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Lesson 1 of 16· Arranque: el encargo y tu primera consulta
De: Marcela Ríos, gerente general de Tienda Andina Asunto: ¿Cómo vamos este año?
"Tenemos la base de datos de la tienda, pero nadie la ha mirado en serio. Necesito saber tres cosas antes del comité del viernes: cómo evolucionaron las ventas mes a mes, qué productos y categorías nos están dando el ingreso, y si los datos son confiables. No quiero un tablero gigante: quiero un reporte corto, claro y que se pueda volver a ejecutar el mes que viene."
Ese es tu trabajo en este proyecto. No hay enunciado de juguete ni un SELECT * FROM tabla_ejemplo: hay una base de ventas en línea de una tienda colombiana de tecnología, hogar, muebles y accesorios — clientes, pedidos, detalle de pedidos y productos — con pedidos cancelados, categorías vacías, ciudades nulas y estados escritos de tres formas distintas. Como en la vida real.
Y al final tendrás algo que puedes mostrarle a un reclutador: un reporte reproducible de extremo a extremo, con el SQL que lo alimenta, la limpieza documentada, las métricas justificadas y las figuras que cuentan la historia.
Estas dos figuras son el objetivo. Todavía no las vas a construir — solo míralas para saber a dónde vas.
Figura 1 — Evolución mensual del ingreso (solo pedidos entregados). Responde la primera pregunta de Marcela: ¿estamos creciendo?
Figura 2 — Top 5 de productos por ingreso. Responde la segunda: ¿de dónde viene la plata?
Fíjate en un detalle que vas a repetir todo el proyecto: ambas figuras dicen "pedidos entregados". Un pedido cancelado o devuelto no es ingreso. Decidir qué cuenta y qué no —y dejarlo escrito— es la mitad del oficio de analizar datos.
Cada hito produce un artefacto concreto que el siguiente reutiliza. Nada se queda en teoría.
| Hito | Lo que haces | Con qué |
|---|---|---|
| 1 | Lees el esquema y auditas la fuente: conteos, rangos, valores raros, nulos | SQL interactivo |
| 2 | Traduces las preguntas de Marcela a consultas: ventas por mes, top-N de productos, categorías y clientes | SQL interactivo |
| 3 | Cargas la exportación cruda en pandas y la limpias: tipos, nulos, duplicados, categorías inconsistentes | Notebook |
| 4 | Calculas las métricas del negocio: ingreso total, ticket promedio, top-N, evolución mensual | Notebook |
| 5 | Construyes tres figuras que responden tres preguntas, y las pules hasta que se expliquen solas | Notebook |
| 6 | Ensamblas el reporte completo de extremo a extremo, con conclusiones escritas | Notebook |
| 7 | Lo llevas fuera del navegador: Python, entorno virtual y notebook local | Guía práctica |
Son unas 6 horas de trabajo real, repartibles en varias sesiones. Puedes cerrar el navegador y retomar donde ibas.
Lo que vas a usar:
SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, HAVING, ORDER BY, LIMIT, funciones de agregación.groupby, ordenamiento, top-N.Lo que NO vas a usar aquí, a propósito: CTEs, funciones de ventana, análisis de cohortes, Polars, DuckDB. No porque no sirvan —sirven mucho—, sino porque este es tu primer proyecto de portafolio: la habilidad que se demuestra aquí es responder bien una pregunta de negocio con herramientas simples, no acumular sintaxis. Ese escalón más avanzado te espera más adelante en la ruta de Análisis de Datos.
Qué asumo que ya sabes: que escribes un JOIN sin sudar y que sabes qué es un DataFrame. Cuando aparezca un concepto previo lo refresco en una línea ("recuerda: LEFT JOIN conserva las filas de la izquierda aunque no haya pareja") y sigo. No re-enseño SQL ni pandas desde cero.
Qué NO necesitas: instalar nada. Las consultas SQL corren contra una base PostgreSQL dentro de tu navegador y los notebooks ejecutan pandas y matplotlib ahí mismo. Solo en el hito 7 bajamos todo a tu máquina — cuando ya tengas algo que valga la pena ejecutar localmente.
Cada hito mezcla tres cosas, y las tres importan:
No hay nota final ni examen. El entregable es el reporte, y lo evalúa la única persona que importa: alguien que lo abre y entiende, en dos minutos, cómo van las ventas de Tienda Andina.
Esta lección es la única corta del proyecto. Desde la siguiente, escribes código.
No vamos a empezar por la teoría del esquema. En la próxima lección abres la base de Tienda Andina y ejecutas una sola consulta que ya le responde algo real a Marcela: cuánto vendió la tienda en total este año, contando únicamente los pedidos entregados.
Una consulta, un número, un resultado que importa. Es un buen comienzo — vamos.
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