Para Data Analysts, Data Scientists y perfiles de negocio que necesitan usar SQL con confianza para extraer, cruzar, transformar y analizar datos en bases de datos empresariales

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

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

Solo el SQL que necesitas para trabajar con datos.

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;

Revenue by segment

+18%

Order failure rate

warning

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

APUNTARME

SQL es imprescindible para trabajar como Data Analyst o Data Scientist

Es la primera capacidad más demandada en las ofertas de Data Analytics y la segunda en las de Data Science.

SQL aparece como la capacidad más demandada en ofertas de Data Analyst.
SQL aparece como la segunda capacidad más demandada en ofertas de Data Scientist.

Pero hay un problema: siempre te enseñan SQL como un informático… y no es el SQL que necesita un analista de datos

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

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

Complejidad de administración de bases de datos, servidores, permisos y 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
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:

Justo por eso hemos creado el SQL Data Mastery

SQL Data Mastery 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 2 grandes principios:

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 intentaste 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 eso radicalmente y en poco tiempo estarás capacitado para pasar entrevistas como analista o científico de datos.

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.

9

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.

Pero la joya de este curso es el caso práctico

Con el que aprenderás a trabajar como lo harás en la realidad.

// proyecto Reflotar las ventas
// rol Data Analyst, recién fichado
// duración 6 sprints — 6 semanas
// entregable Caso 100% de negocio para tu portfolio
brief_inicial.sql 
-- Sprint 1 · Día 1
-- "Necesito saber por qué caen las ventas"
SELECT country,
       SUM(revenue) AS revenue,
       SUM(revenue) -
       LAG(SUM(revenue))
         OVER (ORDER BY quarter)
       AS delta
FROM sales
WHERE quarter >= '2025-Q1'
GROUP BY country
ORDER BY delta ASC;
! 4 países en rojo + siguiente sprint

Simularemos que acabas de fichar como Analista de Datos en un Ecommerce.

Una marca real, con catálogo, países, canales, devoluciones y todo el caos de un negocio que necesita decisiones basadas en datos — ya.

sector

Retail · Outdoor & Snow

operación

14 países · 6 canales

equipo

~200 personas

misión

Reflotar las ventas

Extreme Sports House, empresa ecommerce del caso práctico.
// company_mockup.png

Reportarás a 5 directivos con prioridades distintas.

En un proyecto de 6 semanas tendrás que ir interactuando con los diferentes directivos de la empresa para ayudarles a reflotar las ventas.

Cada directivo te trae problemas reales — no ejercicios de manual.
Cada problema se convierte en una consulta SQL útil para negocio.
Cada consulta es una pieza más para tu portfolio.
Cinco directivos con prioridades distintas.
// equipo_directivo.png

El proyecto se organiza en sprints, y en cada uno recibirás peticiones de los directivos.

Semana 1

Diagnóstico

SELECT · WHERE · ORDER BY

BÁSICO

Semana 2

Zoom en canales

GROUP BY · agregaciones

BÁSICO

Semana 3

Cruces de información

JOINs · subconsultas

INTERMEDIO

Semana 4

Ciclo de vida del cliente

CTEs · segmentación

INTERMEDIO

Semana 5

Métricas avanzadas

Window functions · acumulados

AVANZADO

Semana 6

Recomendación

Lógica de negocio · solución final

AVANZADO

Y un mail nuevo cada día.

Cada mañana te llega un brief real desde un directivo distinto. Lo lees, lo desmenuzas en preguntas, decides qué tablas necesitas, y lo conviertes en una query útil.

// Tu sprint en una línea:

brief → preguntas → tablas → query → respuesta

Email con una petición real de análisis.
// inbox · sprint 2 · día 3

Aprenderás desde las soluciones más frecuentes en la empresa como segmentar el ciclo de vida del cliente.

Qué clientes compran, cuáles se fidelizan, cuáles se duermen, cuáles se pierden — y dónde poner el foco. Todo expresado en SQL con CTEs y agregaciones temporales.

1

Cliente potencial

Detectas usuarios con interes inicial.

2

Compra

Identificas quien convierte y que canales funcionan.

3

Fidelizacion

Mides repeticion, valor y relacion activa.

4

Reactivacion

Encuentras clientes dormidos y oportunidades.

5

Reconquista

Priorizas acciones para recuperar valor.

Hasta las más avanzadas como construir un sistema de recomendación.

Identifican el potencial interés de un cliente o usuario en base al parecido con otros usuarios o al parecido de los productos en los que se ha interesado con otros productos.

AFiltrado colaborativo

user × user

Si dos clientes compran lo mismo, lo que aún no ha comprado uno se le sugiere al otro.

U1

P1 P2

match

U3

P1 P2 P3

Sugerir P3 a U1

U1 y U3 coinciden en P1, P2. Le sugerimos P3.

BBasados en contenido

item × item

Comparamos atributos del producto que el cliente vio para sugerirle otros parecidos.

Producto visto
tag precio tipo
Similar A Similar B

Mismas etiquetas, mismo precio, mismo segmento → recomendación.

CReglas de asociación

cart × cart

“Quienes compraron esto también compraron aquello.” Patrones en el carrito.

Carrito 1

A + B

Carrito 2

A + B + C

Si A + B, recomendar C

Frecuencia conjunta de productos en el ticket de venta.

Al terminar el curso, podrás…

  • Entender cómo se organiza la información en una base de datos relacional.
  • Leer un diagrama entidad-relación sin perderte.
  • Identificar qué tabla s 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.

Y eso significa:

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 entrevistas y empezar a usar SQL para análisis de datos en el trabajo.

// Lo que no se necesita

No necesitas experiencia previaNo necesitas ser ingenieroNo necesitas memorizar un manual entero

SQL Data Mastery es la diferencia real

Con otros cursos

6meses

Perdidos en teoría innecesaria

$ progress: stalled

$ confidence: 0.12

$ ready_for_interview: false

Con SQL Data Mastery

4semanas

Capacitado para pasar entrevistas siguiendo el método del curso.

$ progress: complete

$ confidence: 0.94

$ ready_for_interview: true

Promoción finalizada

Lista de espera

La promoción de SQL Data Mastery ya ha finalizado

Apúntate a la lista de espera y te avisaremos cuando se abra la siguiente convocatoria.

Oferta flash

Esta promoción ya ha finalizado

Déjanos tu email para enterarte de la próxima apertura

00 Días
00 Horas
00 Min
00 Seg

Incluye

  • Acceso de por vida al curso completo
  • Talleres y ejercicios
  • Cheat sheet y recursos descargables
  • Caso práctico final 100% de negocio
  • Soporte por email en 24h laborables

Próxima apertura

Esta promoción ya ha finalizado

Apúntate a la lista de espera para enterarte de la siguiente apertura.

Ejemplos reales de lo que pasa cuando aprendes SQL para análisis de datos

Son capturas reales de alumnos que usaron SQL como palanca para avanzar en entrevistas, empleo y criterio profesional.

Primer empleo en data 01

Consiguió su primer empleo en el área de data

Antes de firmar su primer contrato en data, tenía que superar la barrera que más candidatos no pasan: demostrar criterio técnico en una entrevista real. La diferencia no fue memorizar comandos, sino llegar con una base de SQL y análisis suficientemente sólida como para hablar de datos con seguridad.

Captura real
Email de alumno que consiguió su primer empleo en el área de data y destaca SQL como clave.
Oferta como analista 02

Recibió una oferta para trabajar como analista de datos junior

Su objetivo era claro: entrar como analista de datos. El obstáculo también: cuando el proceso se puso serio, apareció una prueba de SQL. Y ahí es donde el aprendizaje deja de ser académico y se convierte en una oferta sobre la mesa.

Captura real
Email de alumno que recibió una oferta para trabajar como analista de datos junior tras una prueba de SQL.
Aprendizaje profundo 03

Sintió que aprendía mucho más que con cursos sueltos

El problema de aprender SQL por piezas es que puedes acumular vídeos y seguir sin saber cómo pensar una consulta real. Este alumno venía con esa referencia y encontró algo distinto: estructura, conexión entre conceptos y un criterio práctico que no aparece cuando solo buscas comandos sueltos.

Captura real
Email de alumno sorprendido por lo aprendido en SQL y por el enfoque práctico del curso.

Mi Consejo:

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. Apúntate a la lista de espera para enterarte de la siguiente apertura.

La lógica habla por si sola.

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.