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Curso

Análisis de datos empresariales en SQL

Intermedio4 h

Aprende a escribir consultas SQL para calcular métricas clave que las empresas usan para medir el rendimiento.

Sql4 h15 vídeos46 ejercicios3,700 XP48,234Certificado de logro

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Descripción del curso

Las empresas registran datos de todo: operaciones, marketing, RR. HH., y más. Aprovechar estos datos les permite conocerse mejor a sí mismas y a sus clientes, lo que se traduce en mayores beneficios y mejor rendimiento. En este curso, aprenderás las métricas clave que utilizan las empresas para medir su desempeño. Escribirás consultas SQL para calcular estas métricas y producir resultados listos para informes. A lo largo del curso, estudiarás datos de una startup ficticia de reparto de comida, basada en datos de empresas reales.

Requisitos previos

Programa de formación

Esquema del curso

1

Ingresos, costes y beneficios

El beneficio es uno de los primeros indicadores que se usan para evaluar el éxito de una empresa. En este capítulo, aprenderás a calcular ingresos y costes, y luego combinarás ambos cálculos usando Common Table Expressions para calcular el beneficio.
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2

KPIs centrados en el usuario

Los KPIs financieros como el beneficio son importantes, pero no reflejan la actividad y el compromiso de los usuarios. En este capítulo, aprenderás a calcular los KPIs de registros y usuarios activos, y usar funciones de ventana para calcular las tasas de crecimiento y retención de usuarios.
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3

ARPU, histogramas y percentiles

Como un KPI es un único número, no puede describir cómo se distribuyen los datos. En este capítulo, aprenderás sobre economía unitaria, histogramas, segmentación en intervalos (bucketing) y percentiles, que puedes usar para detectar la variabilidad en los comportamientos de los usuarios.
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4

Generación de un informe ejecutivo

Los directivos suelen usar los KPIs que has calculado en los tres capítulos anteriores para orientar decisiones de negocio. En este capítulo, empaquetarás los KPIs que has creado en un informe claro que puedas presentar a responsables y directivos.
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S

Análisis de datos empresariales en SQL

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