RumboDinos qué quieres ser
Temario completo
SQL para auditar datos
Lee cualquier consulta, descubre por qué un número no cuadra y entrega la auditoría que lo prueba
Terminas con
Auditoría de datos
Hecho con tu propio trabajo, con tu nombre. No un certificado: el documento que un cliente habría pagado.
Estos 5 módulos existen sueltos. Tu ruta toma los que tu puesto pide y deja el resto — por eso el orden de abajo es el del curso, no necesariamente el tuyo.
Módulo 1 · Qué pregunta pueden responder los datos
Conviertes una pregunta vaga en una pregunta respondible con grano, población, ventana temporal y fuente, y cargas tus datos reales en la herramienta.
1
Elige el proyecto y carga datos reales
Al terminar podrás: Cargar tus propios datos reales y desordenados en la herramienta, verificar que estén accesibles y comprobar si las columnas clave llegaron como texto o número.
2
Qué es una tabla, fila y columna
Al terminar podrás: Identificar la tabla principal de tu proyecto, distinguir fila de observación y columna de atributo, y pedir las primeras filas con SELECT.
3
El grano: qué representa una fila
Al terminar podrás: Definir con precisión qué representa una fila de tu tabla principal y calcular el número total de observaciones para anclar esa definición.
4
Población y ventana temporal
Al terminar podrás: Acotar exactamente quiénes y cuándo entran en tu auditoría, extrayendo la fecha mínima y máxima de tus datos.
5
La fuente y su estado real
Al terminar podrás: Inspeccionar de dónde salió cada dato y detectar si los montos o fechas entraron como texto en lugar de número, usando typeof().
6
Escribir las preguntas del negocio
Al terminar podrás: Formular tres preguntas de negocio propias con su grano, población, ventana temporal y fuente explícitos.
Módulo 2 · Leer antes de escribir
Lees cualquier consulta y dices qué devuelve y sobre qué grano, sin escribirla tú; entiendes por qué SQL piensa en conjuntos y por qué el orden de ejecución no es el que ves.
7
Conjuntos, no bucles
Al terminar podrás: Explicar por qué SQL opera sobre conjuntos completos en lugar de fila por fila, y predecir el resultado de una agrupación simple.
8
Orden escrito vs orden de ejecución
Al terminar podrás: Describir los pasos reales que sigue el motor al resolver una consulta con WHERE y GROUP BY, y señalar quién entra y quién queda fuera.
9
Leer un WHERE
Al terminar podrás: Interpretar una cláusula WHERE como un filtro que decide qué filas entran antes de cualquier agrupación, y justificar por qué ciertas filas quedan fuera.
10
Leer un GROUP BY
Al terminar podrás: Reconocer cuándo una consulta cambia el grano por culpa de GROUP BY y enunciar el nuevo significado de cada fila del resultado.
11
Leer un JOIN
Al terminar podrás: Anticipar cuántas filas produce un JOIN entre dos tablas usando una clave, y distinguir INNER de LEFT JOIN.
12
Leer NULL en resultados
Al terminar podrás: Detectar la presencia de NULL en un conjunto de datos y explicar por qué un desconocido no es lo mismo que un cero ni un texto vacío.
13
Decir qué devuelve una consulta
Al terminar podrás: Predecir el resultado exacto de una consulta ajena —columnas, grano y orden— antes de ejecutarla.
Módulo 3 · Escribe las tuyas
Escribes desde cero las consultas que responden tus propias preguntas de negocio: filtras, agrupas, unes dos tablas, conviertes texto a número y manejas fechas como texto.
14
Tu primer SELECT con filtro
Al terminar podrás: Escribir una consulta que selecciona columnas concretas y filtra por una condición numérica sobre tus propios datos.
15
Tu primer GROUP BY
Al terminar podrás: Agrupar tus datos por una categoría relevante y calcular sumas o conteos que respondan «por cada…».
16
Filtrar grupos con HAVING
Al terminar podrás: Filtrar resultados agregados usando HAVING, diferenciando cuándo una condición va en WHERE y cuándo en HAVING.
17
Tu primer JOIN
Al terminar podrás: Unir dos tablas mediante una clave común para traer el nombre o el detalle que falta en la tabla principal, cuidando el grano.
18
Fechas como texto
Al terminar podrás: Manipular fechas almacenadas como texto usando strftime para extraer año-mes y agrupar por período.
19
Convertir texto a número
Al terminar podrás: Detectar columnas numéricas que entraron como texto y forzar su conversión con CAST para que sumas y promedios funcionen correctamente.
Módulo 4 · Cuando el número está mal (el corazón del curso)
Detectas y explicas las fallas silenciosas que corren sin error pero mienten: NULL que contamina cálculos, JOIN que infla totales, duplicados, división entera y promedios de promedios.
20
NULL no es cero
Al terminar podrás: Encontrar una columna donde contar filas y contar valores difiera, y explicar cómo los NULL afectan promedios y sumas condicionales.
21
Filtros que botan los NULL
Al terminar podrás: Demostrar que un filtro de exclusión (estado <> 'cerrado') deja fuera los NULL sin avisar, y corregir la consulta.
22
El JOIN que multiplica
Al terminar podrás: Revelar cómo un JOIN infla un total al multiplicar filas, midiendo el conteo antes y después de la unión.
23
Agregar antes de unir
Al terminar podrás: Evitar el fan-out del JOIN resumiendo primero los datos en una subconsulta y uniendo después.
24
Duplicados escondidos
Al terminar podrás: Detectar filas duplicadas en tus datos y estimar cuánto distorsionan un conteo o una suma.
25
División entera y promedios de promedios
Al terminar podrás: Corregir un porcentaje calculado con división entera y calcular correctamente el promedio de un período a partir del detalle.
26
Fechas y zonas horarias
Al terminar podrás: Revisar el formato de las fechas en tus datos y detectar si una venta nocturna pudo saltar de día por diferencias de huso horario.
Módulo 5 · Verifica lo que te dio la máquina
Verificas una consulta escrita por IA contra un total conocido, la rompes con un caso extremo, comparas dos formulaciones de la misma pregunta y cierras tu auditoría con salvedades honestas.
27
Contrastar contra un total conocido
Al terminar podrás: Pedir a una IA una consulta para tu segunda pregunta de negocio y verificar que el resultado coincide con un total que ya conoces por otra vía.
28
Probar con un caso extremo
Al terminar podrás: Elegir un cliente o producto que conoces de memoria y probar la consulta de la IA sobre ese caso extremo para exponer errores ocultos.
29
Comparar dos formulaciones
Al terminar podrás: Formular la misma pregunta de negocio de dos maneras distintas (por ejemplo COUNT DISTINCT vs subconsulta) y conciliar los resultados.
30
Salvedades y cierre de la auditoría
Al terminar podrás: Escribir tres salvedades reales de tu auditoría, redactar el resumen ejecutivo y las recomendaciones, y entregar el documento completo.