SQL (Structured Query Language) es una herramienta fundamental para los analistas de datos. Permite extraer, manipular y gestionar datos almacenados en bases de datos relacionales. Dominar las consultas SQL esenciales es crucial para realizar análisis efectivos y obtener insights valiosos. En esta nota, exploramos las consultas SQL clave que cada analista de datos debe conocer.1. Consulta Básica: SELECTLa consulta SELECT…
2 de agosto de 2024
Consultas SQL Esenciales para Analistas de Datos
SQL (Structured Query Language) es una herramienta fundamental para los analistas de datos. Permite extraer, manipular y gestionar datos almacenados en bases de datos relacionales. Dominar las consultas SQL esenciales es crucial para realizar análisis efectivos y obtener insights valiosos. En esta nota, exploramos las consultas SQL clave que cada analista de datos debe conocer.
1. Consulta Básica: SELECT
La consulta SELECT es la base de todas las consultas SQL. Permite extraer datos de una o más tablas, facilitando el acceso a la información necesaria para el análisis.
2. Filtrado de Datos: WHERE
El filtro WHERE se utiliza para limitar los resultados basados en condiciones específicas, permitiendo enfocar el análisis en un subconjunto relevante de datos.
3. Ordenación de Datos: ORDER BY
El comando ORDER BY organiza los resultados en un orden específico, ya sea ascendente o descendente. Ordenar datos es crucial para identificar patrones y tendencias.
4. Agregación de Datos: GROUP BY
El GROUP BY agrupa datos que tienen valores comunes en una columna. Junto con funciones de agregación como SUM y COUNT, permite realizar cálculos en grupos de datos y obtener insights generales.
5. Unión de Tablas: JOIN
Las uniones (JOIN) combinan filas de dos o más tablas basadas en una condición común. Esto es esencial para integrar datos de múltiples fuentes y realizar análisis más completos.
6. Subconsultas: Subqueries
Las subconsultas son consultas anidadas dentro de otras consultas. Permiten realizar operaciones complejas y obtener resultados específicos al depender de resultados intermedios.
7. Actualización de Datos: UPDATE
El comando UPDATE modifica los datos existentes en una tabla. Es fundamental para mantener los datos actualizados y relevantes para el análisis.
8. Eliminación de Datos: DELETE
El DELETE se usa para eliminar registros de una tabla, ayudando en la gestión y limpieza de datos.
Dominar estas consultas SQL es esencial para cualquier analista de datos que busque extraer y manipular datos de manera efectiva. Desde la obtención básica de datos hasta la realización de uniones complejas y la actualización de registros, estos comandos son clave para realizar análisis profundos y obtener insights valiosos. Para seguir aprendiendo sobre SQL y mejorar tus habilidades en el análisis de datos haz click aquí
Muchos me preguntan: ¿Cómo doy el salto de Data Analyst a Data Scientist? ¿Hay un curso? ¿Una maestría? ¿Una fórmula secreta?
La verdad es que hay muchas rutas, pero hay algo en común en todas las historias de quienes lo logran: curiosidad, disciplina y conexión con el negocio.
Aquí te dejo los 5 pasos más claros para construir ese camino, y dos historias reales de personas que lo recorrieron —cada uno a su manera:
1. Aprende Python (o R)
Como analista quizás manejas bien Excel, Power BI o SQL. Pero para crear modelos predictivos necesitas ir un paso más allá: programar. Python es hoy el más popular. Tiene librerías como pandas, scikit-learn y matplotlib que te permiten analizar, modelar y visualizar datos de forma poderosa. ¿No sabes por dónde empezar? Aprende con proyectos pequeños que te emocionen.
2. Domina fundamentos de estadística y machine learning
No necesitas volverte experto en deep learning de la noche a la mañana. Pero sí entender bien cosas como regresión, árboles de decisión, clustering y cómo evaluar modelos (precisión, recall, AUC, etc.). Esa base te da criterio y confianza.
3. Conecta con el negocio
Un buen Data Scientist no solo sabe modelar: entiende el “para qué”. En cada reunión, pregunta:
“¿Qué problema estamos resolviendo?” “¿Qué decisión se tomará con este modelo?” Ese chip te transforma de técnico a estratega.
4. Aprende a comunicar tus hallazgos
Los datos hablan, sí. Pero tú debes traducirlos. Hazlo simple. Usa ejemplos. Cuenta una historia. Si un gerente no técnico entiende lo que hiciste y lo usa para decidir… misión cumplida.
5. Toma iniciativa
No esperes que te digan “haz un modelo”. Observa procesos, encuentra puntos de mejora y propón soluciones. El que propone, lidera.
🌟 Ahora, dos historias reales de transformación:
📘 Juan Carlos – De psicólogo a líder de ciencia de datos en educación
Graduado en Psicología, trabajaba con pacientes con trastornos mentales. Pero algo lo llamaba más: la estadística. Hizo una maestría, empezó a analizar grandes bases de datos en salud, y luego en el Ministerio de Educación. En Innova Schools fundó el área de Data desde cero y diseñó su primer modelo de churn… ¡sin que la empresa estuviera 100% preparada tecnológicamente! Todo empezó con una pasión por entender el comportamiento con datos.
📗 Douglas – De economista curioso a Head de Analytics en una corporación regional
No sabía R ni Python, pero se metió a una datatón por curiosidad. Su equipo ganó. ¿La razón? Entendieron el problema mejor que nadie. Ese evento le cambió la vida. En Alicorp aprendió R bajo presión, lideró proyectos y armó su primer equipo. Hoy, es Head of Data & Analytics, y su filosofía es clara:
“Los datos deben servir para tomar decisiones reales, en problemas reales.” ¿Todo comenzó? Cuando dijo: “yo quiero aprender eso”.
Muchos me preguntan: ¿Cómo doy el salto de Data Analyst a Data Scientist? ¿Hay un curso? ¿Una maestría? ¿Una fórmula secreta?
La verdad es que hay muchas rutas, pero hay algo en común en todas las historias de quienes lo logran: curiosidad, disciplina y conexión con el negocio.
Aquí te dejo los 5 pasos más claros para construir ese camino, y dos historias reales de personas que lo recorrieron —cada uno a su manera:
1. Aprende Python (o R)
Como analista quizás manejas bien Excel, Power BI o SQL. Pero para crear modelos predictivos necesitas ir un paso más allá: programar. Python es hoy el más popular. Tiene librerías como pandas, scikit-learn y matplotlib que te permiten analizar, modelar y visualizar datos de forma poderosa. ¿No sabes por dónde empezar? Aprende con proyectos pequeños que te emocionen.
2. Domina fundamentos de estadística y machine learning
No necesitas volverte experto en deep learning de la noche a la mañana. Pero sí entender bien cosas como regresión, árboles de decisión, clustering y cómo evaluar modelos (precisión, recall, AUC, etc.). Esa base te da criterio y confianza.
3. Conecta con el negocio
Un buen Data Scientist no solo sabe modelar: entiende el “para qué”. En cada reunión, pregunta:
“¿Qué problema estamos resolviendo?” “¿Qué decisión se tomará con este modelo?” Ese chip te transforma de técnico a estratega.
4. Aprende a comunicar tus hallazgos
Los datos hablan, sí. Pero tú debes traducirlos. Hazlo simple. Usa ejemplos. Cuenta una historia. Si un gerente no técnico entiende lo que hiciste y lo usa para decidir… misión cumplida.
5. Toma iniciativa
No esperes que te digan “haz un modelo”. Observa procesos, encuentra puntos de mejora y propón soluciones. El que propone, lidera.
🌟 Ahora, dos historias reales de transformación:
📘 Juan Carlos – De psicólogo a líder de ciencia de datos en educación
Graduado en Psicología, trabajaba con pacientes con trastornos mentales. Pero algo lo llamaba más: la estadística. Hizo una maestría, empezó a analizar grandes bases de datos en salud, y luego en el Ministerio de Educación. En Innova Schools fundó el área de Data desde cero y diseñó su primer modelo de churn… ¡sin que la empresa estuviera 100% preparada tecnológicamente! Todo empezó con una pasión por entender el comportamiento con datos.
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No sabía R ni Python, pero se metió a una datatón por curiosidad. Su equipo ganó. ¿La razón? Entendieron el problema mejor que nadie. Ese evento le cambió la vida. En Alicorp aprendió R bajo presión, lideró proyectos y armó su primer equipo. Hoy, es Head of Data & Analytics, y su filosofía es clara:
“Los datos deben servir para tomar decisiones reales, en problemas reales.” ¿Todo comenzó? Cuando dijo: “yo quiero aprender eso”.
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