Lección 1Técnicas de filtrado: WHERE vs HAVING, uso de EXISTS, IN, subconsultas correlacionadasDesarrolla estrategias precisas de filtrado para consultas analíticas. Compara WHERE y HAVING, usa EXISTS e IN para filtros de subconsultas, y aplica subconsultas correlacionadas para expresar condiciones analíticas complejas y conscientes de filas.
WHERE vs HAVING en consultas agrupadasUso de IN y NOT IN con subconsultasEXISTS y NOT EXISTS para semi-joinsSubconsultas correlacionadas para lógica fila-conscienteManejo de NULLs en condiciones de filtroConsejos de rendimiento para filtros complejosLección 2Tipos de datos SQL y manejo de fecha/hora (DATE, TIMESTAMP, precisión numérica)Aprende los principales tipos de datos SQL usados en análisis y cómo afectan el almacenamiento, precisión y cálculos. Comprende escalas numéricas, manejo de texto y operaciones robustas de fecha y timestamp para análisis basados en tiempo.
Tipos numéricos y precisión para métricasConsideraciones de datos de carácter y textoDATE vs TIMESTAMP y zonas horariasConversión y casteo entre tiposAritmética de fechas y cálculos de intervalosExtracción de partes de fechas para agrupaciónLección 3Agregaciones y agrupación: GROUP BY, HAVING, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAXAprende a resumir datos con agregaciones y agrupación. Usa GROUP BY y HAVING para construir métricas, aplica COUNT, SUM, AVG, MIN y MAX, y diseña consultas agregadas robustas para dashboards y reportes.
Fundamentos y sintaxis de GROUP BYFunciones agregadas COUNT y SUMAVG, MIN y MAX para distribucionesHAVING para filtrar resultados agregadosAgrupación por expresiones y rangosManejo de NULLs en agregadosLección 4Carga de CSVs en bases de datos: COPY, LOAD DATA, importación sqlite y errores comunesAprende métodos prácticos para cargar datos CSV en bases de datos para análisis. Usa COPY, LOAD DATA e importación SQLite, maneja delimitadores y codificaciones, y evita errores comunes que causan cargas malas o parciales.
Preparación de CSVs para importaciones confiablesUso de COPY en PostgreSQL y sistemas similaresLOAD DATA para MySQL y motores compatiblesFlujo de trabajo .import de SQLite y opcionesManejo de codificaciones, delimitadores y comillasValidación de conteos de filas y registros rechazadosLección 5Fundamentos DDL y DML: CREATE TABLE, ALTER, INSERT, UPDATE, DELETE, control de transaccionesAprende cómo DDL y DML dan forma y modifican tablas para análisis. Practica creación y alteración de esquemas, inserción y actualización de datos, eliminación segura y uso de transacciones para garantizar integridad de datos en flujos analíticos y pipelines.
Creación de tablas analíticas con CREATE TABLEModificación segura de esquemas con ALTER TABLEPatrones INSERT para cargas masivas e incrementalesUPDATE y DELETE con predicados segurosCOMMIT, ROLLBACK y alcance de transaccionesPropiedades ACID en cargas de trabajo analíticasLección 6Conceptos básicos de consultas: SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT, DISTINCTDomina la sintaxis básica de consultas usada en casi todo análisis. Aprende cómo SELECT recupera columnas, WHERE filtra filas, ORDER BY ordena resultados, LIMIT controla tamaño de muestra y DISTINCT elimina duplicados en consultas analíticas.
Diseño de lista SELECT y alias de columnasFiltrado de filas con condiciones WHEREOrdenación de resultados con ORDER BYLIMIT y OFFSET para muestreo de datosUso de DISTINCT para eliminar duplicadosDepuración y refinamiento básico de consultasLección 7Uniones y operaciones de conjunto: INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, UNION, EXCEPT, INTERSECTComprende cómo las uniones y operaciones de conjunto combinan datasets para análisis. Aprende cuándo usar cada tipo de unión, cómo evitar errores de duplicación y cómo UNION, EXCEPT e INTERSECT soportan comparaciones analíticas complejas.
INNER JOIN para datasets interseccionadosCasos de uso LEFT, RIGHT y FULL OUTER JOINCROSS JOIN y productos cartesianos en análisisUNION vs UNION ALL para apilar datosEXCEPT e INTERSECT para comparaciones de conjuntosDetección y manejo de duplicación en unionesLección 8Conceptos de bases de datos relacionales: tablas, claves primarias/foráneas, normalización vs desnormalizaciónComprende los conceptos relacionales fundamentales que sustentan esquemas analíticos. Aprende tablas, claves primarias y foráneas, formas de normalización y cuándo desnormalizar para rendimiento en cargas de trabajo de reportes y BI.
Tablas, filas y columnas en la prácticaClaves primarias y restricciones de unicidadClaves foráneas e integridad referencialFormas de normalización y control de redundanciaDesnormalización para rendimiento de reportesResumen de esquemas estrella y copo de nieveLección 9Fundamentos de rendimiento: índices, planes de consulta, explain/analyze, estrategias simples de optimización para consultas analíticasObtén una visión práctica del rendimiento de consultas para análisis. Aprende cómo funcionan los índices, lee planes de consulta, usa EXPLAIN y ANALYZE, y aplica estrategias simples de optimización para mantener consultas analíticas eficientes.
Cómo los índices aceleran búsquedas y unionesLectura e interpretación de planes de consultaUso práctico de EXPLAIN y ANALYZEIdentificación de filtros y uniones lentasOptimización de GROUP BY y agregacionesEstrategias básicas de indexación para análisisLección 10Resumen de funciones de ventana: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, SUM() OVER(), AVG() OVER(), PARTITION BYExplora funciones de ventana para realizar análisis avanzados sin colapsar filas. Aprende ranking, totales acumulados, promedios móviles y estrategias de particionamiento que impulsan análisis de cohortes, tendencias y segmentación en SQL.
Sintaxis de funciones de ventana y cláusula OVERCasos de uso ROW_NUMBER, RANK y DENSE_RANKTotales acumulados con SUM() OVER()Promedios móviles con frames de ventanaPARTITION BY para lógica de cohortes y segmentosORDER BY en ventanas vs ordenamiento de consulta
