Este repositorio contiene una serie de desafíos prácticos de análisis de datos utilizando SQLite y Python. El objetivo es resolver problemas reales de gestión y consulta de bases de datos, aplicando SQL para obtener información útil y generar recomendaciones basadas en datos. Los ejercicios se desarrollan sobre una base de datos llamada biblioteca.db, que simula un sistema de préstamos de libros.
El notebook Desafíos_Galileo.ipynb incluye tres desafíos principales:
####🔹 Desafío 1 — Sistema de multas Implementación de un sistema automático de multas para préstamos devueltos con retraso. Incluye:
- Creación de una tabla multas con claves foráneas y validaciones.
- Cálculo del importe de la multa (0,50 € por día de retraso).
- Inserción y consulta de multas asociadas a cada préstamo. Habilidades demostradas: SQL DDL, SQL DML, cálculos con fechas, integridad referencial.
####🔹 Desafío 2 — Historial completo de usuario Consulta avanzada que muestra:
- Todos los préstamos de un usuario (activos y devueltos).
- Total de días que ha tenido libros.
- Número de retrasos.
- Importe total de multas. Habilidades demostradas: Consultas agregadas, subconsultas, joins, filtros condicionales.
####🔹 Desafío 3 — Recomendaciones de libros Generación de recomendaciones basadas en el historial del usuario:
- Libros del mismo autor que ya ha leído.
- Filtrado para mostrar solo libros que aún no ha tomado prestados. Habilidades demostradas: Recomendación basada en contenido, subconsultas anidadas, joins múltiples.
- Python
- SQLite3
- Pandas
- SQL (DDL, DML, consultas avanzadas)
Este proyecto demuestra tu capacidad para:
- trabajar con bases de datos reales,
- diseñar tablas y relaciones,
- realizar consultas SQL complejas,
- resolver problemas prácticos de negocio,
- integrar SQL con Python para análisis.
/Desafíos_Galileo.ipynb # Notebook con los ejercicios /biblioteca.db # Base de datos utilizada /README.md # Este archivo