En el ámbito de la gestión de datos, la manipulación de información es una tarea esencial. En el contexto de una base de datos de alquiler de vehículos, las operaciones de manipulación de datos desempeñan un papel crucial para gestionar eficazmente la información relacionada con los vehículos disponibles, sus precios, características y más. A través de un simulador interactivo basado en un conjunto de datos de vehículos, exploramos las operaciones fundamentales de manipulación de datos conocidas como operaciones DML (Data Manipulation Language).

Operaciones DML Implementadas

• SELECT: Esta operación nos permite recuperar datos específicos de la base de datos. En nuestro simulador, utilizamos la operación SELECT para mostrar información detallada sobre los vehículos, como la marca, el modelo, el precio y otras características relevantes.

• UPDATE: La operación UPDATE nos permite modificar los datos existentes en la base de datos. En nuestro caso, hemos implementado la capacidad de actualizar el precio de un vehículo específico según la entrada del usuario.

• INSERT: Mediante la operación INSERT, podemos agregar nuevos registros a la base de datos. En nuestro simulador, los usuarios pueden introducir información sobre un nuevo vehículo, incluyendo marca, modelo, precio y otras especificaciones.

• DELETE: La operación DELETE se utiliza para eliminar registros de la base de datos. Nuestro simulador permite a los usuarios eliminar un vehículo específico utilizando su identificación única.

Funcionalidad del Simulador

El simulador interactivo ofrece a los usuarios la capacidad de realizar estas operaciones DML de manera intuitiva a través de un menú de opciones. Desde la visualización de información detallada sobre los vehículos hasta la modificación y eliminación de registros existentes, el simulador proporciona una experiencia práctica para comprender y aplicar las operaciones de manipulación de datos en una base de datos de alquiler de vehículos.

Estructura de navegación de los archivos:

• ETL.ipynb: Archivo tipo Jupyter Notebook donde se realiza la extracción, transformación y carga de los datos.
• Main.py: Código principal donde se encuentra todo el programa.
• Datasets: Carpeta donde se encuentran los archivos que se usaron para el proyecto.

Herramientas Utilizadas

Proyecto con posibilidad de mejoras futuras.