Lista de comprobación de SQL para analistas de datos junior en 2025

SQL es la columna vertebral del análisis de datos, y todo analista junior en 2025 necesita conocerlo bien. Esta lista de comprobación le ayudará a ver en qué punto se encuentra, a detectar las habilidades que aún necesita y a encontrar los recursos adecuados para subir de nivel. Tanto si acabas de empezar como si estás preparando tu próxima entrevista, sabrás exactamente en qué centrarte.

Empezar como analista de datos puede resultar abrumador. Hay mucho que aprender -herramientas, cuadros de mando, métricas empresariales-, pero en el centro de todo está SQL.

SQL es el lenguaje universal de los datos. Tanto si está elaborando informes para su jefe, limpiando conjuntos de datos desordenados o preparándose para una entrevista de trabajo, utilizará SQL casi todos los días. Por eso es útil tener una lista de comprobación clara: una forma de ver qué habilidades ya dominas y en cuáles deberías centrarte a continuación.

Este artículo te ofrece exactamente eso: una lista de control de SQL paso a paso para 2025. Utilízala para comprobar tus progresos, detectar lagunas en tus conocimientos y avanzar con confianza. Cada paso incluye ejemplos y recursos que puede utilizar de inmediato, tanto si acaba de empezar como si está puliendo sus habilidades para su próximo puesto.

Asegúrese de que puede manejar los conceptos básicos

Todos los analistas de datos necesitan un conocimiento sólido de los conceptos básicos de SQL. Sin excepciones.

Incluso si planeas utilizar herramientas de IA para ayudarte a escribir consultas, necesitas entender lo que hacen esas consultas. ¿Por qué? Porque a menudo tendrás que detectar errores, corregirlos o explicarlos, y las consultas generadas por IA no siempre son correctas. Además, durante las entrevistas de trabajo, es casi seguro que te pregunten sobre los fundamentos. No hay forma de evitarlo.

¿Qué se entiende por "fundamentos" de SQL? Empiece con estos elementos básicos:

• SELECT - elegir las columnas que desea ver.
• WHERE - Filtrar los datos.
• JOIN - combinar datos de varias tablas
• GROUP BY - Agrupar los resultados.
• HAVING - Filtrar grupos (algo imprescindible que muchos principiantes pasan por alto).
• ORDER BY - Ordenar los resultados.
• LIMIT - controlar el número de filas que se obtienen.

Una vez que te sientas cómodo con estas funciones, podrás leer y comprender la mayoría de las consultas SQL cotidianas.

Dónde aprender y practicar

• Comience con nuestro curso SQL para principiantes - le guiará a través de cada concepto con ejemplos sencillos y reales.
• ¿Necesitas refrescar temas específicos? Acceda a nuestros cursos prácticos:
  • Tipos de JOIN en SQL
• ¿Quieres practicarlo todo? Explore el tema Ejercicio de SQL , repleto de ejercicios reales sobre distintos temas.
• Y no olvide tener a mano nuestra SQL para principiantes Cheat Sheet siempre que necesite un repaso rápido.

Aprender SQL es como aprender un nuevo idioma: cuanto más lo utilice, más fluido se volverá. Domine estos conceptos básicos y estará listo para pasar a las habilidades más avanzadas de su lista de comprobación.

Limpieza de datos

Una vez que domine los conceptos básicos, es hora de pulir sus conocimientos de SQL, lo que significa aprender a limpiar los datos desordenados.

Los datos del mundo real rara vez están limpios y ordenados. A menudo están llenos de valores que faltan, errores tipográficos, formatos incoherentes o entradas obsoletas. Como analista de datos junior, una de tus habilidades más valiosas será convertir esos datos desordenados en algo fiable y utilizable.

Para ello, tendrás que sentirte cómodo con dos cosas:

• Cambiar datos: saber cómo insertar, actualizar o eliminar filas cuando sea necesario.
• Corregir valores: utilizar funciones SQL como TRIM(), REPLACE(), ROUND() y otras para estandarizar texto, limpiar números y gestionar errores.
  

Dónde aprender y practicar

• Empiece con estos cursos prácticos:
  
  • Cómo añadir, modificar y eliminar datos con SQL - Aprenda a modificar de forma segura los datos de una base de datos. Este curso le guiará a través de la inserción de nuevas filas, la actualización de registros existentes y la eliminación de registros obsoletos, todo ello esencial para la limpieza y el mantenimiento de conjuntos de datos.
  • Funciones estándar de SQL - Descubra las funciones que utilizará a diario como analista. Practicará el recorte de texto, la sustitución de valores, el redondeo de números y el trabajo con fechas y horas. Estas funciones son la columna vertebral de la limpieza de datos desordenados.
• La mejor forma de practicar es reestructurando conjuntos de datos reales, normalizándolos o desnormalizándolos para limpiarlos. Este artículo muestra cómo hacerlo paso a paso: Ejercicio de SQL That Feels Like the Real Thing: Conoce db
• Y para un recorrido completo del proceso de limpieza, echa un vistazo a: Limpieza de datos en SQL

Puede que la limpieza de datos no suene glamurosa, pero es una de las tareas diarias más importantes para los analistas. Una vez que se sienta seguro en este punto, estará preparado para enfrentarse a retos SQL más avanzados.

Sentirse cómodo con consultas complejas

Una vez que se sienta cómodo limpiando datos, es hora de subir de nivel: escribir y gestionar consultas largas y complejas.

Como analista de datos junior, a menudo tendrás que responder a preguntas que no se pueden resolver con un solo SELECT o JOIN. En su lugar, tendrás que construir consultas paso a paso, combinando diferentes técnicas de forma clara y lógica.

Éstas son algunas de las habilidades clave que necesitarás:

• Subconsultas: escribe consultas dentro de otras consultas para dividir problemas complejos en pasos más pequeños.
• CTEs (cláusulas WITH) - estructura tus consultas como bloques de construcción, haciéndolas más fáciles de leer y depurar. Ejemplo: Utilice una CTE para calcular los ingresos mensuales y, a continuación, utilice el resultado para determinar el crecimiento interanual:
  

  WITH monthly_revenue AS (
   SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS month,
   	SUM(amount) AS revenue
  	 FROM orders
  	 WHERE status = 'completed'
  	 GROUP BY 1
   )
   SELECT m1.month,
   	m1.revenue AS revenue_this_year,
  	m2.revenue AS revenue_last_year,
  	ROUND(
  	 	CASE WHEN m2.revenue IS NULL OR m2.revenue = 0 THEN NULL
  	 	ELSE (m1.revenue - m2.revenue) / m2.revenue * 100
  	END, 2) AS yoy_growth_pct
   FROM monthly_revenue m1
   LEFT JOIN monthly_revenue m2
   ON m2.month = m1.month - INTERVAL '1 year'
   ORDER BY m1.month;
  

• CASE WHEN - cree sus propias categorías dentro de las consultas. Ejemplo: Categorizar los pedidos en categorías de valor:
  

  SELECT order_id,
   amount,
   CASE
   	WHEN amount < 100 THEN 'Low'
  	WHEN amount < 1000 THEN 'Medium'
  	ELSE 'High'
   END AS value_bucket
   FROM orders
   WHERE status = 'completed';
  

• Pivoteo: convierta filas en columnas para crear informes similares a tablas directamente en SQL.

Dónde aprender y practicar

• Comience con estos cursos para construir su base:
  • Cómo crear informes básicos con SQL - Aprenda a convertir resultados de consultas sin procesar en informes estructurados que respondan a preguntas de negocio. Este curso le enseña a agrupar, filtrar y presentar datos de forma clara y útil para las partes interesadas.
  • El curso Funciones estándar de SQL curso incluye una sección detallada sobre el uso de CASE
• para la práctica en el mundo real que implica consultas largas y de varios pasos:
  • Análisis de Tendencias de Ingresos SQL - Construya consultas que rastreen los ingresos a través del tiempo, compare el desempeño a través de periodos y descubra patrones de crecimiento. Práctica perfecta para estructurar CTEs y manejar análisis basados en fechas.
  • Análisis SQL del comportamiento de los clientes: analice cómo interactúan los clientes con los productos a lo largo del tiempo. Escribirá consultas multicapa que combinan uniones, subconsultas y sentencias CASE para responder a preguntas reales de negocio.

Dominar cómo estructurar y organizar la compleja lógica SQL es lo que diferencia a los principiantes de los usuarios intermedios, y hace que su trabajo sea más fácil de mantener y explicar.

Marque la casilla Trabajar con fechas

El análisis de datos casi siempre implica tiempo. Tanto si se trata de realizar un seguimiento de las ventas mensuales, como de analizar la actividad de los usuarios por días o comparar las tendencias interanuales, debe sentirse cómodo trabajando con fechas en SQL.

Estas son algunas de las habilidades imprescindibles:

• Filtrado por intervalos de fechas: seleccione sólo las filas de un período determinado.
  

  SELECT *
  FROM orders
  WHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days';
  

• Extracción de partes de una fecha: extraiga el año, el mes o el día para agrupar o filtrar.
  

  SELECT order_id,
    EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS order_year,
    EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS order_month
  FROM orders;
  

• Redondear o agrupar fechas - agregar por semana, mes o trimestre.
  

   SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS month,
    SUM(amount) AS monthly_sales
  FROM orders
  WHERE status = 'completed'
  GROUP BY 1
  ORDER BY month;
  

Estas técnicas son esenciales para la elaboración de informes y aparecerán una y otra vez en su trabajo diario.

Dónde aprender y practicar

• El curso Funciones estándar de SQL curso cubre en detalle las funciones de fecha y hora.
  
• También obtendrá mucha práctica real con fechas en el Análisis de Tendencias de Ingresos SQL y el Análisis de Comportamiento de Clientes SQL.

Aprender a manejar las fechas es lo que convierte las transacciones brutas en información significativa basada en el tiempo: ingresos mensuales, retención de usuarios, análisis de cancelación de clientes, etc.

Dominar Funciones de ventana

Una vez que domine los conceptos básicos y aprenda a estructurar consultas complejas, es hora de abordar una de las características más potentes de SQL: las funciones de ventana.

¿Por qué son tan importantes? Las funciones de ventana permiten realizar cálculos en conjuntos de filas sin perder el detalle de cada fila individual. Esto las hace perfectas para tareas de análisis de datos del mundo real como:

• Clasificación de clientes por ingresos
• Calcular totales corridos o medias móviles
• Comparar cada fila con totales o medias de grupo

Ejemplos Funciones de ventana

Clasificar a los clientes por su gasto total:

SELECT customer_id,
       SUM(amount) AS total_spent,
       RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS spend_rank
FROM orders
WHERE status = 'completed'
GROUP BY customer_id;

Calcular un total móvil de ventas por fecha:

SELECT order_date,
       SUM(amount) AS daily_sales,
       SUM(SUM(amount)) OVER (ORDER BY order_date) AS running_total
FROM orders
WHERE status = 'completed'
GROUP BY order_date
ORDER BY order_date;

Estas consultas demuestran por qué las funciones de ventana son una de las herramientas favoritas de los analistas de datos: responden a preguntas que, de otro modo, requerirían múltiples subconsultas o uniones muy complejas, todo en un solo paso.

Dónde aprender y practicar

• Empiece con el Funciones de ventana para aprender la teoría.
• Tenga a mano la hoja de trucos deFunciones de ventana , que le servirá de referencia rápida cuando se atasque.

El dominio de las funciones de ventana le dará una ventaja en el análisis, permitiéndole ir más allá de los resúmenes básicos para profundizar en el comportamiento de los clientes, los patrones de ingresos y las tendencias a lo largo del tiempo.

Revisión de la lista de comprobación: Reflexiones finales

SQL es una de esas habilidades que da sus frutos una y otra vez. Como analista de datos junior en 2025, su lista de comprobación debe cubrir lo esencial: desde SELECT y JOIN, hasta la limpieza de datos desordenados, la estructuración de consultas largas, el trabajo con fechas y el desbloqueo del poder de las funciones de ventana. Cuanto más practiques, más natural te resultará y más rápido serás capaz de convertir datos en bruto en información real.

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