Cuatro razones por las que debe aprender SQL en la ciencia de los datos

¿Es importante el SQL para la ciencia de datos? Desde luego que sí. Este lenguaje puede ayudarte a construir una base para tu carrera analítica. Veamos cómo se utiliza SQL en la ciencia de datos.

La ciencia de los datos está de moda ahora mismo. ¿Y si pudieras predecir la próxima caída del mercado? ¿O contener la propagación del ébola? ¿O predecir con exactitud una crisis sanitaria meses o incluso años antes de que se produzca? Los científicos de datos están trabajando duro en este tipo de proyectos, y están ganando salarios saludables en el proceso. No es de extrañar que el científico de datos haya sido coronado como el trabajo más sexy del siglo XXI por la Harvard Business Review.

Volvamos a la idea de predecir problemas y encontrar soluciones con la ciencia de datos. Para ello se necesita una montaña (o dos) de datos. Muchos países han adoptado iniciativas de datos abiertos, por lo que los repositorios de datos públicos son cada vez más complejos y comunes. Aprovechar toda esta información requiere poder comunicarse con las bases de datos que la almacenan.

Hay varios lenguajes de programación que puedes utilizar para tus análisis, por ejemplo, Python o R. ¿Es importante SQL para la ciencia de datos si puedes elegir otro? Por supuesto, no estás obligado a usar SQL, pero es una buena opción para aquellos que quieren empezar a aprender su primer lenguaje. Más adelante explicaré las razones.

SQL en la ciencia de los datos comienza con la base de datos

Antes de explicar por qué utilizar el SQL en la ciencia de los datos, aclararé los conceptos básicos de los datos. Si la noción de bases de datos te hace brillar los ojos, quédate conmigo. Las bases de datos no son nuevas; sólo que la era del Big Data ha inyectado un sentido de novedad y urgencia en el mundo de las bases de datos.

Básicamente, hay tres tipos comunes de bases de datos: jerárquicas, de red y relacionales. Una base de datos relacional es independiente de sus aplicaciones: la estructura de la base de datos puede modificarse sin afectar a las aplicaciones conectadas. En una base de datos relacional, se pueden definir relaciones complejas entre las tablas y se puede acceder a las relaciones directamente.

En cambio, una base de datos jerárquica o en red suele estar diseñada para una aplicación específica. Estos dos tipos de bases de datos se consideran soluciones heredadas.

En resumen, las bases de datos relacionales se han convertido en el mecanismo de almacenamiento de datos más común, y SQL es la forma más habitual de comunicarse con ellas.

¿Qué es SQL?

Este artículo habla de SQL en la ciencia de los datos, pero ¿qué es exactamente SQL? El lenguaje de consulta estructurado, comúnmente abreviado como SQL, es un potente lenguaje de programación que puede añadir, eliminar, extraer u operar con información dentro de una base de datos relacional. Incluso se puede utilizar SQL para realizar complicadas funciones analíticas y cambiar la estructura de la propia base de datos, añadiendo o eliminando tablas, por ejemplo. Se convirtió en una norma ANSI en 1986 y en una norma ISO en 1987.

Hay diferentes "sabores" de SQL que funcionan con distintos motores de bases de datos. Por ejemplo, PostgreSQL se ajusta al máximo al estándar SQL, mientras que otros motores utilizan su propia variante, por ejemplo, Microsoft SQL Server utiliza Transact-SQL, o T-SQL. Al igual que los dialectos de una lengua hablada, estas variantes de SQL utilizan a veces palabras o estructuras diferentes. También pueden tener funcionalidades adicionales que son exclusivas de esa variante. Sin embargo, siguen siendo firmemente reconocibles como SQL

Cuatro razones por las que SQL es impresionante

Ahora que hemos respondido a la pregunta "¿Qué importancia tiene el SQL para la ciencia de datos?" y hemos explicado qué es, vamos a profundizar en cuatro razones por las que cualquier aspirante a profesional necesita el SQL en la ciencia de datos:

1. Se está convirtiendo en un estándar el uso de SQL en la ciencia de datos
   El dominio de SQL es un requisito básico para muchos puestos de trabajo en la ciencia de datos, como analista de datos, desarrollador de inteligencia empresarial, analista programador, administrador de bases de datos y desarrollador de bases de datos. Necesitarás SQL para comunicarte con la base de datos y trabajar con los datos. Muchas entrevistas técnicas para estos puestos de trabajo ponen a prueba los conocimientos de SQL de alguna manera, normalmente en la prueba de la pizarra (es decir, donde se resuelve un problema escribiendo código en una pizarra).
2. SQL se integra con los lenguajes de scripting
   ¿Es importante el SQL en la ciencia de los datos? A veces te dará toda la información que necesitas. Pero es posible que quieras ir más allá. Tal vez quiera resumir los datos de una manera particular y luego crear una bonita visualización de datos para su aplicación web. O tal vez quiera utilizar el resultado de la consulta como una de las entradas para el siguiente paso en algún código que esté escribiendo. O tal vez tienes un paquete de scripts que funciona y quieres integrarlo en el entorno SQL.
   Por suerte, puedes convertir el conjunto de resultados en un formato XML o JSON y utilizarlo para el posterior consumo de datos. Dependiendo de la versión de SQL que utilices, las bibliotecas de conexión especializadas (como SQLite y MySQLdb) te permiten Conectar una aplicación cliente a su base de datos. Incluso puede integrar su paquete de código como un procedimiento almacenado. Esto hace que el análisis exploratorio de datos, la construcción y el ajuste de algoritmos, y la evaluación y el despliegue del modelo sean mucho más fáciles.
3. SQL es declarativo
   El aprendizajeautomático implica algoritmos de autoaprendizaje, es decir, algoritmos que pueden ajustar su rendimiento sin que el proceso esté codificado en un conjunto de reglas lógicas. En otras palabras, el aprendizaje automático le permite especificar su objetivo sin especificar cómo se hace. SQL funciona de forma similar.
   SQL no es un procedimiento y está diseñado específicamente para acceder a los datos. La principal diferencia entre SQL y los lenguajes de programación convencionales (R, Python, Java, etc.) es que las sentencias SQL especifican QUÉ operaciones de datos deben realizarse en lugar de CÓMO realizarlas. Cuando escribes un script en Python, el intérprete de Python lee tu programa línea por línea y lleva a cabo las instrucciones de cada línea. Si alguna vez has escrito algún código, sabes cuánto tiempo lleva eso.
   En cambio, el conjunto conciso de comandos de SQL ahorra tiempo y reduce la cantidad de programación necesaria para realizar consultas complejas. En lugar de dirigir al compilador a lo largo de cada paso del camino, simplemente le dices lo que quieres que haga.
4. SQL te prepara para NoSQL
   ¿Qué importancia tiene SQL para la ciencia de datos? Si estás planeando una carrera seria en el campo de los datos, hay una razón más para empezar con este lenguaje. La velocidad y el volumen de Big Data han hecho que las bases de datos NoSQL sean más populares. Las NoSQL son muy apreciadas por su escalabilidad y flexibilidad, pero como han evolucionado tan rápidamente, actualmente no existe ningún motor o interfaz estándar. Si se aborda primero SQL, el aprendizaje de NoSQL será mucho más fácil. Una vez que tenga una base sólida de SQL, apreciará las limitaciones y las ventajas de NoSQL (es decir, NoSQL utiliza objetos de documento flexibles en lugar del esquema tabular fijo y predeterminado de SQL).

El uso de SQL en la ciencia de los datos abre puertas

Después de repasar mi artículo, podrás responder a la pregunta "¿Qué importancia tiene SQL para la ciencia de los datos?". Mucha gente se lanza de cabeza a la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Es de vital importancia que te distingas dominando los fundamentos de este campo, así como los conceptos más llamativos. El dominio de SQL en la ciencia de los datos le permitirá comprender bien las bases de datos relacionales, que son el pan de cada día en este campo. Además, impulsará tu perfil profesional, especialmente en comparación con aquellos que tienen una experiencia limitada en bases de datos.

Hay muchas maneras de empezar a utilizar SQL en la ciencia de los datos, incluyendo LearnSQL.es's SQL para principiantes curso. Lo importante es empezar pronto, poner a prueba tu comprensión a lo largo del camino, y construirte un conjunto de habilidades de calidad que pueda servir como plataforma de lanzamiento para tu carrera en la ciencia de datos.