01
Dataset analítico confiable
Integrar fuentes, limpiar registros y entregar una tabla lista para análisis sin ocultar reglas ni supuestos.
Inscripciones abiertasFundamentos de datosOnline en vivo
SQL para Data Analytics
Convierte fuentes dispersas en datasets confiables, métricas consistentes y modelos de datos preparados para analítica, BI y ciencia de datos.
Inscribirme y pagar
Precio primera edición
$69.990 CLP
US$80 para pagos internacionales
Primero completas los datos del estudiante y después eliges Mercado Pago, PayPal cuando esté disponible o transferencia.
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.
Fechas
20, 22, 27 y 29 de octubre; 3 y 5 de noviembre de 2026
Horario
Martes y jueves, 20:00 a 21:20 hora de Chile
Duración
6 clases de 80 minutos
Inversión
$69.990 CLP · US$80
Respaldo académico
Programa diseñado y operado por Academia Bayes.
Modalidad
Clases online en vivo con fechas y horario informados.
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 con modelado, calidad y gobierno 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
Una ruta práctica para consultar, integrar, modelar, controlar y documentar datos antes de visualizarlos o modelarlos.
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.
SQL para responder preguntas de negocio
Filtros, agregaciones, joins, subconsultas, CTE y funciones de ventana aplicadas a problemas analíticos.
Modelado relacional y dimensional
Claves, cardinalidad, granularidad, tablas de hechos, dimensiones y esquemas estrella.
Preparación e integración
ETL, ELT, reglas de transformación, cargas incrementales y manejo de fuentes heterogéneas.
Calidad de datos
Perfilamiento, completitud, unicidad, consistencia, validez y controles automatizables.
Rendimiento y escalabilidad
Diseño de consultas, particiones, índices y criterios para trabajar con volúmenes crecientes.
Gobierno y documentación
Diccionario, linaje, responsables, versiones y entrega de un dataset analítico reproducible.
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 controles de calidad sobre un pipeline de datos.
Entregar un dataset documentado y reproducible.
Inscripciones abiertas
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Completa tus datos, elige tu forma de pago y conserva el código de inscripción. El acceso al aula se habilita cuando el pago queda confirmado.
Inversión
$69.990 CLP
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Preguntas frecuentes
Antes de inscribirte
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Sí. La fecha y el precio de la edición individual están publicados en esta página y las inscripciones ya se encuentran abiertas.
¿Registrarme implica pagar?
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¿Qué conocimientos previos necesito?
No necesitas experiencia profesional en datos. Ayuda manejar planillas y comprender operaciones básicas; partiremos desde el modelo relacional y avanzaremos hacia consultas analíticas.
¿Puedo cursarlo sin completar la especialización?
Sí. Cada curso podrá tomarse de manera independiente. Para obtener la certificación de la especialización será necesario completar la malla y el proyecto integrador.
¿Debo seguir el orden de la especialización?
Solo si matriculas la especialización completa. Si compras este curso de forma individual, puedes comenzar directamente aquí sin haber cursado los programas anteriores.