SQL vs Python: ¿Cuál deberías aprender?

Si estás pensando en introducirte en la ciencia de datos, aprender a programar es obligatorio. La codificación es una de las principales actividades de los profesionales de los datos. Tanto si tienes que recopilar, limpiar, analizar o visualizar datos, prácticamente todo se hace mediante programación. Por lo tanto, tienes que empezar a aprender a codificar en la fase inicial de tu viaje por la ciencia de datos.

Así que estás listo para empezar a codificar. Pero, ¿qué lenguaje de programación elegir? Esta es una pregunta muy clásica entre los recién llegados a la ciencia de datos. Hay muchos lenguajes de programación para la ciencia de datos, pero aprenderlos todos simultáneamente puede ser casi imposible y desalentador. Es mejor elegir uno y, una vez que lo domines, progresar a otro en función de tus necesidades o intereses. 

Un debate muy común es sobre qué lenguaje de programación es mejor para empezar. En este sentido, Python y SQL son candidatos especialmente adecuados para comenzar tu aventura de codificación. Python y SQL son lenguajes de programación muy populares en la ciencia de datos, y no llegarás muy lejos en tu carrera a menos que domines ambos. 

En las siguientes secciones, explicaremos qué son Python y SQL, las principales diferencias entre ellos, y cuál es preferible aprender primero. ¡Sigue leyendo! 

Respuesta rápida: SQL vs Python

¿Tienes prisa? Aquí tienes una visión general de las diferencias entre SQL y Python:

Si quieres profundizar más, ¡sigue leyendo!

¿Por qué elegir Python?

Situado en primer lugar en varios índices de popularidad de lenguajes de programación, como el Índice TIOBE y el Índice PYPL, Python es hoy el lenguaje de programación de talla única.  

Python es un lenguaje de programación de código abierto y de propósito general con una amplia aplicabilidad en muchos ámbitos del desarrollo de software. Debido a su sintaxis sencilla y legible (cercana a la lengua inglesa), Python suele considerarse uno de los lenguajes de programación más fáciles de aprender y utilizar para los programadores principiantes. Si quieres hacerte una idea de cómo es codificar con Python, consulta nuestro Curso de Introducción a Python.

Aunque no fue concebido para la ciencia de datos cuando se desarrolló a principios de los años 90', con los años, Python ha evolucionado, y hoy en día, se utiliza ampliamente en ciencia de datos, aprendizaje automáticoe ingeniería de datos. Esto se debe principalmente a su rico ecosistema de paquetes. Con miles de potentes bibliotecas respaldadas por su enorme comunidad de usuarios, Python puede realizar todo tipo de tareas relacionadas con los datos. 

A continuación encontrarás una lista no exhaustiva de casos de uso de Python en la ciencia de datos. Si tienes curiosidad por conocer otras aplicaciones de Python, consulta esta guía de usos de Python.

• Análisis de los datos: Python es la forma más potente de analizar datos. Con bibliotecas de primera clase como pandas y NumPy, todo es posible con unas pocas líneas de código, desde la recogida y limpieza de datos hasta el análisis exploratorio de datos y el análisis estadístico

• Visualización de datos: Visualizar tus datos con gráficos y diagramas atractivos es una forma estupenda de descubrir patrones ocultos en tus conjuntos de datos y presentar tus resultados. Numerosos paquetes, como Matplotlib, Seaborn y Plotly, pueden hacer la magia.  

• Aprendizaje automático: El aprendizaje automático, un subcampo de la Inteligencia Artificial, utiliza algoritmos que permiten a las máquinas aprender patrones y tendencias a partir de datos históricos y hacer predicciones. Scikit-learn es un paquete popular e intuitivo para implementar potentes modelos de aprendizaje automático.

• Aprendizaje profundo: El aprendizaje profundo forma parte de una familia más amplia de métodos de aprendizaje automático relacionados con la implementación de redes neuronales artificiales. Estos potentes algoritmos están detrás de algunos de los avances más innovadores en la ciencia de datos de los últimos años. Con potentes bibliotecas y marcos como Keras y TensorFlow, Python es el lenguaje de referencia para el aprendizaje profundo.

¿Por qué elegir SQL?

Gran parte de los datos de las empresas se almacenan en bases de datos, concretamente en bases de datos relacionales. Una base de datos relacional proporciona acceso a puntos de datos relacionados entre sí a través de distintas tablas con filas y columnas. En otras palabras, las bases de datos relacionales son una alternativa más escalable y refinada que las hojas de cálculo tradicionales. 

Diagrama de base de datos relacional. Fuente: MongoDB

Desde su desarrollo a principios de los años 70 por IBM, SQL (Lenguaje de Consulta Estructurado) ha sido el lenguaje de programación más popular con el que comunicar, editar y extraer datos de las bases de datos. La fluidez en la gestión de bases de datos y SQL es imprescindible si quieres progresar en tu carrera de ciencia de datos. Puedes obtener más información sobre para qué se utiliza SQL en nuestro artículo completo. 

Una gran ventaja de SQL es que es bastante fácil de aprender en comparación con otros lenguajes de programación. Esto se debe a su sintaxis declarativa y sencilla, diseñada específicamente para gestionar bases de datos relacionales mediante consultas SQL. Una consulta es una sentencia que comprende varios comandos SQL que juntos realizan una tarea específica en una base de datos, como acceder, modificar, actualizar y eliminar datos

Saber SQL te permitirá trabajar con diferentes bases de datos relacionales, incluidos sistemas populares como SQLite, MySQL y PostgreSQL. A pesar de las pequeñas diferencias entre estas bases de datos relacionales, la sintaxis para las consultas básicas es similar, lo que convierte a SQL en un lenguaje muy versátil.

¿Quieres aprender SQL? Echa un vistazo a nuestro Curso de Introducción a SQL, o sumérgete de lleno en nuestro Curso de Fundamentos de SQL.

Trayectorias profesionales en Python

Python es la habilidad más demandada en la ciencia de datos. Como resultado, Python es necesario en casi todos los trabajos de la industria. 

Una vez que domines Python, podrás seguir muchas carreras profesionales. A continuación encontrarás algunos de los más populares. Para obtener una lista más detallada, consulta este artículo sobre las 7 mejores carreras de ciencias de datos. Además, si buscas un puesto en el sector de los datos, consulta DataCamp Jobs, que puede ayudarte a encontrar puestos adaptados a tus habilidades.

Científico de datos

Los científicos de datos están muy solicitados en todos los sectores. Tanto si se trata de desarrollar modelos de aprendizaje automático para optimizar rutas como de manejar datos genéticos para avanzar en nuevos tratamientos de enfermedades raras, Python es la respuesta para analizar grandes cantidades de datos. 

Los científicos de datos deben ser capaces de aplicar las matemáticas, la estadística y el método científico; utilizar múltiples herramientas y técnicas para limpiar y preparar los datos; realizar análisis predictivos e inteligencia artificial; y explicar cómo pueden utilizarse estos resultados para proporcionar soluciones basadas en datos a los problemas empresariales. Python es la herramienta más utilizada por los científicos de datos para todas estas tareas.

El salario medio de un científico de datos en Estados Unidos, según Glassdoor, es de 113.215 dólares.

Analista de datos

Los científicos de datos y los analistas de datos son parientes cercanos. Mientras que los científicos de datos se centran en las técnicas de aprendizaje automático para predecir el futuro y hacer frente a las incertidumbres, los analistas de datos están formados específicamente para tratar problemas empresariales, como el desarrollo de KPI, la creación de soluciones para las partes interesadas y la reducción de los costes empresariales. Python es el lenguaje al que recurren los analistas de datos para analizar datos, aunque otras herramientas, como el software de Inteligencia empresarial como Power BI o Tableau y SQL, son igualmente importantes.

Los analistas de datos ya están muy solicitados, y parece que la demanda no hará más que aumentar con el tiempo. Glassdoor estima un salario medio de 83.787 dólares para estos profesionales.

Ingeniero de aprendizaje automático

Los ingenieros de aprendizaje automático se centran en investigar, construir y diseñar aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar modelos predictivos y hacerlos escalables. En esencia, desarrollan algoritmos que utilizan datos de entrada y aprovechan modelos estadísticos para predecir un resultado, al tiempo que actualizan continuamente los resultados a medida que se dispone de nuevos datos. 

Aunque los ingenieros de aprendizaje automático disponen de un amplio conjunto de herramientas para realizar su trabajo, Python sigue siendo una herramienta indispensable.

El salario medio anual de los ingenieros de aprendizaje automático es de 164.820 $.

Trayectorias profesionales en SQL

A pesar de que existe desde hace bastante tiempo, SQL sigue siendo una herramienta indispensable para los desarrolladores y profesionales de datos de todo el mundo. SQL está en todas partes, siendo el lenguaje de referencia para la gestión de datos en todos los sectores y en empresas de primera categoría como Google, Meta y Amazon. 

Como lengua extremadamente popular, las oportunidades son amplias y diversas. A continuación encontrarás una lista de algunos de los trabajos más populares en SQL.

Arquitecto de bases de datos

Un arquitecto de bases de datos se encarga de diseñar la base de datos más adecuada y fiable para una aplicación determinada. El arquitecto desarrolla estrategias de modelado para garantizar que la base de datos sea segura, escalable y funcione con fiabilidad. Esto implica conocer los distintos tipos de bases de datos -relacionales, NoSQL, basadas en grafos, distribuidas, etc.- y tener la experiencia necesaria para identificar qué tipo de situación necesita qué tipo de base de datos.

Glassdoor calcula que el salario medio anual de un arquitecto de bases de datos es de 113.427 dólares.

Desarrollador de software

Los desarrolladores de software crean programas y aplicaciones informáticas. Son los que programan el software, incluidos los nuevos programas y funciones. 

Estas aplicaciones suelen necesitar datos para funcionar correctamente. ¿Puedes adivinar dónde se almacenan los datos? Sí, base de datos relacional. Eso hace que SQL sea una de las habilidades más básicas para los desarrolladores. 

El salario medio anual de un Ingeniero de Software es de 100.828 dólares.

Si quieres saber más sobre los salarios, consulta nuestra guía en profundidad sobre los Salarios de los Desarrolladores SQL. 

Administrador de bases de datos

Los administradores de bases de datos son responsables de garantizar que una base de datos funcione de forma eficaz y segura. Mantienen la información de los usuarios, les asignan los derechos de acceso adecuados según sus necesidades y supervisan su uso. Los administradores de bases de datos también realizan copias de seguridad rutinarias de los datos almacenados. 

El salario medio anual de esta profesión, según Glassdoor, es de 103.837 dólares.

Python vs SQL: ¿Qué lengua debes aprender primero?

¿Qué lengua deberías aprender primero? Aunque esta pregunta es especialmente relevante para los recién llegados a la ciencia de datos, es importante tener en cuenta que, a largo plazo, necesitarás dominar tanto Python como SQL si quieres progresar en tu carrera.

Dicho esto, la respuesta a la pregunta dependerá de tus objetivos, prioridades y de los conocimientos previos de programación que puedas tener.

Python vs SQL: ¿Cuál es más fácil?

SQL es sin duda un lenguaje más fácil de aprender que Python. Tiene una sintaxis muy básica y está diseñado únicamente para comunicarse con bases de datos relacionales. Dado que una gran cantidad de datos se almacena en bases de datos relacionales, la recuperación de datos mediante consultas SQL suele ser el primer paso en cualquier proyecto de análisis de datos. Aprender SQL también es una gran elección porque te ayudará a interiorizar los conceptos básicos de programación de una forma sencilla, allanándote el camino hacia lenguajes de programación más complejos.

Sin embargo, como lenguaje de programación de uso general, aprender Python te permitirá hacer muchas más cosas interesantes. Por ejemplo, con Python puedes realizar un proyecto de ciencia de datos de principio a fin, desde la recogida y limpieza de datos hasta su análisis y visualización.

Python es mucho más versátil que SQL, pero adquirir fluidez lleva más tiempo. A pesar de ello, Python está ampliamente considerado como un lenguaje fácil de usar para principiantes debido a su sintaxis similar a la inglesa y a su enfoque en la legibilidad.

También hay que tener en cuenta el tipo de trabajo que buscas. Por ejemplo, si te interesa el campo de la inteligencia empresarial, aprender SQL es probablemente una mejor opción, ya que la mayoría de las tareas de análisis se realizan con herramientas de BI, como Tableau o PowerBI. En cambio, si quieres seguir una carrera puramente de ciencia de datos, será mejor que aprendas Python primero.

SQL vs Python para el Análisis de Datos

Cuando se trata de análisis de datos, en concreto, tanto SQL como Python tienen sus puntos fuertes y aplicaciones únicas.

SQL para análisis de datos

SQL (Lenguaje de Consulta Estructurado) es el lenguaje de referencia para consultar y gestionar datos en bases de datos relacionales. Destaca en:

• Data retrieval: Extraer eficazmente datos específicos de grandes bases de datos con consultas sencillas y legibles.
• Agregación de datos: Realizar operaciones de suma, promedio y recuento para resumir datos.
• Unir tablas: Combinar datos de varias tablas para crear conjuntos de datos completos para el análisis.
• Limpieza de datos: Utilizar comandos SQL para filtrar, ordenar y limpiar datos directamente dentro de la base de datos.

La sintaxis declarativa de SQL hace que sea fácil de usar, especialmente para tareas relacionadas con datos estructurados almacenados en bases de datos relacionales. Es una herramienta esencial para los profesionales de los datos que trabajan en entornos donde la interacción con las bases de datos es frecuente.

Python para el análisis de datos

Python es un potente lenguaje de programación de propósito general muy utilizado en la ciencia de datos. Ofrece:

• Versatilidad: Más allá de la simple recuperación de datos, Python puede manejar la manipulación de datos, el análisis estadístico y la visualización.
• Bibliotecas y herramientas: Bibliotecas robustas como pandas y NumPy para la manipulación de datos, matplotlib y seaborn para la visualización de datos, y scikit-learn para el aprendizaje automático.
• Automatización: Capacidades para automatizar los flujos de trabajo de datos, desde la recogida y limpieza de datos hasta el análisis y la elaboración de informes.
• Integración: Perfecta integración con otras herramientas y entornos, como los Cuadernos Jupyter, para el análisis interactivo de datos.

La flexibilidad de Python y su amplio soporte de bibliotecas lo hacen ideal para realizar tareas complejas de análisis de datos, desarrollar modelos de aprendizaje automático y crear visualizaciones perspicaces.

¿Cuándo utilizar SQL frente a Python?

La elección entre SQL y Python a menudo depende de la tarea que se esté realizando:

• Utiliza SQL cuando necesites consultar y manipular datos almacenados en bases de datos relacionales de forma eficaz.
• Utiliza Python cuando tu análisis de datos requiera un procesamiento más exhaustivo, análisis estadísticos o visualizaciones avanzadas.

SQL vs Python: Una comparación detallada

A continuación encontrarás una tabla de diferencias entre Python y SQL:

Conclusión: SQL y Python son mejores juntos

Esperamos que este artículo te haya resultado útil. Tanto Python como SQL son herramientas indispensables para los profesionales de los datos; por lo tanto, aunque es mejor elegir una para aprender al principio de tu viaje en la ciencia de datos, a largo plazo, necesitarás convertirte en un maestro de ambas.

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