Para Data Analysts, Data Scientists y perfiles de negocio que necesitan trabajar con datos

Aprende SQL para análisis de datos a nivel profesional, sin perder meses estudiando teoría que no necesitas

Un curso directo y práctico para futuros Data Analysts, Data Scientists y profesionales de negocio que necesitan usar SQL con confianza para extraer, cruzar, transformar y analizar datos en bases de datos empresariales.

Sin rodeos. Sin convertirte en administrador de bases de datos. Sin memorizar sintaxis infinita.

Solo el SQL que necesitas para trabajar con datos.

Accede hoy a SQL Directo y al Grano para Analistas de Datos Ver lo que vas a encontrar dentro del programa

business_question.sql

Del análisis a la query

SELECT category,
       SUM(revenue) AS total_revenue,
       RANK() OVER (ORDER BY SUM(revenue) DESC) AS ranking
FROM sales
WHERE order_date >= '2026-01-01'
GROUP BY category
ORDER BY total_revenue DESC;

Métrica 1

Métrica 2

Métrica 3

SQL es la primera habilidad que te van a pedir tanto para conseguir trabajo como Data Analyst como para Data Scientist.

Si llevas tiempo intentando entrar en Data o preparando entrevistas y sientes que SQL es ese agujero que te frena… no es casualidad. Es que nadie te ha enseñado el SQL correcto para el trabajo correcto.

El problema es que la mayoría de cursos de SQL están diseñados para informáticos que quieren ser administradores de bases de datos.

No están diseñados para analista de datos.

Te explican demasiados conceptos, comandos y detalles técnicos que no necesitas para data analytics ni data science.

Eso frena tu avance y te hace pensar que es más difícil de lo que realmente es.

SELECT
WHERE
GROUP BY
HAVING
ORDER BY
LIMIT
JOINS
CTEs
WINDOW FUNCTIONS

Porque aprender SQL como un informático… no es lo mismo que aprender SQL como un analista

Y eso es justo lo que lo cambia todo y nunca te habían explicado:

Un DBA necesita dominar administración, permisos, optimización avanzada, servidores, arquitectura.

Pero un Data Analyst o Data Scientist necesita otra cosa completamente distinta.

Necesita:

consultar datos,
entender relaciones,
cruzar información,
crear métricas,
responder preguntas,
analizar resultados,
detectar patrones,
y moverse con soltura dentro de bases de datos empresariales.

Eso es exactamente lo que ocurre en el mundo real.

Es lo que te desbloquea el acceso a las oportunidades.

Y eso es justo lo que vas a aprender en el:

SQL Directo y al Grano para Data Analyst y Data Scientist

Una formación diseñada específicamente para enseñarte el SQL que realmente necesitas si quieres trabajar con datos.

No el SQL académico.

No el SQL pensado para administradores.

No el SQL lleno de teoría infinita.

Sino el SQL práctico que utilizan analistas y data scientists todos los días.

Basado en dos grandes pricipios:

Enfocarte en el SQL que necesitas a nivel profesional como analista de datos y no como administrador de base de datos

Aprenderlo por hitos profesionales, no por comandos sueltos. Del análisis a la query, y no al revés como hacen los demás cursos

Si alguna vez empezaste a aprender SQL y lo dejaste porque se hizo pesado, aburrido o demasiado técnico — no fue culpa tuya. Es que era el enfoque equivocado.

Este curso corrige radicalmente eso.

Programa

Lo que vas a encontrar dentro del programa

1

Bloque 1: SQL y bases de datos desde cero

Antes de escribir consultas, necesitas entender el terreno.

Aprenderás:

  • Qué es SQL.
  • Qué significa Structured Query Language.
  • Qué es una query.
  • Por qué SQL es básico para Data Analysts y Data Scientists.
  • Qué significa que SQL sea un lenguaje declarativo.
  • Cuáles son sus principales componentes: DML, DDL, TCL y DCL.
  • Por qué como analista vas a usar sobre todo DML.

Este bloque te ayuda a hablar de SQL con propiedad y a no quedarte en blanco si aparece en una entrevista.

2

Bloque 2: Bases de datos relacionales

Aquí entenderás cómo se organiza la información en empresas.

Aprenderás:

  • Qué es una base de datos.
  • Qué tipos de bases de datos existen.
  • Qué diferencia hay entre bases de datos relacionales y NoSQL.
  • Qué bases de datos comerciales y open source existen.
  • Por qué el curso usa MySQL.
  • Qué diferencias puede haber entre MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle o SQLite.

También verás por qué, aunque aprendas con MySQL, gran parte de la lógica SQL te servirá para trabajar con otros sistemas, con pequeñas variaciones de sintaxis.

3

Bloque 3: Mundo transaccional vs mundo informacional

Este bloque te ayuda a entender cómo se usan los datos dentro de una empresa.

Aprenderás:

  • Qué es una base de datos transaccional.
  • Qué es una base de datos informacional.
  • Por qué los analistas trabajan principalmente en el mundo informacional.
  • Qué son los data warehouses, data marts, data lakes, OLAP y Business Intelligence a nivel conceptual.
  • Por qué a veces recuperar información del transaccional puede ser más lento, costoso o complejo.

Esto te dará contexto real de empresa, no solo teoría de aula.

4

Bloque 4: — Cómo entender bases de datos como un analista

Aprenderás:

  • Cómo se separa la información en tablas.
  • Cómo se evitan duplicidades.
  • Cómo mejora la calidad del dato.
  • Qué es la integridad referencial.
  • Por qué este modelo permite trabajar con millones de registros de forma más eficiente.
  • cómo se organiza realmente la información dentro de una empresa.

Este módulo elimina muchísima confusión.

Y empiezas a entender las bases de datos como sistemas conectados y de información de negocio.

5

Bloque 5: Diagramas entidad-relación, claves primarias y claves foráneas

Cuando trabajes en una empresa, no vas a poder consultar bien una base de datos si no entiendes su mapa.

Aprenderás:

  • Qué es un diagrama entidad-relación.
  • Cómo leer el esquema de una base de datos.
  • Cómo identificar tablas.
  • Cómo identificar campos.
  • Cómo entender relaciones entre tablas.
  • Qué es una clave primaria.
  • Qué es una clave foránea.
  • Cómo se usan estas claves para cruzar información.

Este bloque te prepara para trabajar con bases de datos reales, donde la información está repartida y conectada.

6

Bloque 6: Instalación de MySQL y MySQL Workbench

Tendrás tu propio entorno para practicar.

Aprenderás:

  • Cómo instalar MySQL.
  • Cómo instalar MySQL Workbench.
  • Cómo configurar tu entorno.
  • Cómo conectarte a una base de datos.
  • Cómo empezar a ejecutar tus primeras consultas.

Sin entorno, no hay práctica.

Y sin práctica, SQL no se consolida.

7

Bloque 7: Consultas SQL para análisis de datos

Aprenderás a utilizar:

  • SELECT
  • WHERE
  • GROUP BY
  • HAVING
  • ORDER BY
  • LIMIT
  • Funciones de agregación
  • Segmentaciones
  • Métricas de negocio

Pero lo importante no es solo la sintaxis.

Lo importante es que entiendas cuándo usar cada cosa y cómo pensar la lógica de una consulta.

Porque eso es exactamente lo que te van a pedir en entrevistas y trabajos reales.

El objetivo es que puedas pasar de una pregunta de negocio a una query útil.

Por ejemplo:

qué productos venden más.

qué clientes generan más ingresos.

qué categorías crecen más.

qué ventas se hicieron en un periodo.

qué segmentos tienen mejor comportamiento.

qué registros cumplen ciertas condiciones.

8

Bloque 8: SQL Avanzado: Joins, subconsultas, CTEs y window functions

Aquí es donde empiezas a pasar de SQL básico a SQL realmente útil para análisis.

Aprenderás:

  • Cómo cruzar tablas con joins.
  • Cuándo usar cada tipo de join.
  • Cómo escribir subconsultas.
  • Cómo usar CTEs para ordenar consultas complejas.
  • Cómo aplicar window functions.
  • Cómo crear rankings.
  • Cómo calcular acumulados.
  • Cómo comparar registros dentro de grupos.
  • Cómo resolver preguntas avanzadas sin convertir tus queries en un caos.

El curso incluye ejercicios donde se combinan joins, CTEs y window functions para resolver problemas de negocio.

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Bloque 9: Gestión básica de bases de datos y tablas

No necesitas convertirte en administrador de bases de datos.

Pero sí necesitas saber lo mínimo para no depender de otros en operaciones básicas.

Aprenderás:

  • Crear bases de datos.
  • Crear tablas.
  • Modificar tablas.
  • Insertar registros.
  • Actualizar datos.
  • Eliminar registros.
  • Entender operaciones como commit y rollback.

Con esto tendrás una base suficiente para desenvolverte cuando necesites crear, modificar o preparar información.

10

Bloque 10: Caso práctico de negocio

Al final, todo se une.

Aquí dejas de practicar comandos sueltos y empiezas a resolver preguntas completas.

Tendrás que:

  • entender el problema,
  • identificar las tablas necesarias,
  • decidir cómo cruzarlas,
  • filtrar registros,
  • agrupar datos,
  • crear métricas,
  • ordenar resultados,
  • usar CTEs o subconsultas cuando haga falta,
  • aplicar window functions,
  • y construir una respuesta útil para negocio.

El objetivo es que salgas con más confianza, no solo con más apuntes.

Resultados

Al terminar el curso, podrás…

Y eso significa:

  • Entender cómo se organiza la información en una base de datos relacional.
  • Leer un diagrama entidad-relación sin perderte.
  • Identificar qué tablas necesitas para responder una pregunta de negocio.
  • Escribir consultas SQL desde cero.
  • Filtrar, ordenar y agrupar datos.
  • Crear métricas con funciones de agregación.
  • Cruzar tablas con joins.
  • Resolver consultas más avanzadas con subconsultas y CTEs.
  • Usar window functions para rankings, acumulados y análisis segmentados.
  • Prepararte mejor para entrevistas técnicas de Data Analyst o Data Scientist.
  • Trabajar con una cheat sheet para no depender de memorizar cada detalle de la sintaxis.
Poder empezar a aplicar a puestos de data analyst
No quedarte fuera en procesos de selección
No depender de nadie más para extraer los datos que necesitas
Tener confianza en entornos donde se necesita moverte entre datos
Sentirte más autónomo cuando necesites extraer datos de una base de datos empresarial.

En definitiva estar preparado para superar entrevista y empezar a usar SQL para análisis de datos en trabajo.

Para quién es

Este curso es para ti si…

Estás empezando en Data: SQL siempre es el primer paso y lo primero que te van a pedir en Data Analytics y Data Science

Estás en proceso de reconvertirte a Data desde negocio: saber SQL le va dar una segunda vida a tu conocimiento de negocio

Has enviado CVs a ofertas de Data y te han descartado en la prueba técnica

Ya trabajas con datos pero dependes de otros para sacar información de la base de datos

Empezaste algún curso de SQL y lo dejaste porque se hizo interminable y poco práctico

No necesitas experiencia previa.
No necesitas ser ingeniero.
No necesitas memorizar un manual entero.
Solo necesitas seguir el enfoque correcto.

SQL Directo y al Grano para Data Analyst y Data Scientist es la diferencia entre:

Perder 6 meses estudianto teoría innecesaria
O estar capacitado para pasar las entrevitas en 4 semanas siguiendo el método de este curso

Oferta

Accede hoy a SQL Directo y al Grano para Analistas de Datos y empieza a aprender el SQL que realmente necesitas para trabajar con datos.

OFERTA FLASH SÓLO HASTA EL XX:

Precio

229€+iva

Accede hoy

No tiene sentido que sigas con cosas más avanzadas (python, machine learning, IA) hasta que no sepas SQL. Sería como seguir echando agua en un cubo con un agujero.

Tienes que solucionar SQL ya para seguir avanzando en Data.

El problema es que un bootcamp de Data Analytics cuesta entre 3.000€ y 8.000€. Un máster, entre 5.000€ y 15.000€.

Y en ambos, el SQL que aprendes es muy básico.

Aquí tienes el SQL completo para analistas de datos y con el caso práctico más completo para análisis con SQL que hayas visto nunca por 229€+iva.

La lógica habla por si sola.

Bonos

Bono 1 — Cheat Sheet visual de SQL

Una hoja de referencia para tener siempre a mano la sintaxis y los patrones más importantes del curso.

Ideal para repasar, practicar y consultar rápidamente cuando estés trabajando.

Bono 2 — Guía de conceptos clave para entrevistas

Resumen de los conceptos que suelen aparecer en entrevistas: componentes de SQL, bases de datos relacionales, claves primarias, claves foráneas, DML, DDL, TCL y DCL.

Bono 3 — Mapa de consultas SQL para analistas

Una estructura mental para saber qué tipo de consulta necesitas según la pregunta de negocio: filtros, agregaciones, joins, rankings, acumulados, segmentaciones o cálculos avanzados.

FAQ

“No sé nada de SQL. ¿Puedo empezar?”

Sí. El curso empieza desde los conceptos básicos: qué es SQL, qué es una base de datos, cómo funcionan las bases de datos relacionales y cómo instalar el entorno de trabajo.

No necesitas venir de administración de bases de datos.

“No quiero aprender teoría innecesaria.”

Precisamente ese es el enfoque del curso.

No está diseñado para DBAs. Está diseñado para analistas de datos y data scientists que necesitan usar SQL para extraer, cruzar y analizar información.

“Ya he probado otros cursos de SQL y se me hicieron pesados.”

Este curso está creado para ir directo al grano: lecciones cortas, contenido práctico, materiales preparados y foco en lo que vas a utilizar en el trabajo.

Además el método de caso hace que los alumnos digan que es un curso muy divertido.

Sí! Un curso de SQL divertido es posible y lo tienes delante de ti!

“¿No puedo aprenderlo gratis en youtube?”

SQL sí.

A ANALIZAR DATOS usando SQL no.

“¿Tengo que memorizar toda la sintaxis?”

No. En tiempos de la IA no tiene sentido ya memorizar sintaxis.

El objetivo no es que memorices cada comando de memoria, sino que entiendas qué puedes hacer con SQL, cómo pensar una consulta y cómo comprobar si el resultado tiene sentido.

Para la sintaxis tendrás cheat sheets descargables y por supuesto podrás apoyarte en ChatGpt

“¿Me sirve si quiero trabajar como Data Analyst y Data Scientist?”

Sí. De hecho, el curso está especialmente diseñado para Data Analyst y Data Scientist.

“¿Me sirve para entrevistas?”

Sí. El curso incluye tanto la parte práctica de consultas como conceptos que suelen aparecer en entrevistas, como los componentes de SQL, bases de datos relacionales, claves primarias, claves foráneas y diagramas entidad-relación.

“¿Solo sirve para MySQL?”

El curso se trabaja con MySQL, pero gran parte de SQL es transferible a otros sistemas como PostgreSQL, SQL Server, Oracle o SQLite. Puede haber pequeñas diferencias de sintaxis, pero la lógica principal te servirá para moverte entre entornos.

¿Cuánto tiempo necesito?

Depende de tu ritmo.

Pero si te pones a tiempo completo en 3-4 semanas ya te habrás formado en el SQL necesario para pasar entrevistas y aplicar en un trabajo.

¿Tengo acceso inmediato?

Sí, una vez completada la inscripción tendrás acceso a todo el contenido.