Aprendé Python, SQL y Análisis de Datos desde cero.
Plataforma gratuita con 61 lecciones, IDEs interactivos corriendo en tu navegador y más de 610 ejercicios con validación automática. Sin instalaciones, sin costos, sin excusas.
Tu progreso
Cómo funciona
Cada lección sigue un flujo diseñado para que aprendas haciendo, no solo leyendo.
Teoría clara
Explicaciones profundas con analogías, tablas de referencia y contexto profesional.
Ejemplos interactivos
5 ejemplos por lección con código editable que podés ejecutar directo en el navegador.
Ejercicios progresivos
10 ejercicios por lección con dificultad creciente y validación automática instantánea.
Sin instalaciones
Python y SQL corren directo en tu navegador con Pyodide y sql.js. Abrís y programás.
Temario completo
Seguí el camino en orden o saltá al tema que necesites. Cada lección tiene teoría, ejemplos y 10 ejercicios progresivos.
Python desde Cero
27 lecciones · ~20 horas
- 01. Qué es Python / Lenguajes
- 02. Instalación VS Code & Python
- 03. Tipos de datos
- 04. Variables y constantes
- 05. Operaciones básicas
- 06. Condicionales (if/elif/else)
- 07. Comentarios e indentación
- 08. Listas
- 09. Tuplas
- 10. Diccionarios
- 11. Sets
- 12. Métodos de strings
- 13. Métodos de listas
- 14. Métodos de diccionarios
- 15. Anidación
- 16. Bucles while
- 17. Bucles for
- 18. Funciones básicas
- 19. Funciones avanzadas
- 20. Módulos de la stdlib
- 21. Módulos con pip
- 22. Scope de variables
- 23. Strings avanzado
- 24. Trabajo con archivos
- 25. Excepciones y errores
- 26. Clases y objetos (intro)
- 27. Proyecto integrador
SQL desde Cero
15 lecciones · ~12 horas
- 01. Qué es SQL
- 02. SELECT, FROM, WHERE
- 03. Operadores y filtros
- 04. ORDER BY, LIMIT, DISTINCT
- 05. Funciones de agregación
- 06. GROUP BY y HAVING
- 07. INNER JOIN
- 08. LEFT/RIGHT/FULL JOIN
- 09. Subconsultas
- 10. CTEs (WITH)
- 11. Window Functions
- 12. INSERT, UPDATE, DELETE
- 13. CREATE TABLE y tipos
- 14. Caso práctico completo
- 15. Proyecto integrador SQL
Análisis de Datos
19 lecciones · ~18 horas
- 01. Qué es Data Analysis
- 02. pandas: Series y DataFrames
- 03. pandas: lectura de datos
- 04. pandas: selección y filtrado
- 05. pandas: limpieza
- 06. pandas: transformaciones
- 07. pandas: groupby y pivot
- 08. pandas: merge/join/concat
- 09. Estadística descriptiva
- 10. Matplotlib básico
- 11. Seaborn visualización
- 12. EDA completo
- 13. NumPy fundamentos
- 14. Intro a Machine Learning
- 15. Regresión y clasificación
- 16. Power BI / Tableau intro
- 17. Integración SQL + Python
- 18. Portfolio y proyecto final
- 19. Preparación para entrevistas
¿Qué vas a saber hacer?
Al completar las 3 rutas, vas a tener el stack técnico que piden el 90% de los puestos de Data Analyst en Argentina y LATAM.