Ruta de aprendizaje

Hoja de ruta de analista de datos para principiantes

Cursos gratuitos en el orden en que un analista aprende de verdad las herramientas: primero las hojas de cálculo, porque ahí están los datos; después SQL para sacarlos de una base de datos; y luego Python con NumPy y Pandas para hacer lo que una hoja de cálculo no puede. Cada lección se ejecuta en tu navegador y los cursos de Excel, SQL, Python, Pandas y R terminan con un certificado gratuito.

EMPEZAR A APRENDER(es gratis)

2,347,853+ codders inscritos en estos cursos

470 lecciones440 retos1,998 preguntas de quiz

Apto para principiantes
Ayuda de codificación con IA
Lecciones interactivas prácticas
Narración de audio en cada lección
Cuestionarios para poner a prueba tu conocimiento
8 certificados gratis a lo largo de la ruta

La ruta de formación de analista de datos, paso a paso

9 cursos7 secciones470 lecciones440 retos1,998 preguntas de quiz

Cada paso es un curso que ya existe en Coddy. Hazlos en orden o salta directamente al que te falta: tu progreso se guarda por curso en cualquier caso.

1
Paso 1
Hojas de cálculo y ExcelPágina propia
Empezar este pasoEmpezarCeldas, rangos, fórmulas, búsquedas, tablas dinámicas y las funciones que un analista usa a diario. La mayor parte de los datos del mundo vive en hojas de cálculo y casi todos los análisis se comparten primero en una, así que la ruta empieza aquí.Empezar Página propia
2 secciones, en orden
1. Fundamentos42 lecciones34 retos235 preguntas
2. Fórmulas y análisis de datos28 lecciones48 retos100 preguntas
70 lecciones82 retos335 preguntas
2
Paso 2
SQL para análisis de datosPágina propia
Empezar este pasoEmpezarSeleccionar, filtrar, cruzar, agrupar y agregar tablas reales, y después funciones de ventana y subconsultas. SQL es la habilidad más pedida en las ofertas de analista de datos y la más rápida de volverse útil.Empezar Página propia
2 secciones, en orden
1. Fundamentos72 lecciones72 retos360 preguntas
2. Más allá de lo básico27 lecciones28 retos167 preguntas
99 lecciones100 retos527 preguntas
3
Paso 3
Fundamentos de PythonPágina propia
Empezar este pasoEmpezarVariables, control de flujo, funciones y colecciones: justo las dos secciones que un analista necesita antes de que NumPy y Pandas tengan sentido. Las clases y los objetos pueden esperar; un analista en activo rara vez los escribe.Empezar Página propia
2 secciones, en orden
1. Fundamentos77 lecciones98 retos341 preguntas
2. Lógica y flujo78 lecciones77 retos329 preguntas
155 lecciones175 retos670 preguntas
4
Paso 4
NumPy: números rápidosPágina propia
Empezar este pasoEmpezarArrays, aritmética vectorizada, indexación, agregación y broadcasting. NumPy es el motor que hay bajo Pandas y bajo toda la librería científica de Python, y entenderlo es lo que hace que las operaciones con DataFrames dejen de parecer magia.Empezar Página propia18 lecciones34 preguntas
5
Paso 5
Pandas: tablas en PythonPágina propia
Empezar este pasoEmpezarDataFrames, limpieza, filtrado, agrupación, combinación y reestructuración de conjuntos de datos reales. Este es el paso en el que Python adelanta a la hoja de cálculo: todo lo que hacías en Excel, repetible y sobre datos demasiado grandes para abrirlos.Empezar Página propia19 lecciones
6
Paso 6
Traer los datos: archivos, JSON y APIs
Empezar este pasoEmpezarLeer y escribir archivos, parsear JSON, llamar a una API web y manejar lo que sale mal. Los datos reales nunca llegan como una tabla limpia; un analista capaz de traerse sus propios datos no depende de un ingeniero.Empezar
3 cursos, en orden
31 lecciones8 retos
7
Paso 7
R, cuando un puesto lo pidaPágina propia
Empezar este pasoEmpezarOpcional. Las mismas ideas de análisis en el lenguaje de los equipos de estadística: vectores, data frames y manipulación de datos. Sáltatelo salvo que un puesto que te interese pida R; y entonces hazlo sabiendo que todos los conceptos se transfieren desde los pasos de Python.Empezar Página propia78 lecciones75 retos432 preguntas

Lo que obtienes

Todo lo que usarás para aprender a programar

Learn by Doing

Write real code, query databases, build websites, and master AI prompts. Our interactive lessons cover every skill modern developers need.

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Code Editor

1const greeting = "Hello, Coddy!"

2function sayHi(name) {

3 return greeting + " " + name

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2840

Jordan7+ Days

2650

Sam7+ Days

2420

Casey

2180

Morgan7+ Days

1950

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Every way to learn

Read, listen, test yourself, ask the AI, or look up anything you've already covered. Every lesson meets you where you are.

Intro to Variables

Audio

A variable is a named container that stores a value you can reference later in your program.

In Python, you create one by writing the name, an equals sign, then the value you want to store.

The value can change over time - reassigning the name simply points it to a new value.

1xSarah

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Certificate of Completion

This certifies thatJohn Doehas successfully completed

Python Fundamentals

DateJan 2026

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Por qué aprender análisis de datos en Coddy

El orden que sigue el trabajo. Casi todos los cursos de analista de datos empiezan por Python; casi todos los días de un analista empiezan por una hoja de cálculo y una consulta SQL. Esta ruta enseña las herramientas en el orden en que vas a echar mano de ellas, así que cada paso ya te sirve antes de empezar el siguiente.
Datos reales, consultas reales. Escribes SQL contra tablas reales, transformas DataFrames reales de Pandas y construyes fórmulas reales de hoja de cálculo en el navegador: nada que instalar, nada simulado con diapositivas.
Pistas de IA que leen tu consulta. Cuando un join devuelve las filas equivocadas o una operación sobre un DataFrame falla, Bugsy mira lo que escribiste y te empuja hacia la solución sin darte la respuesta.
Certificados gratuitos, cada uno verificable en su propia URL, para los cursos de Excel, SQL, Python, Pandas y R. Un certificado de Excel, uno de SQL y uno de Pandas son tres líneas en un CV que un responsable de selección puede comprobar en diez minutos.

Preguntas frecuentes sobre cómo ser analista de datos

¿Cómo puedo ser analista de datos sin experiencia?

Aprende las tres herramientas que aparecen en cualquier oferta de analista - hojas de cálculo, SQL y Python o R - en ese orden, y después construye dos o tres análisis de conjuntos de datos públicos reales que respondan a una pregunta que alguien haría de verdad. Eso es esta ruta más un pequeño portafolio. La experiencia con datos es más fácil de fabricar que en casi cualquier otra carrera: cada conjunto de datos público es un proyecto esperando a que alguien lo escriba.

¿Qué habilidades necesita un analista de datos?

Hojas de cálculo para el trabajo rápido y para compartir, SQL para sacar los datos de una base de datos, un lenguaje de programación para todo lo que una hoja de cálculo no puede hacer (limpiar, cruzar tablas grandes, montar procesos repetibles), la estadística suficiente para saber qué esconde una media, y la capacidad de redacción para explicar un gráfico a quien no va a leer los números. Esta ruta cubre las tres primeras de forma directa; las dos últimas se practican en cada análisis que escribes.

¿Qué aprendo primero para análisis de datos: Excel, SQL o Python?

Excel primero, SQL segundo y Python tercero, que es el orden de esta ruta. Las hojas de cálculo te enseñan a pensar en tablas sin coste alguno. SQL es la habilidad más pedida en las ofertas de analista y en tres semanas ya resulta útil. Python solo compensa cuando tienes datos lo bastante grandes o sucios como para que una hoja de cálculo sufra, así que aprenderlo primero es aprenderlo sin un motivo.

¿Es mejor Python o R para análisis de datos?

Python, para la mayoría de los puestos de analista, porque se pide mucho más a menudo y la misma habilidad se transfiere a la automatización y al trabajo de ingeniería. R sigue siendo el lenguaje de los departamentos de estadística y de algunos equipos de investigación y farmacéuticos. Esta ruta enseña Python con NumPy y Pandas y deja R como paso final opcional, para que lo añadas cuando un puesto lo pida.

¿Cuánto se tarda en ser analista de datos?

Entre cuatro y seis meses a una hora al día para llegar a un nivel júnior. En esta ruta Excel lleva dos o tres semanas, SQL tres o cuatro, las bases de Python unas seis, y NumPy y Pandas dos o tres semanas entre los dos. El tiempo restante es el que más importa: escribir análisis de conjuntos de datos reales hasta que puedas explicar un resultado a alguien que no ha preguntado por el método.

¿Esta ruta de analista de datos cubre Tableau o Power BI?

No, y preferimos decirlo antes que rellenar la página. Las herramientas de cuadros de mando son un requisito habitual en las ofertas y son un estudio corto una vez que ya sabes dar forma a los datos que hay debajo, que es lo que enseña esta ruta. Cuando salga un curso de visualización en Coddy, se sumará a esta ruta como un paso nuevo.

¿Sirve de algo un certificado de analista de datos?

Por sí solo, poco; unido a habilidades que un responsable de selección puede poner a prueba, bastante. Los cursos de Excel, SQL, Python, Pandas y R de aquí emiten cada uno un certificado gratuito en su propia URL verificable, y cada uno nombra una habilidad concreta. Esas son las líneas que busca un sistema de seguimiento de candidaturas, y las tres preguntas que un entrevistador te pedirá demostrar.

Otras rutas de aprendizaje

Los mismos cursos, ordenados para otro rol. El progreso se conserva: un curso terminado en una ruta cuenta en todas las rutas que lo incluyen.

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