SQL y análisis de datos empresariales

En toda empresa a partir de cierto tamaño, el mismo argumento se repite en bucle: marketing dice que la retención es del 62%, producto dice que es del 48%, finanzas tiene un tercer número, y nadie está técnicamente equivocado. Están respondiendo preguntas diferentes, pero cada uno lo presenta como *el* número. La persona que puede terminar esa discusión —en silencio, sin tomar partido— es la persona que puede leer la base de datos, escribir la consulta y fijar la definición. Este curso es cómo convertirte en esa persona. Asume que sabes manejar una hoja de cálculo y que, en algún momento, copiaste un `SELECT` de internet y lograste que funcionara una vez. No asume que sepas lo que es un JOIN. Al final, dado un mensaje de Slack de un stakeholder y un almacén de datos que nunca has visto, podrás listar las tablas, averiguar cuáles se conectan, escribir una consulta de varios pasos como CTE legibles, calcular retención de cohortes o conversión de embudo o DAU/MAU como la industria realmente los define, validar los conteos de filas para no enviar un número inflado por una explosión silenciosa de JOIN, y redactar la respuesta con las cuatro cosas que necesita para sobrevivir al contacto con otros humanos: ventana, población, definición, salvedades. Gran parte de lo que separa a un analista confiable de uno frustrado no es la sintaxis. Es la disciplina de granularidad. Es notar que `NOT IN` falló silenciosamente por un NULL. Es volver a calcular el número de la semana pasada y explicar por qué es diferente. Es decir *cuál* definición de "usuario activo" usaste. Las lecciones aquí están organizadas para que cada uno de esos hábitos se vuelva obvio —no porque el curso los predique, sino porque el orden hace que la jugada incorrecta se sienta incorrecta antes de cometerla. El SQL es la parte fácil. El juicio que lo sustenta es lo que te llevarás.