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SQL Cheatsheet para Analistas de Datos

Cheatsheet interactivo de SQL diseñado para analistas de datos junior: sintaxis estructurada, ejemplos copiables y diagramas visuales de cada cláusula y función.

Preview del SQL Cheatsheet

¿Qué incluye?

El proyecto tiene dos páginas conectadas entre sí:

Cheatsheet (index.html)

  • 22 cláusulas y funciones organizadas por categoría: SELECT, filtrado, agregación, JOINs, window functions, subqueries y utilidades.
  • 3 vistas por comando: sintaxis estructurada, ejemplo de código copiable y diagrama visual SVG de cómo funciona.
  • Buscador en vivo + filtros por categoría.

Ejercicios prácticos (ejercicios.html)

  • 3 casos de análisis con dificultad progresiva (básico → intermedio → avanzado) sobre dominios reales: e-commerce, marketing y SaaS.
  • Editor SQL real: escribe consultas y ejecútalas contra una base SQLite cargada 100% en tu navegador (vía sql.js) — sin servidor, sin backend.
  • Cada caso incluye contexto de negocio, esquema de datos, 2-3 preguntas analíticas, pistas, solución comentada e interpretación analítica de cada resultado.
  • Resaltado de sintaxis en el editor que diferencia palabras clave, funciones, strings, números y comentarios.

Cómo usarlo

Opción A - Abrir localmente

git clone https://github.com/RobertoBG1111/sql-cheatsheet-data-analyst.git
cd sql-cheatsheet-data-analyst

Después abre index.html en tu navegador y navega a los ejercicios desde el botón del header. Listo.

Opción B - Versión online (GitHub Pages)

Una vez publicado el repo:

https://robertobg1111.github.io/sql_reference_data_analytics/

Para activar Pages: Settings → Pages → Source: main / root → Save.

Sobre este proyecto

Este proyecto forma parte de mi portafolio de Data Analytics. Empezó como un cheatsheet para consolidar mis apuntes de SQL y tener una referencia visual rápida; la página de ejercicios prácticos es el siguiente paso: pasar de "consultar la sintaxis" a "aplicarla a problemas de negocio reales", uniendo el dominio técnico con el criterio analítico.

Sobre el desarrollo: me apoyé en inteligencia artificial (Claude, de Anthropic) como copiloto durante la construcción de esta herramienta — para acelerar el diseño de la interfaz, generar los diagramas SVG y depurar el JavaScript. La curación del contenido SQL, las decisiones de qué incluir y los criterios pedagógicos vienen de mi experiencia consolidando apuntes como analista. Creo que ser transparente sobre el uso de IA es parte de la práctica profesional moderna en data.

Otros proyectos del portafolio

GitHub: github.com/RobertoBG1111

Contacto

Licencia

MIT © 2026 Roberto Barrera García - ver LICENSE.