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Aprende SQL con un data scientist de Credicorp

Alexander Canchari Alexander CanchariSubgerente Adjunto de Pricing AnalyticsCredicorp
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Data scientist en el grupo financiero más grande del Perú

He trabajado en

Credicorp LATAM Airlines Rímac Interbank
Alexander Canchari, docente de DAE
Alexander CanchariSubgerente Adjunto · Credicorp

Soy Alexander Canchari, subgerente adjunto de Pricing Analytics en Credicorp. Uso SQL todos los días para responder preguntas reales de negocio en banca, seguros y aerolíneas — y eso exactamente es lo que te voy a enseñar. Quizá me viste en TikTok como @alexdata27: este curso es la versión completa y ordenada de eso.

“Un buen análisis no busca impresionar, busca decidir mejor.”


6 sesiones, de cero a tu primer proyecto

Cada sesión es práctica y termina aplicando SQL a un caso real de negocio.

01Fundamentos de bases de datos y lógica SQL
Objetivo

Comprender cómo se organiza la información en una base de datos y cómo construir consultas SQL desde cero.

Contenidos clave
Bases de datosTablasColumnasRegistrosTipos de datosEstructura de consultaSELECTFROM
Aplicación práctica

Exploración de una base de datos empresarial para identificar tablas, campos y primeras consultas.

Resultado esperado

Entenderás la estructura de una base de datos y extraerás información básica usando SQL.

02Consultas, filtros y criterios de búsqueda
Objetivo

Aprender a encontrar información específica aplicando condiciones, filtros y reglas de negocio.

Contenidos clave
WHEREORDER BYLIMITOperadores de comparaciónOperadores lógicosBETWEENINLIKEIS NULL
Aplicación práctica

Búsqueda y segmentación de clientes, ventas, productos o transacciones según criterios definidos.

Resultado esperado

Podrás filtrar información relevante para responder preguntas específicas de negocio.

03Agregaciones y construcción de indicadores
Objetivo

Transformar datos operativos en métricas útiles para analizar el desempeño del negocio.

Contenidos clave
COUNTSUMAVGMINMAXGROUP BYHAVING
Aplicación práctica

Construcción de KPIs como ventas totales, ticket promedio, clientes activos, volumen por periodo y desempeño por categoría.

Resultado esperado

Podrás resumir grandes volúmenes de información y construir indicadores de negocio con SQL.

04Cruce de tablas y análisis relacional
Objetivo

Unir información de distintas fuentes para construir análisis más completos y confiables.

Contenidos clave
Llaves primariasLlaves foráneasRelaciones entre tablasINNER JOINLEFT JOINErrores comunes
Aplicación práctica

Integración de tablas de clientes, ventas, productos, pagos o campañas para crear una vista consolidada de análisis.

Resultado esperado

Podrás relacionar distintas tablas y construir consultas más completas sin duplicar ni alterar resultados.

05SQL aplicado a casos de negocio
Objetivo

Resolver preguntas reales de negocio mediante consultas más estructuradas y lógica analítica.

Contenidos clave
CASE WHENSubconsultasCTEsSegmentaciónRankingsComparación entre periodosValidación de resultados
Aplicación práctica

Análisis de ventas, clientes, campañas, productos y segmentos para identificar oportunidades y generar hallazgos accionables.

Resultado esperado

Podrás usar SQL para responder preguntas de negocio y convertir datos en conclusiones útiles.

06Proyecto final de análisis de datos
Objetivo

Integrar todo lo aprendido en un caso práctico de análisis de datos de inicio a fin.

Contenidos clave
Exploración de datosFiltrosAgregacionesKPIsCruces de tablasValidaciónInterpretación de insightsRecomendaciones
Aplicación práctica

Desarrollo de un caso completo, desde la extracción de información en SQL hasta la presentación de conclusiones.

Resultado esperado

Terminarás con un proyecto práctico que evidencie tu capacidad para analizar datos con SQL y comunicar hallazgos de negocio.

“Es mejor una respuesta aproximada a la pregunta correcta que una respuesta exacta a la pregunta equivocada.”

— John Tukey

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