Información del curso

Aprende a preguntarle a una base de datos con SQL y a convertir sus respuestas en decisiones. Es un curso de cero a nivel profesional para analistas y perfiles de negocio: no necesitas saber programar ni haber usado nunca una base de datos. Empiezas leyendo el esquema de una tienda online y escribiendo tus primeras consultas, y terminas con un proyecto final en el que haces la revisión anual completa de esa tienda —ventas frente al objetivo, márgenes, devoluciones, cohortes de clientes, embudo web, segmentación RFM y campañas— con una capa de análisis propia, reglas de calidad, exportación a Excel y un informe con recomendaciones. Todo se trabaja en tu ordenador con PostgreSQL, DBeaver y DuckDB, sobre los datos de «Brisa Hogar», una tienda online ficticia de artículos para el hogar con tres años de pedidos, clientes y tráfico web.

Qué incluye: 21 temas en 7 módulos, 6 prácticas y un proyecto final

• Módulo 1 · Primeros pasos con SQL — Datos, tablas y bases de datos relacionales · Tu entorno de trabajo: PostgreSQL, DBeaver, psql y DuckDB · Primeras consultas: SELECT, WHERE, ORDER BY y LIMIT · Valores nulos, lógica de tres valores, tipos y CASE · Práctica 1: primeras preguntas a la tienda
• Módulo 2 · Transformar y resumir datos — Funciones de texto y numéricas · Fechas, horas e intervalos · Agregaciones: GROUP BY y HAVING · Práctica 2: el informe mensual de ventas
• Módulo 3 · Combinar tablas — JOIN de todas las formas · Subconsultas y CTE, también recursivas · La trampa de los duplicados, la granularidad y las operaciones de conjuntos · Práctica 3: clientes, pedidos y devoluciones sin perder ni duplicar
• Módulo 4 · Funciones de ventana — Numerar, clasificar, top-N y deduplicar · LAG, LEAD, acumulados, medias móviles y percentiles · Práctica 4: rankings, tendencias y medias móviles
• Módulo 5 · Análisis de negocio con SQL — Métricas, KPIs y crecimiento · Tablas pivote, tablas cruzadas y subtotales · Cohortes, retención, embudos y segmentación RFM · Práctica 5: el cuadro de mando de la tienda
• Módulo 6 · Preparar y servir los datos — Crear tablas y modificar datos con transacciones · Limpieza y calidad de datos · Vistas y vistas materializadas · Rendimiento: EXPLAIN, índices y buenas prácticas · Práctica 6: de los datos en bruto a una capa de análisis fiable y rápida
• Módulo 7 · SQL en el trabajo del analista — Del SQL al informe: CSV, Excel, Python con pandas y un panel · Preparar entrevistas y pruebas técnicas de SQL · Proyecto final: análisis completo de la tienda con informe

Cada tema trae un PDF propio con consultas resueltas sobre la tienda y su resultado real, un entrenamiento autocorregible (escribes tus consultas y python comprobar.py te dice al momento si son correctas y, si no, qué mirar) con su solución, y una autoevaluación con la explicación de cada respuesta.

A quién va dirigido. A analistas de datos y de negocio que empiezan, a perfiles de marketing, finanzas, operaciones o producto que quieren sacar sus propias cifras, a quien prepara un cambio de carrera hacia el análisis de datos y a quien ya trabaja con Excel y se ha quedado corto. Requisitos: saber usar un ordenador (carpetas, ficheros, navegador, instalar programas) y tener uno propio con Windows, macOS o Linux. Nada de programación ni de bases de datos previas.

Metodología. Curso autogestionado: sin fechas ni plazos, avanzas a tu ritmo durante los 365 días que tienes desde tu matrícula. Estudias cada tema en su PDF, lo practicas con el entrenamiento y lo consolidas con la autoevaluación; al final de cada módulo, una práctica individual que tu tutor corrige de forma asíncrona, conforme la entregas, con comentarios para que mejores. Si una práctica no llega al 7, la corriges y la reenvías hasta aprobarla.

Evaluación. Seis prácticas y el proyecto final con rúbrica (90 %; el proyecto final pesa un 30 %) y las autoevaluaciones de los temas (10 %). Apruebas con una nota final de al menos 7 sobre 10 y al menos un 7 en cada práctica y en cada autoevaluación. Al aprobar recibes un certificado de finalización verificable en línea.

Trabajarás con PostgreSQL 17 (también valen 16 y 18), DBeaver, psql, DuckDB y SQLite, y en el último módulo con Python (pandas, scripts guiados que no exigen saber programar), Excel y Streamlit. Dedicación estimada: 199 horas.