💪 Prácticas y Ejercicios de Análisis de Datos

Repositorio de ejercicios prácticos para desarrollar habilidades en análisis de datos, bases de datos y herramientas de ciencia de datos. Este espacio agrupa ejercicios, casos prácticos y soluciones de problemas reales utilizando diferentes tecnologías.

🎯 Propósito

• Aplicar conceptos teóricos en situaciones prácticas y casos de uso reales
• Reforzar el aprendizaje mediante ejercicios resueltos y comentados
• Desarrollar habilidades de resolución de problemas en análisis de datos
• Crear un portafolio consolidado de casos prácticos y técnicas
• Servir como referencia para futuros proyectos y análisis

📚 Estructura del Repositorio

Practicas y ejercicios/
├── README.md                           # Este archivo
├── MYSQL/                              # 🗄️ Ejercicios de Bases de Datos SQL
│   ├── SQL.md                          # Documentación de ejercicios SQL
│   ├── Analisis_con_MySQL.sql         # Ejercicios de alumnos titulados
│   ├── caso_practico.sql              # Análisis de tienda de alimentos
│   ├── Pixar.sql                      # Importación y consultas de CSV
│   ├── pixar_films.csv                # Datos de películas de Pixar
│   └── sql_Riaz.sql                   # Modelo completo de inventario
├── PYTHON/                             # 🐍 (Próximamente)
├── PANDAS/                             # 📊 (Próximamente)
├── MATPLOTLIB/                         # 📈 (Próximamente)
├── NUMPY/                              # 🔢 (Próximamente)
└── R/                                  # 📉 (Próximamente)

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📁 Módulos Actuales

🗄️ SQL - Gestión de Bases de Datos

Carpeta: MYSQL/

Colección de ejercicios prácticos de SQL con MySQL para desarrollar habilidades en gestión de bases de datos, consultas avanzadas y análisis de datos.

📄 Archivos incluidos:

1. Analisis_con_MySQL.sql - Base de datos de alumnos titulados

   • Creación de tablas relacionadas con 50 registros de ejemplo
   • Práctica de integridad referencial y Foreign Keys
   • Habilidades: creación de tablas, inserción de datos, relaciones

2. caso_practico.sql - Análisis de negocio para tienda

   • 6 consultas analíticas para inteligencia empresarial
   • Identificación de clientes valiosos, productos populares, temporadas altas
   • Habilidades: JOINs complejos, GROUP BY, agregaciones, análisis de datos

3. Pixar.sql - Importación y análisis de datos

   • Carga de datos desde pixar_films.csv con películas reales de Pixar
   • Consultas de filtrado, búsqueda de patrones y agrupación
   • Habilidades: LOAD DATA INFILE, importación CSV, valores nulos, LIKE

4. sql_Riaz.sql - Modelo relacional completo

   • Diseño de 7 tablas para gestión de inventario y ventas
   • Sistema completo con Empleados, Clientes, Productos, Pedidos e Inventario
   • Habilidades: diseño relacional, múltiples relaciones, normalización

Ver documentación completa: MYSQL/SQL.md

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Ejercicios de MySQL

Archivo: Analisis_con_MySQL.sql

Descripción

Ejercicios prácticos aplicando conceptos de MySQL con una base de datos de estudiantes titulados que incluye:

• Tabla info_titulados: 101 registros con información académica
• Tabla alumnos: 101 registros con datos personales
• Relación mediante llave foránea para practicar JOINs

Ejercicios Incluidos

• ✅ Consultas básicas: SELECT con filtros y condiciones
• ✅ Agregaciones: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
• ✅ Agrupamiento: GROUP BY y HAVING
• ✅ Joins: INNER JOIN, LEFT JOIN con múltiples condiciones
• ✅ Ordenamiento: ORDER BY con criterios complejos
• ✅ Análisis estadístico: Promedios, rankings, distribuciones

Casos de Análisis

• Estudiantes titulados por año y universidad
• Promedios académicos por carrera
• Distribución geográfica de universidades
• Rankings de mejores estudiantes
• Análisis de datos relacionales con JOINs

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🏪 Caso Práctico: Tienda de Alimentos Congelados

Carpeta: congelados_sql/

Descripción

Caso práctico completo de una tienda de alimentos congelados que busca optimizar sus operaciones y maximizar las ventas. Incluye diseño de base de datos completa y análisis estratégico de negocio.

📄 sql_Riaz.sql - Estructura de Base de Datos

Base de datos completa con 7 tablas relacionadas:

• 👥 Empleados: Gestión de personal de la tienda
• 🛍️ Clientes: Base de datos de clientes
• 🏭 Proveedores: Información de proveedores
• 📦 Productos: Catálogo completo con precios
• 💰 Ventas: Registro de todas las transacciones
• 📋 Pedidos: Gestión de pedidos y entregas
• 📊 Inventario: Control de stock y existencias

📈 caso_practico.sql - Análisis de Optimización

Análisis estratégicos para la toma de decisiones:

• ✅ Clientes más valiosos: TOP 5 clientes por volumen de compras
• ✅ Productividad empleados: Ranking de empleados por ventas generadas
• ✅ Productos populares: TOP 3 productos más vendidos por cantidad
• ✅ Análisis de proveedores: Proveedores con productos más exitosos
• ✅ Temporada alta: Identificación del mes con mayor facturación
• ✅ Fidelidad de clientes: Frecuencia de compra y gasto promedio

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📅 Próximos Módulos

Tecnología	Estado	Descripción
Python 🐍	🔄 Próximamente	Fundamentos de programación y análisis con scripts
Pandas 📊	🔄 Próximamente	Manipulación y análisis de datos con DataFrames
Matplotlib 📈	🔄 Próximamente	Visualización de datos y creación de gráficos
NumPy 🔢	🔄 Próximamente	Computación científica y operaciones numéricas
R 📉	🔄 Próximamente	Análisis estadístico y visualización avanzada

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🚀 Cómo Usar Este Repositorio

Para principiantes en SQL

1. Comienza con MYSQL/SQL.md para entender qué contiene cada archivo
2. Ejecuta Analisis_con_MySQL.sql para practicar operaciones básicas
3. Continúa con Pixar.sql para aprender importación de datos
4. Termina con caso_practico.sql para ver análisis real de negocios

Para usuarios avanzados

• Modifica las consultas existentes y experimenta
• Combina conocimientos de múltiples archivos
• Crea nuevas tablas y relaciones propias
• Desarrolla casos de uso personalizados

Estructura general de estudio

SQL Básico → SQL Avanzado → Análisis de Datos → Visualización → ML/IA
   (MySQL)      (Casos)      (Pandas/Python)   (Matplotlib)   (R/NumPy)

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📚 Requisitos Generales

• MySQL 5.7+ para ejercicios SQL
• Python 3.8+ para ejercicios futuros de Python
• Cliente SQL (MySQL Workbench, DBeaver, etc.)
• IDE o editor de texto (VS Code, PyCharm, etc.)

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📝 Notas Importantes

• Todos los ejercicios están completamente comentados
• Algunos archivos incluyen datos de ejemplo listos para usar
• Este es un repositorio en crecimiento constante

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🎓 Metodología

Este repositorio sigue una metodología progresiva:

• ✅ Básico: Conceptos fundamentales y operaciones simples
• ✅ Intermedio: Combinación de técnicas y casos más complejos
• ✅ Avanzado: Análisis completo, optimización y mejores prácticas

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Último actualizado: Diciembre 2025

• Limpieza y transformación de datasets
• Estadística descriptiva e inferencial

Proyectos Integrados (Planificado)

• Análisis completo desde MySQL hasta Python
• Visualización de resultados
• Reportes automatizados

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Metodología

1. Problema definido: Cada ejercicio tiene un objetivo claro
2. Solución paso a paso: Código comentado y explicado
3. Validación: Verificación de resultados
4. Documentación: Explicación del proceso y conclusiones

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Para apuntes teóricos consultar: MySQL/ y Analisis_Python/