Aprende a limpiar, analizar y visualizar datos con un caso real de ventas, de las hojas de cálculo a SQL, dashboards y pandas, y prepárate para tu primer empleo como analista.
Sin registro: entras y lees. Con tu cuenta gratis guardas el avance y obtienes el certificado.
Cada lección empieza diciéndote qué lograrás.
Casos de negocios y situaciones de Latinoamérica.
Compruebas lo aprendido con corrección inmediata.
Practicas y luego comparas con la solución.
4 niveles · 16 lecciones · 3h 28min de contenido
Del dato a la decisión, los cuatro tipos de análisis, roles de datos, herramientas y el caso Nexo.
Preguntar, preparar, procesar, analizar, compartir y actuar, con un caso completo y preguntas SMART.
Datos cuantitativos y cualitativos, tipos en Excel, SQL y pandas, tablas ordenadas, formato largo y diccionario de datos.
Tablas, indicadores, SUMAR.SI.CONJUNTO, BUSCARX, UNICOS, FILTRAR y la función QUERY de Google Sheets.
Perfilado, duplicados, textos mal escritos, valores faltantes, fechas como texto, validación y registro de cambios.
Tendencia central, dispersión, coeficiente de variación, cuartiles, diagrama de caja y valores atípicos.
Filas, columnas y valores, campos calculados, porcentajes del total, agrupación de fechas y segmentaciones.
Bases de datos relacionales, tu base de práctica en SQLite, filtros con WHERE, orden, límites y la trampa de AND y OR.
Funciones de agregación, agrupar y filtrar grupos, CASE WHEN, INNER y LEFT JOIN y búsqueda de datos huérfanos.
Gráficos según la pregunta, líneas, barras y donas, principios de diseño y gráficos engañosos.
Tipos de dashboard, diseño previo, medidas DAX, campos calculados en Looker Studio y buenas prácticas.
Audiencia, gran idea, estructura situación-complicación-resolución, gráficos explicativos y honestidad.
Coeficiente de Pearson, correlación frente a causalidad, tendencia lineal, estacionalidad y pruebas A/B con valor p.
Cargar, explorar y limpiar con pandas, groupby, merge, pivot_table, análisis mensual, gráficos y exportación a Excel.
Encargo, fases y entregables, cinco hallazgos con Pareto, recomendaciones, README y publicación.
Puestos de entrada, portafolio, CV con logros, pruebas de SQL y Excel, caso de negocio, método STAR y plan de 90 días.
Un curso práctico de análisis de datos para aprender a convertir tablas llenas de números en decisiones. Todo el curso gira alrededor de un mismo caso: las ventas de 2025 de Nexo, una tienda online ficticia que vende en Perú, México y Colombia. Así ves cómo cada herramienta aporta algo nuevo a la misma historia, desde la primera pregunta hasta la recomendación final.
Empiezas por el proceso de análisis en seis fases, los tipos de datos y las fórmulas clave de Excel y Google Sheets. Luego limpias datos con errores reales (duplicados, vacíos, textos mal escritos y fechas en otro formato), calculas estadística descriptiva, cruzas información con tablas dinámicas y escribes consultas SQL con WHERE, GROUP BY, HAVING y JOIN. En el nivel avanzado eliges el gráfico correcto, construyes dashboards en Power BI y Looker Studio y presentas hallazgos con storytelling. En el nivel experto ves correlación, tendencias y pruebas A/B, automatizas el análisis con Python y pandas, haces un proyecto de portafolio completo y preparas tu CV y tus entrevistas. Son 16 lecciones en cuatro niveles, con preguntas interactivas y ejercicios resueltos.
Incluye datos de práctica descargables: un archivo de Excel con 200 ventas sin limpiar, su versión limpia, un diccionario de datos, una tabla de regiones y un resumen con fórmulas, más el mismo conjunto en CSV para SQL y Python.
Plantillas y datos de práctica que usarás durante el curso. Gratis, sin registro.
Otros cursos gratis que combinan bien con este.
Aprende a reconocer amenazas, proteger cuentas y redes, cumplir las leyes de datos personales y responder a incidentes, de lo básico a lo experto y con un enfoque 100% defensivo.
Aprende a programar en Python paso a paso, de tu primer programa a pandas, SQL, web scraping y machine learning, con proyectos reales.
Aprende a atraer clientes y vender por internet: buyer persona, contenido, redes sociales, SEO, email marketing, Google Ads, Meta Ads, analítica, ecommerce, influencers y LinkedIn.
