SQL 🐱💻
SQL is the foundation of data analysis. It allows you to extract, clean, and organize information from massive databases with just a few lines of code.
Every modern company relies on SQL to turn raw data into insights, making it one of the most in-demand skills in the market.
By mastering SQL, you’ll have the power to ask any question of your data and get precise answers—an essential first step before moving into analytics and visualization tools
Power BI 🚀
Power BI is Microsoft’s powerful business intelligence tool, designed to transform complex data into clear, interactive dashboards.
With drag-and-drop features, automation, and seamless integration with Excel and cloud services, it helps organizations make smarter, faster decisions.
Learning Power BI means you can create reports that not only look great but also tell a story—turning you into a valuable decision-maker in any company.
DAX
DAX (Data Analysis Expressions) is the core language that powers calculations in Power BI.
By mastering DAX, you’ll unlock the true analytical power of Power BI, building reports that respond intelligently to filters, user selections, and business logic—making your dashboards truly come alive.
Data Analyst Bootcamp (15+ Hours)
(SQL 6+ Hours, POWER BI 6+ Hours, DAX 3+ Hours)
- Introducción a los tipos de gráficos y recursos visuales (5:53)
- Seleccionando el gráfico correcto según el tipo de análisis (2:28)
- Creando gráficos de barras horizontales y verticales (4:10)
- Comparando categorías con barras agrupadas y apiladas (3:39)
- Visualizando proporciones con gráficos de pie y donut (6:10)
- Construyendo gráficos de líneas y preparando fechas numéricas (4:33)
- Gráficos de líneas avanzados: doble eje, marcadores y pronóstico (4:49)
- Usando gráficos de área para comparar y acumular datos (3:18)
- Revisando las diferencias entre los objetos Tabla y Matriz (4:28)
- Analizando relaciones con gráficos de dispersión y burbuja (5:02)
- Combinando visuales con gráficos de tipo Combo (4:38)
- Estrategia paso a paso para aprender DAX (5:05)
- Conociendo los objetos DAX: medidas, columnas y tablas (5:21)
- Entendiendo las columnas calculadas en DAX (3:53)
- Explorando las tablas en DAX (3:57)
- Diferencias entre tablas físicas y virtuales en DAX (4:06)
- Introducción al contexto en DAX: fila, filtro y transición (3:27)
- Aplicando el contexto de fila en columnas y medidas (4:19)
- Ejemplos prácticos del contexto de fila en tablas (6:57)
- Entendiendo el contexto de filtro en DAX (5:23)
- Profundizando en el contexto de filtro: agregar y contar filas (3:30)
- Usando la función FILTER para combinar contextos (2:46)
- Transición de contexto y uso de la función CALCULATE (3:48)
- Entendiendo el CALCULATE implícito en las medidas (6:53)
- Resumen general: objetos y contextos DAX en acción (3:26)
- Funciones básicas de conteo: COUNTROWS y manejo de valores en blanco (5:03)
- Analizando distribuciones con MIN, MAX y AVERAGE (5:25)
- Usando la función DIVIDE y combinando medidas (4:10)
- Comprendiendo la propagación de filtros entre tablas en DAX (6:53)
- Usando FILTER y CALCULATE para modificar el contexto (9:05)
- Aplicando múltiples condiciones dentro de CALCULATE y FILTER (5:05)
- Sobrescribiendo contextos con CALCULATE y diferentes tablas (4:16)
- Eliminando contextos con las funciones ALL y ALLSELECTED (9:36)
- Usando funciones de tiempo: cálculo acumulado Year-to-Date (YTD) (4:37)
- Calculando porcentajes acumulados anuales con ALL (7:44)
- Comparando trimestres y normalizando valores porcentualmente (6:03)
- Cálculos mensuales: funciones y comparaciones MTD (5:12)
- Comparando MTD frente al mes anterior con contexto (6:08)
- Comparaciones anuales (YoY) en gráficos mensuales (4:42)
- Visualizando comparaciones YoY con líneas y áreas (5:44)
- Creando gráficos de bala y objetivos con marcadores (3:57)
- Aplicando condiciones con las funciones IF y SWITCH (4:24)
- Generando mini gráficos personalizados con SVG y DAX (5:58)
- Personalizando íconos y colores con SWITCH (7:11)
- Diseñando tablas con íconos e indicadores personalizados en DAX (4:48)
- Diseñando un dashboard de ventas con KPIs principales (5:37)
- Creando un panel de navegación entre páginas del reporte (2:49)
- Personalizando botones de navegación para mejorar la experiencia (3:09)
- Diseñando una tarjeta de comparación de ventas vs año anterior (6:16)
- Agregando contexto con objetos de texto en tarjetas (2:44)
- Usando alertas visuales (rojo/verde) para resaltar métricas (4:15)
- Organizando y agrupando objetos dentro del dashboard (5:13)
- Agregando imágenes y comparaciones anuales a tablas (7:45)
- Replicando formatos para acelerar el diseño del dashboard (4:37)
- Insertando mapas personalizados desde QGIS y JSON (4:55)
- Construyendo mapas coropléticos con escalas de color (3:48)
- Creando botones para navegar entre países en el reporte (5:57)
- Visión general del dashboard de ventas por producto (4:55)
- Analizando la tendencia de ventas por categoría (5:13)
- Creando una variable de fecha continua para analizar tendencias (3:56)
- Usando parámetros para cambiar la granularidad de la fecha (2:23)
- Parámetros dinámicos para explorar categoría, subcategoría y producto (3:13)
- Visualizando proporciones con gráficos de donut y parámetros (3:48)
- Analizando el detalle de productos con la visual Matrix (2:59)
- Diseñando tarjetas de KPIs por categoría de producto (4:42)
- Introducción al formato SVG y su uso en Power BI (3:42)
- Explorando datos financieros y tendencias de mercado (5:27)
- Conociendo las Sparklines integradas de Power BI (3:25)
- Creando variables clave con DAX y la fecha máxima del contexto (4:30)
- Calculando el precio del mes anterior para comparar tendencias (4:34)
- Analizando la variación mensual de precios (2:50)
- Entendiendo la estructura del código SVG para graficar tendencias (5:49)
- Normalizando el eje temporal (X) con fechas mínimas y máximas (4:53)
- Usando ADDCOLUMNS para construir tablas virtuales normalizadas (6:14)
- Controlando colores y estilos en SVG mediante variables DAX (4:37)
- Aplicando la lógica SVG para tendencias de 6 y 12 meses (5:33)
- Dando formato final al reporte con SVG y títulos personalizados (4:04)
- Introducción a SQL: conceptos clave y primeros pasos (5:25)
- Seleccionando columnas y filtrando registros (6:49)
- Explorando tablas y estructuras en SQL Server (3:45)
- Usando DISTINCT y CASE WHEN para crear variables condicionales (5:11)
- Aplicando operadores lógicos y de comparación en filtros (3:52)
- Filtrando patrones con LIKE, IN y ISNULL (5:45)
- Realizando operaciones aritméticas entre columnas (5:14)
- Agrupando registros con GROUP BY (5:47)
- Usando variables calculadas dentro de agregaciones (5:51)
- Usando SUM y CASE WHEN para crear métricas personalizadas (7:07)
- Por qué entender las funciones es clave en SQL (4:41)
- Funciones de texto: LENGTH, SUBSTRING, LEFT y RIGHT (5:59)
- Búsqueda y manipulación de texto con CHARINDEX y SUBSTRING (5:17)
- Unir cadenas con funciones de concatenación (3:06)
- Funciones numéricas: promedio, mínimo y máximo (4:53)
- Manejo de valores nulos con COALESCE e IFNULL (3:31)
- Extrayendo partes de fechas con YEAR, MONTH y DATEPART (5:01)
- Midiendo diferencias de tiempo con DATEDIFF (4:20)
- Obteniendo fechas actuales con GETDATE y funciones similares (4:06)
- Incrementando fechas con DATEADD (2:35)
- Formateando resultados con la función FORMAT (4:11)
- Introducción a la segmentación de clientes con el modelo RFM (3:19)
- Calculando la variable de recencia con MAX y DATEDIFF (3:13)
- Calculando frecuencia y valor monetario en SQL (2:46)
- Combinando recencia, frecuencia y valor monetario con bloques WITH (3:14)
- Importando la tabla RFM en Power BI para análisis visual (2:12)
- Visualizando la distribución de las variables RFM en Power BI (5:00)
- Creando intervalos para analizar distribuciones de RFM (9:45)
- Dividiendo las variables RFM en cuantiles iguales (2:43)
- Mostrando los cuantiles RFM dentro de Power BI (6:27)
- Visualizando los segmentos RFM en una tabla dinámica (4:42)
- Creando segmentos de clientes para campañas de marketing (6:02)
- RFM_P12 (9:31)
- RFM_13 (2:51)
- Introducción al análisis de asociación (Market Basket Analysis) (5:23)
- Preparando y filtrando datos para optimizar el procesamiento (5:02)
- Entendiendo la granularidad y nivel de detalle de los datos (4:11)
- Contando productos comprados en conjunto (5:52)
- Calculando la cantidad total de clientes (3:02)
- Importando los resultados a Power BI para visualización (2:56)
- Creando la variable Soporte (Support) (4:05)
- Entendiendo la variable Confianza (Confidence) (3:08)
- Calculando y analizando la variable Lift (3:55)
- Visualizando el Lift en una tabla de calor en Power BI (4:04)
- Analizando las categorías con mayor nivel de asociación (3:16)
- Introducción al análisis ABC y principio de Pareto (4:47)
- Resumiendo y preparando los datos para el análisis ABC (5:37)
- Usando window functions para obtener totales por fila (5:33)
- Calculando variables acumuladas para el análisis ABC (5:01)
- Visualizando los datos base del análisis en Power BI (6:51)
- Calculando y filtrando el porcentaje acumulado por categoría (4:01)
- Creando variables porcentuales para el número de productos (6:40)
- Ajustando cálculos y corrigiendo decimales en SQL (6:33)
- Aplicando la lógica ABC a nivel de categoría (6:25)
- Visualizando la segmentación ABC por categoría en Power BI (5:22)
- Diseñando un dashboard para presentar resultados del análisis ABC (6:47)