas
Los arquitectos podrán decidir cuándo ejecutar lógica R en PostgreSQL, cuándo usar R externo, cuándo usar SQL nativo, cuándo usar PL/Python y cuándo mover procesos a pipelines o servicios especializados.
Equipos de seguridad, compliance y gobierno de datos
Los perfiles de seguridad podrán revisar permisos, acceso a sistema, librerías R, datos sensibles, funciones `SECURITY DEFINER`, auditoría, logs, dependencias y políticas de uso responsable.
