Curso de SQL Online: Consultas y Modelado de Datos

Domina SQL para datos y aplicaciones reales

Al finalizar el curso vas a consultar, transformar y combinar datos con PostgreSQL y MySQL, crear tablas, optimizar consultas y entregar reportes reales. Salís con consultas listas para tu portfolio o para aplicar en tu trabajo.

Métricas del curso

  • 150+

    10 clases en vivo (2 h cada una)

  • 10+

    Práctica constante sobre bases reales

  • Grupos reducidos (máx. 6 personas)

  • Certificado de SQL para bases de datos

Inscripción al curso

Inscribite en este curso online en vivo y empezá a desarrollar habilidades profesionales con acompañamiento personalizado y grupos reducidos. Ver próximas fechas

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Curso de SQL para análisis de datos y backend

Pensado para quienes necesitan trabajar con datos de manera profesional: consultas, reportes, dashboards y aplicaciones backend que dependen de bases de datos relacionales.

  • v
    Personas que quieren iniciar su camino en análisis de datos o backend.
  • v
    Desarrolladores que necesitan incorporar bases de datos a sus proyectos.
  • v
    Perfiles de producto, BI o contenidos que trabajan con equipos de datos.
  • v
    Equipos que necesitan un lenguaje común para diseñar y consultar información de negocio.

Temario del Curso de SQL desde cero

En este curso de SQL aplicado a bases de datos relacionales vas a aprender a consultar, unir y transformar datos usando PostgreSQL y MySQL. Practicarás SELECT, JOIN, filtrado, ordenamiento, funciones de agregación, subconsultas, creación de tablas e índices y manejo básico de transacciones. Las clases son online en vivo, en grupos reducidos de máximo 6 personas, con práctica constante sobre escenarios reales de análisis de datos y backend.

Introducción a bases de datos relacionales y SQL

  • Qué es una base de datos relacional: tablas, filas, columnas y tipos de datos

  • Introducción al lenguaje SQL: consultas, definición y control de datos

  • Primeros pasos en PostgreSQL y MySQL

Conexión al motor de base de datos y primeras consultas SELECT

SELECT, filtros y ordenamiento de resultados

  • Uso de SELECT y alias para seleccionar columnas

  • Filtrar datos con WHERE, operadores lógicos y comparadores

  • Ordenar resultados con ORDER BY y limitar filas con LIMIT

Consultas analíticas sobre tablas reales (ventas, usuarios o productos)

JOINS básicos y relaciones entre tablas

  • Relaciones 1–N y N–N entre tablas

  • Uso de INNER JOIN y LEFT JOIN

  • Unión de información para reportes de negocio

Reportes combinando varias tablas de datos

Funciones de agregación, GROUP BY y HAVING

  • Uso de funciones: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX

  • Agrupamiento por categorías con GROUP BY

  • Filtrado de resultados agregados con HAVING

Reporte agregado (ventas totales, promedios, máximos y mínimos)

Subconsultas y tablas derivadas

  • Subconsultas en SELECT, FROM y WHERE

  • Uso de tablas derivadas para cálculos intermedios

  • Resolver problemas complejos paso a paso

Subconsultas para detectar tendencias o ranking de datos

Definición de esquemas: tipos de datos, CREATE y ALTER TABLE

  • Tipos de datos comunes y claves primarias / foráneas

  • Crear tablas con CREATE TABLE

  • Modificar tablas con ALTER TABLE

Definición de un nuevo esquema de datos para una mini-aplicación

INSERT, UPDATE, DELETE y transacciones básicas

  • Insertar, actualizar y eliminar datos

  • Manejo de transacciones para consistencia

  • Uso de COMMIT y ROLLBACK

Práctica de operaciones DML aplicadas a casos reales

Índices y optimización básica de consultas

  • Qué son los índices y cuándo conviene usarlos

  • Estrategias para optimizar consultas frecuentes

  • Lectura de planes de ejecución

Optimización de consultas lentas mediante índices

Funciones SQL útiles y manejo de fechas y textos

  • Funciones de texto: concatenación, tamaño, mayúsculas/minúsculas

  • Manejo de fechas: diferencias, formatos y conversiones

  • Casos típicos en reportes y dashboards

Limpieza y transformación de datos en una tabla real

Proyecto Final: Modelo de datos y reportes en SQL

  • Diseño de tablas con claves y restricciones

  • Consultas con JOIN, agregación y filtros complejos

  • Preparación de dataset para análisis o BI

Entrega final: consultas y reportes listos para portfolio

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¿Qué es SQL y para qué sirve?⌄SQL (Structured Query Language) es el lenguaje estándar para comunicarnos con bases de datos. Sirve para guardar, consultar, modificar y analizar grandes volúmenes de información de manera eficiente.
¿Necesito saber programar (Python/JS) para aprender SQL?⌄No. SQL es un lenguaje declarativo, lo que significa que le dices a la base de datos *qué* quieres (los datos), no *cómo* obtenerlos paso a paso. Es mucho más fácil de aprender que un lenguaje de programación tradicional.
¿Cuál es la diferencia entre Excel y SQL?⌄Excel es genial para visualización y cálculos rápidos en hojas de cálculo (hasta 1 millón de filas). SQL está diseñado para manejar millones de registros, relaciones complejas entre datos y seguridad, donde Excel se colgaría.
¿Qué es una Base de Datos Relacional?⌄Es un tipo de base de datos que organiza la información en tablas (filas y columnas) que se relacionan entre sí mediante claves, garantizando la integridad de los datos.
¿Por qué enseñan PostgreSQL y MySQL?⌄Son los dos motores de bases de datos open-source más populares del mundo. MySQL es el rey de la web y PostgreSQL es el estándar para aplicaciones complejas y análisis de datos.
¿Qué es una Primary Key (Clave Primaria)?⌄Es un identificador único para cada fila de una tabla (como el DNI o ID de usuario). Asegura que no haya registros duplicados y permite identificar cada dato inequívocamente.
¿Qué es una Foreign Key (Clave Foránea)?⌄Es un campo que crea un vínculo entre dos tablas. Apunta a la Primary Key de otra tabla, permitiendo relacionar, por ejemplo, un 'Pedido' con un 'Cliente'.
¿Cuál es la diferencia entre `WHERE` y `HAVING`?⌄Es la pregunta de entrevista clásica. `WHERE` filtra las filas *antes* de agruparlas. `HAVING` filtra los resultados *después* de haber aplicado una agregación (como `GROUP BY`).
¿Qué es un `INNER JOIN`?⌄Es un comando que combina filas de dos tablas, pero solo devuelve los registros donde hay coincidencia en ambas. Si un usuario no tiene pedidos, no saldrá en el resultado.
¿Y qué es un `LEFT JOIN`?⌄Trae *todas* las filas de la tabla izquierda (la primera), y las coincidencias de la derecha. Si no hay coincidencia, rellena con `NULL`. Útil para encontrar datos faltantes.
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