01
Dataset analítico confiable
Integrar fuentes, limpiar registros y entregar una tabla lista para análisis sin ocultar reglas ni supuestos.
Información disponibleCurso individualFundamentos de datosOnline en vivo
SQL para Análisis de Datos y Modelado Dimensional
Construye consultas, datasets analíticos y modelos dimensionales confiables para responder preguntas de negocio con datos trazables.
El programa está disponible para revisión, pero no tiene inscripciones ni fechas abiertas. Puedes solicitar información sin pago ni compromiso.
Cadena del dato
01
Extraer
Fuentes, consultas, granularidad y reglas.
02
Modelar
Hechos, dimensiones y métricas consistentes.
03
Controlar
Calidad, linaje, versiones y responsables.
Una solución analítica solo es confiable cuando sus cifras pueden explicarse desde la fuente hasta el resultado.
Modalidad
Online en vivo
Duración
18 horas totales
Carga académica real
Las competencias requieren práctica entre clases.
18 horas totales: 6 clases · 8 horas online en vivo y 10 horas de práctica guiada.
Conocimientos de entrada
No necesitas experiencia profesional en datos. Debes manejar planillas y operaciones básicas; el curso comienza con fundamentos relacionales y requiere completar los ejercicios entre clases.
Entregable aplicado
Un dataset analítico documentado, construido desde un caso guiado con consultas, modelo estrella y controles de calidad.
Respaldo académico
Programa diseñado y operado por Academia Bayes. Operación comercial: NEXO LABS SPA · RUT 78.197.007-7.
Modalidad
Formato online en vivo. Las fechas y el horario se informarán al confirmar una nueva edición.
Aula y materiales
Acceso privado a enlaces, materiales y grabaciones cuando la edición las incluya.
Certificación
Certificado según las condiciones de participación de la edición.
Base profesional
Datos que pueden reutilizarse, explicarse y mantenerse.
El curso conecta SQL analítico, modelado dimensional y pruebas de calidad para evitar análisis construidos sobre bases frágiles.
02
Métricas compartidas
Definir dimensiones, hechos y reglas de cálculo para evitar que cada reporte produzca una cifra distinta.
03
Controles de calidad
Detectar duplicados, nulos, quiebres de integridad, cambios de esquema y desviaciones antes de publicar resultados.
04
Trazabilidad de punta a punta
Documentar el recorrido desde la fuente hasta el indicador para facilitar mantenimiento, revisión y auditoría.
Contenido previsto
De las fuentes a un modelo analítico confiable
Un caso guiado para consultar, modelar, controlar y documentar datos. Rendimiento, ETL/ELT y gobierno profundo se presentan como extensiones, no como dominios completos.
Pensado para
Personas que quieren ingresar a roles de Data Analyst, BI, Analytics o Data Science.
Profesionales que trabajan con Excel o reportes y necesitan una base sólida en datos.
Equipos que requieren métricas consistentes, controles y datasets reutilizables.
Fundamentos, SELECT y filtros
Modelo relacional, tablas, tipos, SELECT, alias, filtros, orden y consultas iniciales sobre el caso del curso.
Joins, agregaciones, CTE y ventanas
Combinación de tablas, GROUP BY, subconsultas, CTE y funciones de ventana para análisis de complejidad progresiva.
Granularidad, claves y relaciones
Unidad de análisis, claves primarias y foráneas, cardinalidad, duplicados y relaciones que preservan el significado del dato.
Modelo estrella, hechos, dimensiones y métricas
Diseño dimensional aplicado al caso: tablas de hechos, dimensiones, métricas consistentes y decisiones de granularidad.
Preparación y pruebas de calidad
Transformaciones, completitud, unicidad, consistencia, integridad y controles reproducibles antes de entregar el dataset.
Integración, documentación y entrega
Integración del caso, diccionario, consultas versionadas y entrega del dataset. Rendimiento, ETL/ELT y gobierno profundo quedan como introducción o extensión.
Enfoque profesional
La calidad no se revisa al final
Se diseña desde la granularidad y acompaña cada transformación hasta la publicación del dataset.
Granularidad, claves y reglas de negocio explícitas.
Pruebas de calidad antes de publicar datos.
Transformaciones y consultas versionadas.
Diccionario y linaje disponibles para revisión.
Resultado esperado
Escribir consultas SQL analíticas de complejidad progresiva.
Diseñar un modelo dimensional preparado para BI.
Construir pruebas de calidad sobre el dataset y sus consultas.
Entregar un dataset documentado y reproducible.
Información del programa
¿Quieres conocer una próxima edición?
Déjanos tus datos y te contactaremos con información del programa o cuando exista una nueva apertura.
Preguntas frecuentes
Preguntas sobre el programa
Puedes revisar el programa y solicitar información. No hay fechas ni inscripciones abiertas en este momento.
¿Cuándo se abrirá una nueva edición?
La próxima edición aún no tiene fecha confirmada y no está disponible para pago. Puedes solicitar información y te contactaremos cuando exista una nueva apertura.
¿Solicitar información implica pagar?
No. Dejar tus datos solo nos permite responder tu consulta o avisarte sobre una nueva edición; no genera un cobro ni reserva un cupo.
¿Qué conocimientos previos necesito?
No necesitas experiencia profesional en datos. Debes manejar planillas y operaciones básicas; el curso comienza con fundamentos relacionales y requiere completar los ejercicios entre clases.
¿Cuánto tiempo debo dedicar además de las clases?
18 horas totales: 6 clases · 8 horas online en vivo y 10 horas de práctica guiada. La competencia esperada supone completar los laboratorios y el entregable aplicado entre clases.
¿Puedo cursarlo sin completar la especialización?
Sí. El curso se mantiene como programa individual, aunque actualmente no tiene inscripciones abiertas. Una nueva edición podrá tomarse sin matricular la especialización completa.
¿Debo seguir el orden de la especialización?
Solo cuando la especialización completa vuelva a abrir. Si en el futuro tomas este curso de forma individual, podrás comenzar directamente aquí si cumples sus requisitos de entrada.