Curso de SQL Server para Análisis de Datos

Lección 1 • Descripción General de la Arquitectura de SQL Server

Cubre el motor de base de datos, las instancias y las estructuras de almacenamiento con las que interactúan los analistas. Establece el modelo mental necesario para todo el trabajo de consultas posterior.

Lección 2 • Comprendiendo las Bases de Datos de Muestra

Usa AdventureWorks y bases de datos de práctica similares para fundamentar los ejercicios en datos de negocio realistas. Construye familiaridad con esquemas analíticos comunes.

Lección 3 • Filtrado y Ordenamiento de Datos

Aplica condiciones WHERE y cláusulas ORDER BY para controlar qué filas se devuelven y en qué secuencia. Habilita directamente la exploración de datos enfocada.

Lección 4 • Escribiendo Tus Primeras Consultas SELECT

Introduce la sintaxis SELECT, la selección de columnas y la lectura de conjuntos de resultados. Forma la habilidad de consulta básica que toda técnica posterior extiende.

Lección 1 • Conjuntos de Agrupamiento y Resúmenes Rollup

Introduce ROLLUP, CUBE y GROUPING SETS para subtotales multinivel. Soporta informes de resumen jerárquicos sin múltiples consultas separadas.

Lección 2 • Filtrando Resultados Agregados con HAVING

Distingue HAVING de WHERE y lo aplica para filtrar salidas agrupadas. Permite informes basados en umbrales, como los segmentos de mejor rendimiento.

Lección 3 • Agrupando Resultados con GROUP BY

Aplica GROUP BY para segmentar agregados por categoría, fecha o dimensión. Conecta la summarización con el análisis dimensional usado en dashboards.

Lección 1 • Claves Relacionales y Conceptos de Join

Explica las claves primarias, claves foráneas y la cardinalidad antes de cualquier sintaxis de JOIN. Asegura que los analistas entiendan por qué funcionan los joins, no solo cómo escribirlos.

Lección 2 • Operaciones de Conjunto para Comparación de Datos

Usa UNION, INTERSECT y EXCEPT para comparar y combinar conjuntos de resultados. Complementa las técnicas de join para conciliación de datos y análisis de brechas.

Lección 3 • Técnicas de INNER y OUTER JOIN

Cubre INNER, LEFT, RIGHT y FULL OUTER JOIN con casos de uso de negocio para cada uno. Construye el vocabulario de joins usado en prácticamente cada consulta analítica.

Lección 4 • Self-Joins y Cross Joins

Aplica self-joins para datos jerárquicos y cross joins para análisis combinatorio. Extiende las habilidades de join a patrones menos comunes pero analíticamente valiosos.

Lección 1 • Patrones EXISTS y NOT EXISTS

Usa EXISTS para lógica de semi-join y NOT EXISTS para filtrado anti-join. Proporciona alternativas eficientes a las subconsultas basadas en IN para grandes conjuntos de datos.

Lección 2 • Subconsultas Escalares e Inline

Introduce subconsultas en las cláusulas SELECT, WHERE y FROM para resultados de valor único y a nivel de tabla. Establece el concepto de anidamiento que las CTEs simplifican más adelante.

Lección 3 • Aplicando CTEs en Flujos de Trabajo Analíticos

Combina CTEs con agregaciones, joins y funciones de ventana en consultas realistas de múltiples pasos. Demuestra cómo el diseño de consultas modulares acelera la resolución de problemas analíticos.

Lección 4 • CTEs Recursivas para Datos Jerárquicos

Construye CTEs recursivas para recorrer estructuras padre-hijo como organigramas y listas de materiales. Desbloquea el análisis jerárquico que no es posible con joins estándar.

Lección 1 • Fundamentos de Funciones de Ventana

Explica la cláusula OVER, el particionamiento y el ordenamiento como base de todas las funciones de ventana. Distingue las funciones de ventana de GROUP BY para prevenir el mal uso común.

Lección 2 • Funciones de Ranking y Numeración

Aplica ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK y NTILE para rankear y segmentar datos. Permite el análisis top-N, el manejo de empates y la agrupación por percentiles.

Lección 3 • Totales Acumulados y Promedios Móviles

Usa SUM, AVG y COUNT con cláusulas de marco para calcular métricas acumulativas y móviles. Soporta el análisis de tendencias y el seguimiento del rendimiento a lo largo del tiempo.

Lección 4 • Combinando Funciones de Ventana en Informes

Integra múltiples funciones de ventana en una sola consulta para producir informes de resumen a nivel ejecutivo. Demuestra patrones analíticos del mundo real usados en dashboards de BI.

Lección 1 • Lógica Condicional con CASE

Construye expresiones CASE simples y buscadas para crear categorías derivadas y métricas condicionales. Reemplaza múltiples consultas con transformaciones condicionales de una sola pasada.

Lección 2 • Manipulación de Fecha y Hora

Cubre DATEPART, DATEDIFF, DATEADD y FORMAT para extraer y calcular valores de fecha. Permite la segmentación basada en tiempo y los cálculos de período, centrales para los informes.

Lección 3 • Funciones de Cadena para Limpieza de Datos

Aplica TRIM, REPLACE, SUBSTRING, CHARINDEX y CONCAT para estandarizar campos de texto. Aborda los problemas de calidad de datos que los analistas encuentran en los datos de sistemas de origen.

Lección 4 • Funciones de Manejo de NULL

Usa ISNULL, COALESCE y NULLIF para gestionar valores faltantes en cálculos analíticos. Previene errores silenciosos causados por la propagación de NULL en fórmulas.

Lección 1 • Almacenamiento Temporal para Rendimiento

Compara tablas temporales, variables de tabla y CTEs para organizar resultados intermedios de manera eficiente. Ayuda a los analistas a elegir el patrón de almacenamiento temporal correcto para cada escenario.

Lección 2 • Optimizando Joins y Agregaciones

Aplica guías de orden de join, conciencia de estadísticas y reducción de agregados para reducir el costo de consulta. Apunta a los problemas de rendimiento más comunes en cargas de trabajo analíticas.

Lección 3 • Leyendo Planes de Ejecución

Interpreta planes de ejecución gráficos y de texto para identificar operadores costosos. Proporciona a los analistas la habilidad de diagnóstico para identificar cuellos de botella de rendimiento de forma independiente.

Lección 4 • Fundamentos de Índices para Analistas

Explica los índices clustered y non-clustered y cómo afectan la velocidad de consulta. Permite a los analistas solicitar o crear índices apropiados para sus cargas de trabajo.

Lección 1 • SQL Dinámico en Procedimientos Analíticos

Construye cadenas de SQL dinámico para consultas analíticas flexibles, impulsadas por parámetros. Aborda escenarios donde los nombres de columna o los filtros no pueden estar incrustados en el código.

Lección 2 • Creando y Gestionando Vistas

Define las vistas como sentencias SELECT guardadas que simplifican las consultas complejas para los usuarios finales. Establece la capa de abstracción entre las tablas sin procesar y las herramientas de informes.

Lección 3 • Introducción a los Procedimientos Almacenados

Escribe procedimientos almacenados parametrizados para encapsular y reutilizar lógica de consulta analítica. Permite un acceso a datos consistente y seguro para aplicaciones de informes.

Lección 4 • Vistas indexadas para resultados precalculados

Crea vistas indexadas para materializar agregaciones costosas y acelerar consultas repetidas. Apunta a consultas analíticas de alta frecuencia que se benefician del precálculo.