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Aprende datos atrapando las luciérnagas correctas.

Cada nivel es una solicitud real de un colega de Harbor & Pine, una tienda de artículos para el hogar. Escribe el SQL, el pandas, la fórmula de Excel o la medida DAX, revísalo y mira cómo se enciende tu linterna.

SQL

116 niveles 
SELECT *
FROM products;
Jugar el nivel 1

Python

114 niveles 
products.head()
Jugar el nivel 1

Excel

85 niveles 
=SUM(D2:D21)
Jugar el nivel 1

Estadística

42 niveles 
values.median()
Jugar el nivel 1

KPI

43 niveles 
revenue / orders
Jugar el nivel 1

Power BI

99 niveles 
CALCULATE([Sales])
Jugar el nivel 1

Casos

33 niveles 
SQL · pandas · Excel
Abrir un caso
  • Funciona en tu navegador
  • Sin registro
  • Unos 3 minutos por nivel

Cómo funciona un nivel

Tres pasos, unos tres minutos. Igual en SQL, Python y Excel.

  1. Lee la solicitud

    Un colega hace una pregunta real: una cifra de ventas, una lista de clientes, una limpieza. Mote te la trae con una lista corta de objetivos.

  2. Escribe la consulta

    SQL o pandas en un editor real, o fórmulas en una hoja de cálculo real, con los datos de la tienda. La lección está al lado.

  3. Pulsa Ejecutar

    Tu resultado se compara con la respuesta, así que cualquier consulta correcta pasa. Luego vienen las estrellas: resuelto, sin pistas, bien a la primera.

Todos los niveles

Seis rutas, iguales desde el primer día. Todos los niveles de SQL, Python, Excel, Estadística, KPI y Power BI están abiertos; juégalos en el orden que quieras.

SQL

13 capítulos · 116 niveles

Al final sabrás filtrar, unir, agrupar y ordenar por ranking la base de datos de una empresa real, y escribir los CTE y las funciones de ventana que preguntan en las entrevistas.

  1. Fundamentos de SELECT 9 niveles
  2. Filtrar filas 10 niveles
  3. Ordenar y limitar 8 niveles
  4. Agregados y GROUP BY 9 niveles
  5. JOINs 10 niveles
  6. CASE, fechas y cadenas de texto 9 niveles
  7. Subconsultas y CTE 11 niveles
  8. Funciones de ventana 11 niveles
  9. Patrones de análisis 8 niveles
  10. Limpiar datos en SQL 8 niveles
  11. Leer y arreglar consultas 8 niveles
  12. Combinar resultados 7 niveles
  13. Crear y modificar tablas 8 niveles
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Python

12 capítulos · 114 niveles

Al final sabrás cargar, limpiar, agrupar, unir y reestructurar tablas reales en pandas, graficarlas con matplotlib y seaborn, y convertir los números en una conclusión clara.

  1. Fundamentos de Python 10 niveles
  2. Listas, diccionarios y bucles 10 niveles
  3. Funciones 9 niveles
  4. Primer vistazo a pandas 10 niveles
  5. Filtrar y ordenar 10 niveles
  6. Columnas nuevas, groupby y agregación 10 niveles
  7. Unir tablas 10 niveles
  8. Limpiar datos desordenados 10 niveles
  9. Remodelar datos 9 niveles
  10. Series temporales 8 niveles
  11. Gráficos con pandas y matplotlib 9 niveles
  12. Seaborn, correlación y conclusiones 9 niveles
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Excel

12 capítulos · 85 niveles

Al final sabrás limpiar una exportación, buscar valores, sumar por condición, armar tablas dinámicas y gráficos, dar forma a los datos con pasos de Power Query y montar el informe mensual.

  1. Fórmulas y referencias 5 niveles
  2. Decisiones y búsquedas 8 niveles
  3. Totales condicionales 7 niveles
  4. Texto y fechas 8 niveles
  5. Limpiar una exportación 8 niveles
  6. Tablas, validación y formato 8 niveles
  7. Tablas dinámicas 7 niveles
  8. Gráficos 7 niveles
  9. Estadística y finanzas 7 niveles
  10. Consolidar datos 6 niveles
  11. Power Query 7 niveles
  12. El informe mensual 7 niveles
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Estadística

7 capítulos · 42 niveles

Sabrás qué promedio reportar, qué tan seguro es un número, si el resultado de una prueba es real y qué gráfico responde la pregunta, y respaldarás cada afirmación con código.

  1. Describir datos 7 niveles
  2. Distribuciones y muestreo 6 niveles
  3. Comparar grupos y pruebas A/B 6 niveles
  4. Correlación y regresión 6 niveles
  5. Elegir y leer gráficos 7 niveles
  6. Desafío final: el informe de la prueba promocional 6 niveles
  7. Préstamos, ahorros y escenarios hipotéticos 4 niveles
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Power BI

12 capítulos · 99 niveles

Al final sabrás dar forma a los datos y modelarlos, escribir medidas con CALCULATE, inteligencia de tiempo e iteradores que resistan cualquier filtro, y diseñar un informe en el que la gente confíe y actúe.

  1. Business intelligence y Power BI 8 niveles
  2. Obtener y dar forma a los datos en Power Query 8 niveles
  3. Modelado de datos y el esquema en estrella 9 niveles
  4. Fundamentos de DAX: columnas y medidas 9 niveles
  5. CALCULATE y el contexto de filtro 9 niveles
  6. Inteligencia de tiempo 9 niveles
  7. DAX avanzado 9 niveles
  8. Visuales que responden la pregunta 7 niveles
  9. Interactividad 8 niveles
  10. Paneles y narrativa de datos 7 niveles
  11. Servicio de Power BI, uso compartido y seguridad 8 niveles
  12. Optimizar informes de Power BI 8 niveles
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Casos

12 casos · 33 niveles · 3 abiertos desde el principio

Trabajos reales de analista con los datos de Harbor & Pine, de principio a fin: plantea la pregunta, revisa los datos, haz el análisis en SQL, pandas o Excel y escribe la recomendación. Varios casos están abiertos desde el principio; el resto se abre a medida que terminas capítulos de las rutas.

Un certificado por cada ruta

Termina todos los niveles de una ruta y obtén un certificado con tu nombre, estrellas y XP: un PDF, imágenes para LinkedIn y un enlace que cualquiera puede comprobar. Registra la práctica que hiciste; no es una titulación acreditada.

Ver un certificado de ejemplo

Sobre los datos

Harbor & Pine es una tienda en línea ficticia de Estados Unidos que vende muebles, iluminación y artículos para el hogar. Tres años de pedidos, de 2023 a 2025, con el desorden de los datos reales: valores faltantes, espacios de más, clientes duplicados. Los niveles de SQL, Python, Excel, Estadística, KPI y Power BI usan las mismas 8 tablas.

customers2,018 filas · 9 columnas
Quién compra: ciudad, estado, fecha de registro, consumidor o empresa, cómo encontró la tienda.
products120 filas · 8 columnas
El catálogo: categoría, precio, costo (a veces falta), fecha de lanzamiento, si sigue a la venta.
orders12,000 filas · 7 columnas
Una fila por pedido: cuándo, por qué canal, estado, costo de envío, cupón.
order_items30,338 filas · 6 columnas
Las líneas de cada pedido: producto, cantidad, precio pagado, descuento.
returns1,673 filas · 5 columnas
Qué se devolvió, por qué y cuánto se reembolsó.
employees60 filas · 8 columnas
El equipo, con áreas, cargos, salarios y quién le reporta a quién.
web_sessions40,000 filas · 7 columnas
Visitas al sitio: dispositivo, fuente de tráfico, páginas vistas, si terminó en compra.
marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
Gasto diario por canal de marketing, para calcular el costo por conversión.

Preguntas

¿Necesito instalar algo?

No. SQL corre en DuckDB, Python corre en Pyodide y los niveles de Excel usan una hoja de cálculo integrada en la página, todo dentro de la pestaña de tu navegador. El primer nivel de Python descarga unos 12 MB una sola vez; después arranca en segundos.

¿Qué dialecto de SQL es?

DuckDB, que se parece mucho a PostgreSQL. Todo lo que aprendes aquí (SELECT, JOIN, GROUP BY, CTE, funciones de ventana) funciona igual en PostgreSQL y, con pequeños cambios, en MySQL, SQL Server y BigQuery.

¿Qué aprendo primero: SQL, Python o Excel?

Cualquiera. Las rutas son independientes y todas están abiertas desde el primer nivel. Muchos analistas las aprenden en paralelo, y la ruta de casos te deja resolver cada caso en el lenguaje que prefieras.

¿Qué cubre la ruta de Estadística?

La estadística que piden las ofertas de trabajo de analista: media frente a mediana, dispersión y valores atípicos, muestreo, pruebas A/B con intervalos de confianza y valores p, correlación y regresión, y cómo elegir gráficos honestos. Calculas cada respuesta en pandas con los datos de la tienda.

¿Qué cubre la ruta de KPI?

Las métricas de negocio que los analistas reportan cada semana: ingresos brutos y netos, valor promedio del pedido, LTV y CAC, embudos de conversión, retención por cohortes y abandono (churn), margen y Pareto, y cómo definir un KPI para que no engañe. Cada nivel de código se resuelve en SQL o pandas con los datos de la tienda.

¿Puedo practicar Power BI en el navegador?

Power BI Desktop solo funciona en Windows, así que esta ruta enseña las mismas habilidades con herramientas de práctica hechas para la página: pasos de Power Query con vista previa en vivo, un diagrama de modelo donde dibujas las relaciones y un motor DAX que llena una matriz celda por celda, como hace Power BI. Cada lección también te da la ruta exacta de menús para hacerlo de verdad en Power BI Desktop.

¿Los niveles de Excel funcionan como el Excel real?

Sí. Las fórmulas, las referencias de celda, el bloqueo con $, el relleno hacia abajo y funciones como SUM, IF y XLOOKUP siguen las mismas reglas que Microsoft Excel y Google Sheets, así que lo que practicas te sirve en el trabajo. Las tablas dinámicas se arman con las mismas opciones de campos que en Excel. Los niveles de Power Query usan un editor de práctica con sus nombres de pasos; el Power Query real solo corre en Excel.

¿Se guarda mi progreso?

Sí, en este navegador. No hay cuenta. Puedes descargar tu progreso como archivo desde la página de Progreso e importarlo en otro dispositivo.

¿Cómo se revisan las respuestas?

Se compara tu resultado con el resultado esperado, no tu código con el nuestro. Cualquier consulta o código de pandas que devuelva la tabla correcta pasa, y una respuesta incorrecta te dice qué está mal: columnas que faltan, filas de más, un valor demasiado alto.

¿Es gratis?

Sí. Todos los niveles de todas las rutas y todos los casos son gratis, sin registro.

Recursos

Para tener al lado mientras juegas y para la semana antes de una entrevista. Cada fragmento de código corre sobre los mismos datos de la tienda, y cada tema enlaza al nivel que lo enseña.

Glosario

161 términos, de cohorte a DAX y valor p, cada uno en una frase sencilla y enlazado a los niveles que lo usan.

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