CURSO SQL PARA ANÁLISIS DE DATOS
Domina SQL para análisis de datos en bases de datos relacionales y data warehouses. Aprende consultas avanzadas, JOINs, funciones de ventana y análisis con GA4 en BigQuery con optimización profesional.
Curso completo de SQL desde fundamentos hasta análisis avanzado. Dominarás SELECT, WHERE, GROUP BY y funciones de agregación. Aprenderás JOINs para combinar múltiples tablas, subconsultas y CTEs para organizar lógica compleja. Consulta correctamente bases de datos relacionales y data warehouses.
Especialízate en funciones de ventana para cálculos analíticos sin perder detalle de fila. Trabaja con datos de exportación de GA4 en BigQuery y entiende su esquema de eventos. Optimiza consultas con particionamiento, clustering y técnicas de producción. Calcula métricas avanzadas: retención, cohortes y embudos.
Herramientas que usarás
¿Para quién es este curso?
Para analistas de datos, especialistas en business intelligence y profesionales que necesitan consultar bases de datos para tomar decisiones.
- Analistas de datos que necesitan consultar bases de datos complejas
- Especialistas en BI que crean reportes con SQL
- Profesionales de marketing que analizan datos con SQL y GA4
- Data engineers que optimizan consultas para producción
- Científicos de datos que necesitan extraer datos con SQL
- Consultores que implementan proyectos de data analytics
- Profesionales que trabajan con BigQuery y Google Analytics 4
Temario
Lo que vas a aprender, unidad a unidad
- 01
Fundamentos de SQL y Consultas Bsicas
Escribirás consultas SELECT con filtros WHERE y ordenamiento. Aplicarás funciones de agregación: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX. Agruparás datos con GROUP BY y filtrarás grupos con HAVING. Entenderás tipos de datos y operaciones básicas de texto y fecha.
- 02
JOINs, Subconsultas y CTEs
Combinarás datos de múltiples tablas con INNER JOIN, LEFT JOIN y otros tipos. Usarás subconsultas en SELECT, WHERE y FROM. Organizarás consultas complejas con CTEs (WITH). Resolverás preguntas de análisis que requieren múltiples tablas y operaciones avanzadas.
- 03
Funciones de Ventana, BigQuery y Optimizacin
Aplicarás funciones de ventana: ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD y sumas acumuladas. Consultarás datos de exportación de GA4 en BigQuery. Optimizarás consultas con particionamiento y clustering. Calcularás métricas de retención, cohortes y embudos.
Profesores
Profesionales en activo, no académicos
Todos nuestros profesores son profesionales en activo que trabajan día a día con las herramientas y metodologías que enseñan. En WAT creemos que la mejor formación viene de quienes aplican el conocimiento en proyectos reales, no solo de quienes lo leen en libros.
Resultados
Qué vas a conseguir
- Escribir consultas SQL profesionales para análisis de datos
- Dominar JOINs y combinar datos de múltiples tablas
- Crear consultas complejas con subconsultas y CTEs
- Implementar funciones de ventana para análisis avanzado
- Analizar datos de GA4 exportados a BigQuery
- Optimizar consultas para producción con particionamiento
- Calcular métricas avanzadas de retención y cohortes
- Crear reportes automatizados basados en SQL
- Resolver problemas de análisis complejos con datos
Por qué WAT
En otras escuelas vs En WAT
En otras escuelas
- Cursos básicos que no cubren funciones de ventana ni optimización
- Formaciones que no incluyen casos reales de GA4 y BigQuery
- Plataformas que no enseñan análisis avanzado y CTEs
- Cursos genéricos sin enfoque en data warehouses modernos
En WAT
- WAT incluye análisis real de datos de GA4 en BigQuery
- Aprenderás optimización profesional para consultas complejas
- Acceso a datasets reales y casos empresariales
- Formación completa desde básico hasta análisis avanzado
Preguntas frecuentes
FAQs
¿Cuál es la diferencia entre JOIN, subconsultas y CTEs?
JOINs combinan tablas directamente; subconsultas ejecutan consultas anidadas; CTEs organizan consultas complejas de forma legible. Cada una tiene casos de uso específicos.
¿Por qué son importantes las funciones de ventana?
Permiten cálculos analíticos complejos sin perder detalle de fila. Son esenciales para ranking, lag/lead y cálculos acumulados.
¿Cómo optimizo consultas en BigQuery?
Usando particionamiento por fecha, clustering por columnas de consulta frecuente y evitando SELECT *. Aprenderás todas estas técnicas.
¿Puedo analizar datos de GA4 sin programación?
Sí, completamente. SQL es el lenguaje estándar para analytics y no requiere experiencia en programación.
¿Qué casos de uso reales enseñan en el curso?
Análisis de cohorts, cálculo de retención, embudos de conversión y segmentación de usuarios con datos reales.
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