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Curso

Análisis exploratorio de datos en SQL

IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 1/2026
Aprende a explorar lo que hay disponible en una base de datos: las tablas, las relaciones entre ellas y los datos almacenados en ellas.
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SQLExploratory Data Analysis
4 h
16 vídeos
57 Ejercicios
4,650 XP
180K+
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Descripción del curso

Tienes acceso a una base de datos. Y ahora, ¿qué haces? Partiendo de tus habilidades para unir tablas, usar funciones básicas, agrupar datos y trabajar con subconsultas, el siguiente paso en tu camino con SQL es aprender a explorar una base de datos y los datos que contiene. Con datos de Stack Overflow, empresas Fortune 500 y solicitudes 311 de ayuda en Evanston (IL), te familiarizarás con tipos de datos numéricos, de texto y de fecha/hora. Usarás funciones para agregar, resumir y analizar datos sin salir de la base de datos. ¡Los errores e inconsistencias en los datos no te frenarán! Aprenderás problemas comunes que debes vigilar y estrategias para limpiar datos desordenados. Al final del curso, estarás listo para empezar a explorar tus propias bases de datos de PostgreSQL y analizar los datos que contienen.Los vídeos incluyen transcripciones en directo que puedes mostrar haciendo clic en "Show transcript" en la parte inferior izquierda de los vídeos. El glosario del curso se encuentra a la derecha, en la sección de recursos. Para obtener créditos CPE necesitas completar el curso y alcanzar una puntuación del 70% en la evaluación cualificada. Puedes ir a la evaluación haciendo clic en el aviso de créditos CPE a la derecha.

Requisitos previos

Data Manipulation in SQL
1

¿Qué hay en la base de datos?

Empieza a explorar una base de datos identificando las tablas y las claves externas que las relacionan. Busca valores faltantes, cuenta el número de observaciones y une tablas para entender cómo se conectan. Por el camino, aprende a usar COALESCE y a convertir tipos de datos.
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2

Resumir y agregar datos numéricos

Ampliarás funciones como min y max para resumir datos numéricos de nuevas formas. Añade a tu caja de herramientas average, variance, correlation y percentile, y aprende también a truncar y redondear valores numéricos. Construye consultas complejas y guarda tus resultados creando tablas temporales.
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3

Explorar datos categóricos y texto no estructurado

El texto, o los datos de tipo carácter, pueden estar desordenados, pero aprenderás a resolver incoherencias en mayúsculas y minúsculas, espacios y delimitadores. Aprende a usar una tabla temporal para recodificar datos categóricos desordenados en valores estandarizados que puedas contar y agregar. Extrae nuevas variables de texto no estructurado mientras exploras solicitudes de ayuda enviadas a la ciudad de Evanston (IL).
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