Python frente a SQL para el análisis de datos

Seguro que ha oído hablar de SQL y Python. Tal vez incluso haya trabajado con alguno de esos lenguajes. Ambos tienen puntos fuertes y débiles. A la hora de analizar datos, ¿cuál debería utilizar? Este artículo demostrará cómo Python y SQL son útiles para el análisis de datos y cómo conocer ambos lenguajes puede impulsar tu viaje en el análisis de datos.

¿Has decidido dedicarte al análisis de datos? ¡Estupendo! Cada vez son más las empresas que buscan personas capaces de analizar datos y extraer conclusiones de ellos. Pero hay otro reto: ¿qué herramientas utilizarás para ello? No te preocupes, te ayudaré con eso. Las opciones más obvias serían SQL o Python.

Si decides aprender SQL para el análisis de datos, empieza con el SQL para principiantes curso. Es interactivo, 100% online, y te enseñará todo lo que necesitas saber para empezar. Esta es la mejor opción si te tomas en serio tu carrera. ¿Prefieres empezar con Python? El curso de Fundamentos de Py thon en nuestro sitio hermano LearnPython.com es una buena opción. ¡Y el primer curso de esa vía de aprendizaje es completamente gratis!

Pero espera, ¿por qué te ofrezco estos lenguajes en concreto y qué son exactamente? Sigue leyendo para averiguarlo.

Breve introducción a SQL y Python

SQL

SQL, acrónimo de Structured Query Language, es un lenguaje de programación utilizado para trabajar con bases de datos relacionales. Con SQL puedes extraer, modificar y borrar información de una base de datos. También puedes modificar la estructura de la propia base de datos.

SQL es asombrosamente amigable para los principiantes: se pueden realizar operaciones complejas con peticiones muy cortas, sencillas y comprensibles. ¿Quieres una guía clara sobre cómo aprender SQL de forma eficaz y sin esfuerzo? Aquí tiene La mejor forma de aprender SQL: Una Guía Completa para Principiantes.

Veamos el siguiente ejemplo. Imagina que vendes material deportivo online y toda la información de tus productos se encuentra en una tabla llamada products en su base de datos. Quieres recuperar el precio de uno de tus productos cuyo SKU es A5E4EQZWE; puedes hacerlo con la siguiente petición:

SELECT price FROM products WHERE sku=’A5E4EQZWE’;

Sencillo, ¿verdad? Ahora, puede cambiar el precio de este producto en su base de datos ejecutando la siguiente petición:

UPDATE products SET price=25.5 WHERE sku=’A5E4EQZWE’;

Si quiere descubrir algunas peticiones SQL muy potentes, lea el artículo Top 7 SQL avanzado Queries for Data Analysis de Nicole Darnley.

SQL también es extremadamente eficaz. Puede gestionar peticiones superpesadas y complejas en poco tiempo, ¡lo que lo convierte en el aliado perfecto para el análisis de datos! SQL es utilizado incluso por personas sin conocimientos técnicos: los equipos de ventas, marketing y finanzas (entre otros) utilizan SQL para extraer, procesar y analizar información y para tomar decisiones basadas en datos.

SQL es estupendo, pero tiene algunas limitaciones. En primer lugar, es importante mencionar que SQL es un lenguaje estandarizado; existen muchas pequeñas variaciones de SQL denominadas dialectos de SQL. MySQL, PostgreSQL y Microsoft SQL Server, por ejemplo, son dialectos de SQL. Pero no te preocupes; los dialectos SQL son mutuamente inteligibles, y cambiar de uno a otro no es un gran problema. ¿Te interesan las bases de datos? Debería leer el excelente artículo Las bases de datos más populares en 2023, de Kamila Ostrowska.

SQL es un lenguaje de programación de dominio específico, lo que significa que se utiliza para una cosa concreta: trabajar con bases de datos. No puedes construir una aplicación o crear algoritmos complejos con SQL. Pero si utilizas SQL para un fin como el análisis de datos, esa limitación no importa.

SQL cambia las reglas del juego. Incluso si eres nuevo en el mundo de la programación, es fácil de aprender y empezar a bucear en grandes conjuntos de datos. Con unos pocos comandos, puedes extraer datos y cifras interesantes de un mar de información. Si te preguntas si SQL es demasiado difícil de dominar, consulta el artículo de Jill Thornhill ¿Es difícil aprender SQL?

Además, SQL funciona en todas partes. Tanto si utilizas una pequeña base de datos informática como un gran sistema en línea, SQL es la herramienta a la que debes recurrir. A medida que la tecnología cambia, SQL sigue siendo relevante, lo que lo convierte en una herramienta de confianza para cualquiera que trabaje con datos. En resumen, SQL es a la vez fácil de usar y potente, una combinación poco frecuente en el mundo de la tecnología.

Python

A diferencia de SQL, Python es un lenguaje de programación de uso general: con Python se puede hacer casi de todo. Puedes construir un sitio web, crear una aplicación de escritorio, escribir algoritmos complejos o ejecutar scripts. Incluso puedes crear juegos con Python.

Según la Encuesta a desarrolladores de StackOverflow 2023Python es uno de los lenguajes de programación más populares entre quienes están aprendiendo a programar. Más allá de la moda, Python es un excelente lenguaje de programación para principiantes: tiene una sintaxis fácil de entender y de escribir. El siguiente código Python calcula la circunferencia de un círculo con un radio dado:

import math

def calculate_circumference(radius):
    return 2 * math.pi * radius

radius = 2
circumference = calculate_circumference(radius)
print(f"The circumference of the circle with radius {radius} is {circumference:.2f}")

Bastante sencillo y comprensible, ¿verdad? La sintaxis es limpia; el código no está inundado de paréntesis o corchetes redundantes. En Python, la sangría es obligatoria; esto reduce el código espagueti. El estilo de programación imperativo de Python te permite producir código limpio y aumentar tu productividad. También es muy satisfactorio leer el código limpio de otro programador. No pierdes mucho tiempo descifrando el código, lo que significa que puedes centrarte en el asunto principal (por ejemplo, implementar una nueva funcionalidad).

Python es polivalente, pero también es el lenguaje clave para la ciencia de datos. Hay multitud de bibliotecas y frameworks de Python impresionantes para el análisis de datos y el aprendizaje automático. La biblioteca de Python más famosa para la manipulación de grandes conjuntos de datos es, sin duda, NumPy. NumPy es el resultado de un enorme trabajo de colaboración de la comunidad Python; es una herramienta esencial para los científicos de datos.

Las librerías Python son fascinantes; si quieres saber más sobre ellas, lee Python Libraries You Need to Know in 2023 de Soner Yildirim.

Saber Python puede significar un sueldo mayor. Muchas empresas valoran los conocimientos de Python y están dispuestas a pagar bien por ellos. Por lo tanto, si estás buscando aumentar tu salario, aprender Python es una decisión inteligente.

Hay una gran demanda de expertos en Python. Desde la creación de sitios web a la construcción de tecnología inteligente, Python se utiliza en todas partes. Las grandes empresas y las nuevas startups siempre están buscando gente que sepa Python. Y con su creciente comunidad y actualizaciones, la popularidad de Python no disminuye. Por lo tanto, aprender Python significa que te estás preparando para un montón de oportunidades de trabajo ahora y en el futuro.

Y lo mejor es que Python es fácil de aprender. Es sencillo y se lee casi como el inglés normal. Por eso es ideal para principiantes. Pero no es sólo para novatos; incluso a los expertos les encanta porque es lo suficientemente potente como para manejar grandes tareas. En resumen, es a la vez sencillo y potente, una combinación perfecta.

Python frente a SQL para el análisis de datos

En esta sección, me sumergiré en áreas específicas de SQL para el análisis de datos, comparando sus capacidades con las de Python para determinar cuál encaja mejor.

En primer lugar, hablemos de un paso crucial en el proceso de análisis de datos: la limpieza de datos. Antes de analizar los datos, es importante asegurarse de que son precisos y fiables. Es necesario identificar y corregir errores, incoherencias e imprecisiones en un conjunto de datos.

En general, se prefiere SQL para la limpieza de datos: la mayoría de las operaciones de limpieza son sencillas (por ejemplo, eliminar filas con datos que faltan) y pueden realizarse con simples peticiones SQL. Además, SQL maneja conjuntos de datos de gran tamaño con más facilidad que Python y, a menudo, ofrece un mejor tiempo de ejecución. Sin embargo, si necesita realizar operaciones complejas para limpiar sus datos, SQL puede resultar complicado. El uso de una biblioteca de Python como NumPy o pandas puede ser una mejor opción.

A continuación, tenemos la manipulación de datos. Después de extraer y limpiar tus datos, probablemente necesitarás ordenarlos para que sean más fáciles de entender e interpretar. SQL puede utilizarse para operaciones básicas, pero en general se prefiere Python para la manipulación de datos: librerías como NumPy o pandas contienen la mayoría de las funciones que necesitas.

Una vez que hayas limpiado y manipulado tus datos, ¡puedes visualizarlos! Para visualizaciones básicas de datos (por ejemplo, las ventas a lo largo del tiempo), puedes utilizar herramientas de análisis de datos como Metabase, que se basa en peticiones SQL. Produce sorprendentes gráficos interactivos (circulares, en cascada, etc. ) que puedes mostrar a los interesados o incluir en un informe. Si necesitas visualizaciones más avanzadas, puedes utilizar las bibliotecas de Python Matplotlib y seaborn, que ofrecen una amplia gama de funciones de trazado en 2D y 3D.

Por último, ¡está el aprendizaje automático! Una vez que los datos están limpios y bien organizados, puedes utilizarlos para crear modelos predictivos. Nada de SQL; puedes conseguirlo con Python y dos de sus populares bibliotecas de aprendizaje automático: scikit-learn y TensorFlow. Ambas bibliotecas proporcionan algoritmos de clasificación, regresión, agrupación y reducción dimensional, así como herramientas para el preprocesamiento de datos, la selección de modelos y la evaluación.

Como puedes ver, el uso de SQL para el análisis de datos es tan crucial como el de Python; ambos tienen sus puntos fuertes únicos. Te recomiendo encarecidamente que aprendas estos dos lenguajes de programación. ¿Necesitas ayuda para trazar tu rumbo? Kateryna Koidan escribió una Hoja de ruta para convertirse en analista de datos; ¡deberías leerla!

SQL vs. Python: ¿Cuál es mejor para el análisis de datos?

Cuando se trata de elegir entre SQL y Python para el análisis de datos, es como elegir entre manzanas y naranjas. Ambos son fantásticos por derecho propio. SQL es una potencia para gestionar y consultar grandes conjuntos de datos directamente desde las bases de datos. Su precisión a la hora de extraer puntos de datos específicos es inigualable, lo que lo convierte en el favorito de muchos analistas de datos.

Por otro lado, Python brilla por su versatilidad. No se trata sólo de análisis de datos; con Python, puedes aventurarte en el desarrollo web, el aprendizaje automático y mucho más. Sus bibliotecas facilitan la manipulación y el análisis de datos. Para aquellos que buscan profundizar en los datos y sacar conclusiones, Python es un compañero de confianza.

Pero aquí está la cosa: no hay necesidad de elegir uno sobre el otro. En el mundo del análisis de datos, el uso conjunto de SQL y Python puede ser increíble. Imagina que utilizas SQL para obtener datos y luego empleas las herramientas de Python para analizarlos y visualizarlos. Es como tener lo mejor de ambos mundos.

Entonces, ¿quién gana en el debate Python vs. SQL para el análisis de datos? La respuesta es sencilla: Ambos son campeones en el ámbito del análisis de datos. Si quieres ser un analista de datos de primera categoría, lo mejor es dominar tanto SQL como Python. Se complementan entre sí, lo que garantiza que estés bien equipado para afrontar cualquier reto de datos que se te presente.

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Gracias por leer este artículo; ¡espero que te haya gustado!