¿Por qué aprender SQL para Data Science?

SQL continúa siendo una de las competencias fundamentales para cualquier profesional que trabaje con datos.

Antes de analizar información con Python, Power BI, herramientas de Machine Learning o aplicaciones de Inteligencia Artificial, es habitual tener que localizar, consultar, filtrar, combinar y preparar los datos almacenados en bases de datos.

En este workshop aprenderás SQL con un enfoque completamente orientado al análisis de datos y Data Science, trabajando desde las consultas fundamentales hasta técnicas analíticas más avanzadas.

Todo el workshop está planteado de forma práctica. No se trata únicamente de aprender sintaxis SQL, sino de aprender a utilizarla para resolver problemas reales relacionados con datos.

¿Qué aprenderás?

✅ Comprender cómo se organizan los datos en una base de datos relacional.
✅ Crear consultas SQL para recuperar información.
✅ Filtrar, ordenar y transformar datos.
✅ Utilizar funciones de agregación.
✅ Agrupar información y calcular indicadores.
✅ Combinar tablas mediante JOIN.
✅ Trabajar con subconsultas y CTE.
✅ Utilizar funciones condicionales.
✅ Trabajar con fechas y texto.
✅ Utilizar funciones de ventana.
✅ Crear rankings y acumulados.
✅ Resolver consultas analíticas.
✅ Preparar datasets para Python, BI y Data Science.
✅ Aplicar buenas prácticas en consultas SQL.

Ficha técnica

• Modalidad: online en directo.
• Duración: 12 horas.
• Distribución: 4 sesiones de 3 horas.
• Proyecto final: asíncrono.
• Plazo de entrega: 14 días.
• Corrección personalizada: incluida.
• Plazas: máximo 12 participantes.
• Nivel: fundamentos.
• Idioma: castellano.

Metodología Taller de Tecnología®

• #1 Sesión: Introducción y fundamentos (síncrono).
• #2 Sesión: Primer proyecto práctico (síncrono).
• #3 Sesión: Funcionalidades avanzadas (síncrono).
• #4 Sesión: Integración con el ecosistema (síncrono).
• Proyecto final + certificación (asíncrono).

Temario del Workshop

• Introducción a SQL y bases de datos relacionales.
• Tablas, filas y columnas.
• Claves primarias y relaciones.
• SELECT.
• DISTINCT.
• WHERE.
• Operadores de comparación.
• AND, OR y NOT.
• ORDER BY.
• LIMIT.
• Alias.
• Funciones de texto.
• Funciones de fecha.
• CASE WHEN.
• Valores NULL.
• COUNT, SUM, AVG, MIN y MAX.
• GROUP BY.
• HAVING.
• INNER JOIN.
• LEFT JOIN.
• RIGHT JOIN.
• FULL JOIN.
• Subconsultas.
• Common Table Expressions (CTE).
• UNION y UNION ALL.
• Introducción a las funciones de ventana.
• ROW_NUMBER().
• RANK() y DENSE_RANK().
• LAG() y LEAD().
• Acumulados y medias móviles.
• Consultas orientadas a análisis de datos.
• Preparación de datasets para Data Science.
• Buenas prácticas SQL.

Proyecto Final + Certificación (Asíncrono)

Al finalizar el workshop, los alumnos realizarán de manera individual un proyecto práctico de manera asíncrona, que deberá ser entregado dentro del plazo establecido.

El proyecto consistirá en resolver un caso de análisis de datos utilizando diferentes tablas relacionadas.

El alumno deberá construir consultas SQL para filtrar y transformar datos, combinar tablas, calcular indicadores, realizar agregaciones y resolver diferentes preguntas analíticas mediante consultas avanzadas.

También deberá utilizar CTE, funciones de ventana y técnicas de preparación de datos para generar un dataset final preparado para su posterior explotación mediante Python, Business Intelligence o Data Science.

El proyecto será evaluado por el instructor, quien proporcionará comentarios personalizados, propuestas de mejora y una valoración técnica de la solución presentada.

Los alumnos que superen satisfactoriamente la evaluación recibirán el Certificado de Aprovechamiento de Taller de Tecnología, acreditando las competencias adquiridas durante el workshop.

Formador: Daniel Castillo Garrosset

Formador especializado en Data Engineering, Business Intelligence e IA Generativa, con más de 25 años de experiencia impartiendo formación técnica a empresas, universidades y entidades públicas. Formador de Data Science en el Cibernarium de Barcelona Activa.

• Experiencia real como formador.
• Metodología y enfoque práctico.
• Corrección individual del proyecto.

Requisitos

• Conocimientos básicos de informática.
• Interés por el análisis y tratamiento de datos.

No es necesario conocer SQL previamente.

Público objetivo

• Analistas de Datos.
• Profesionales de Business Intelligence.
• Profesionales que quieran iniciarse en Data Science.
• Profesionales que quieran iniciarse en Data Engineering.
• Usuarios de Excel o Power BI que necesiten trabajar directamente con bases de datos.
• Profesionales que necesiten adquirir una base sólida de SQL antes de realizar workshops más avanzados.

¿Por qué elegir este workshop?

✔ Material descargable
✔ Proyecto práctico completo
✔ Soporte durante el workshop
✔ Certificación
✔ Corrección personalizada
✔ Enfoque orientado al análisis de datos
✔ Preparación para workshops de nivel superior

FAQs

• ¿Necesito conocer SQL?: No. El workshop parte de los fundamentos necesarios.
• ¿Necesito conocimientos de programación?: No. SQL se aprenderá de manera independiente.
• ¿Es un curso de administración de bases de datos?: No. El workshop está orientado al análisis y preparación de datos, no a la administración de servidores.
• ¿Trabajaremos con varias tablas?: Sí. Aprenderás a combinar y analizar información procedente de diferentes tablas relacionadas.
• ¿Veremos funciones de ventana?: Sí. Se introducirán funciones como ROW_NUMBER(), RANK(), LAG() y LEAD().
• ¿Es un curso teórico?: No, más del 80 % del tiempo estará dedicado a consultas y ejercicios prácticos.
• ¿Obtendré certificado?: Sí, una vez superado satisfactoriamente el proyecto final.
• ¿Puedo utilizar este workshop como preparación para otros cursos?: Sí. SQL es una de las bases necesarias para continuar con Data Warehouse, Data Engineering y Data Analytics.