R vs SQL - ¿cuál debería aprender?

Aprender un nuevo lenguaje puede imponer un poco. Ya sea un idioma hablado o un lenguaje de programación, querrás asegurarte de que aprendes algo útil, accesible y con lo que vayas a mantenerte constante. Si has reducido la elección a R o SQL, este artículo te ayudará a decidir cuál aprender primero. 

Veremos todo lo que necesitas saber sobre ambos lenguajes y sus usos, sus ventajas, para qué puedes utilizarlos y cómo se comparan en algunos aspectos clave. 

¿Qué son R y SQL?

Empecemos por lo básico: ¿qué son estos dos lenguajes? R Programming es un lenguaje de programación y un entorno de software utilizado principalmente para el cálculo estadístico y la creación de gráficos. Este sistema consta de dos partes: el propio lenguaje R (a lo que la mayoría se refiere cuando habla de R) y un entorno de ejecución.

Por su parte, SQL (Structured Query Language) es un lenguaje de programación usado principalmente para hacer preguntas (consultas) a bases de datos. Utilizamos SQL para comunicarnos con bases de datos relacionales. Con SQL podemos acceder, recuperar, ordenar y actualizar información. Se utiliza con muchos sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) conocidos, como Oracle, Microsoft SQL Server y MySQL. 

Resumen de diferencias y similitudes entre R y SQL 

Vamos a explorar en detalle las virtudes de ambos lenguajes a lo largo del artículo, pero empezaremos por repasar brevemente sus principales similitudes y diferencias.

Propósito 

R y SQL son lenguajes de programación, pero se utilizan con fines distintos. R es un lenguaje y entorno de software para computación estadística y gráficos, mientras que SQL es un lenguaje para gestionar y manipular datos almacenados en bases de datos relacionales.

Tipos de datos

R está pensado para trabajar con conjuntos de datos complejos y estructurados, como los que se usan habitualmente en el análisis estadístico. En cambio, SQL está diseñado para trabajar con datos almacenados en bases de datos relacionales. Esto significa que R es más adecuado para tareas como la visualización de datos y el modelado estadístico, mientras que SQL encaja mejor con tareas como consultar y actualizar datos en una base de datos.

Cómo se usan

R es un lenguaje de programación de propósito general, lo que significa que puede utilizarse para una amplia variedad de tareas, como manipulación de datos, análisis estadístico y visualización. En cambio, SQL es un lenguaje específico de dominio, diseñado en concreto para trabajar con datos en bases de datos relacionales. Por eso, SQL se emplea normalmente para consultar y actualizar datos en una base de datos, mientras que R se utiliza para análisis de datos más generales.

Usuarios

Ambos lenguajes son muy utilizados por analistas de datos y otros profesionales que trabajan con datos, y ambos están diseñados para ser relativamente fáciles de aprender y usar. Además, tanto R como SQL cuentan con una comunidad amplia y activa de usuarios y desarrolladores, lo que facilita encontrar soporte y recursos para trabajar con ellos.

Ventajas de R

Aprender R Programming tiene varias ventajas. Como lenguaje de programación de código abierto, potente y muy extendido para el análisis de datos, ofrece beneficios evidentes como: 

1. Es un lenguaje muy versátil y flexible que permite realizar todo tipo de tareas de manipulación de datos, análisis estadístico y visualización gráfica.
2. Existe una gran comunidad de usuarios de R, por lo que encontrarás multitud de recursos, documentación y ayuda en línea para aprender y usar el lenguaje con eficacia.
3. R está muy presente en el mundo académico y en la industria, así que aprenderlo puede abrirte puertas si quieres impulsar tu carrera profesional en ciencia de datos, investigación u otros ámbitos relacionados.
4. R incluye numerosas funciones y paquetes que facilitan tareas complejas de análisis de datos, como el aprendizaje automático, sin tener que escribir código largo y complejo desde cero.
5. Es un lenguaje multiplataforma, por lo que se puede utilizar en cualquier sistema operativo, lo que lo convierte en una herramienta muy práctica para el análisis de datos.

Ventajas de SQL

Veremos que muchas de las ventajas de aprender SQL son similares a las de aprender R: 

1. SQL es imprescindible para cualquiera que trabaje con bases de datos. Tanto si quieres convertirte en data analyst, data scientist o desarrollador web, tener una base sólida de SQL es clave para trabajar con datos.
2. Es un lenguaje muy extendido, y aprenderlo puede abrirte oportunidades en muchos sectores. Desde startups hasta grandes empresas, muchas organizaciones utilizan SQL para gestionar y analizar sus datos.
3. Es un lenguaje versátil que puedes usar para múltiples tareas: crear y modificar bases de datos, insertar y actualizar datos, y consultar y analizar información.
4. SQL es relativamente fácil de aprender en comparación con otros lenguajes de programación. Mucha gente que se inicia en programación puede adquirir las bases de SQL en poco tiempo.
5. SQL te ayuda a trabajar con datos de forma más eficiente y efectiva. Con SQL puedes recuperar, manipular y analizar datos de forma rápida y sencilla, ahorrando tiempo y esfuerzo.

Casos de uso comunes de R y SQL

Ahora que conocemos un poco estos lenguajes, veamos para qué se usa cada uno y dónde se solapan. Puedes leer más en detalle sobre para qué se utiliza SQL y qué puedes hacer con R en artículos aparte. 

Análisis de datos

R y SQL se usan con frecuencia para el análisis de datos. La principal diferencia es que R es un lenguaje pensado específicamente para la computación estadística y el análisis de datos, mientras que SQL se utiliza para gestionar y consultar datos almacenados en bases de datos relacionales. 

R es una herramienta potente para realizar análisis estadísticos complejos y crear visualizaciones, mientras que SQL se adapta mejor a trabajar con grandes volúmenes de datos y a operaciones más básicas como filtrar, ordenar y agregar. En definitiva, ambos son herramientas muy útiles para el análisis de datos. 

Manipulación de datos

Los dos lenguajes son útiles para la manipulación de datos, es decir, extraer información y transformarla para facilitar su interpretación u organización. Con R puedes manipular datos de varias formas, utilizando funciones como subset(), with() y within(), así como paquetes como data.table, ggplot2, reshape2 y readr.

Para manipular datos relacionales, SQL es de las herramientas más eficaces. Operaciones como LIMIT, DISTINCT, agregaciones, GROUP BY y muchas más te ayudan a organizar tus datos entre diferentes bases de datos. 

Comparativa entre SQL y R

Veamos cómo se comportan estos dos lenguajes en determinadas tareas:

Gestión de datos

Las bases de datos están en el centro de la gestión de datos, por lo que SQL es la elección obvia para esta tarea. Es el lenguaje subyacente que nos permite construir e interactuar con bases de datos relacionales mediante consultas. Aunque R se utiliza sobre todo para análisis, estadística y visualización, cada vez gana más terreno como herramienta para gestionar datos y archivos.

Velocidad de manipulación de datos

Al comparar la velocidad de distintas funciones, encontrarás diferencias entre R y SQL. En un análisis de varios benchmarks de rendimiento, R fue notablemente más rápido en algunas tareas, como consultas básicas a bases de datos, mientras que fue bastante más lento al crear una variable temporal y realizar una agregación basada en una condición. Así que, aunque R es muy rápido en ciertas tareas de manipulación, SQL ofrece un rendimiento estable en el conjunto de tareas. 

Capacidades gráficas

R está diseñado específicamente para el análisis gráfico de datos. Por eso, es fácil crear todo tipo de visualizaciones, como histogramas, gráficos de barras, de dispersión y muchos más. En comparación, SQL por sí solo no es una herramienta gráfica, está más orientado a la organización de datos. Pero eso no significa que no existan herramientas para transformar tus datos en SQL en visualizaciones potentes.  

R vs SQL - ¿cuál deberías aprender?

Entonces, ¿cómo decidir cuál aprender? Como hemos visto, aunque hay puntos en común, sus usos principales son distintos. R está pensado para trabajar con datos estadísticos y realizar análisis. Por su parte, SQL se ha diseñado principalmente para gestionar y manipular datos en bases de datos. 

Dicho esto, R y SQL pueden usarse juntos de varias formas. Por ejemplo, puedes usar SQL para extraer datos de una base de datos y después R para analizarlos y visualizarlos. También puedes usar R para crear y gestionar bases de datos o para conectar con bases existentes y ejecutar consultas SQL directamente desde R. Existen muchos paquetes de R que facilitan el trabajo con bases de datos mediante SQL, así que, si te interesa utilizar ambos, es totalmente viable.

En última instancia, la elección entre R y SQL dependerá de tus necesidades e intereses. Si te interesa el análisis estadístico y la visualización de datos, R es una buena opción. Si te atrae trabajar con bases de datos, SQL te conviene más. Si no lo tienes claro, plantéate aprender ambos, ya que se complementan muy bien en muchos escenarios.

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