SAS frente a SQL: ¿Cuál es la diferencia?

¿Quiere convertirse en analista de datos? ¿No está seguro de con qué lenguaje de análisis de datos empezar? Este artículo le ayudará a elegir entre SAS y SQL, dos de las herramientas más populares.

¿Estás buscando una carrera en el análisis de datos? Probablemente encontrará nombres como SQL y SAS en las ofertas de empleo y las descripciones de puestos. Las herramientas pueden parecer similares a primera vista, pero en realidad sirven para fines distintos. En este artículo analizaremos las principales características de SAS y SQL, así como sus diferencias. Te ayudaremos a decidir cuál aprender para tu próximo trabajo de análisis de datos.

Si estás empezando como analista de datos y te gustaría saber qué aprender a continuación, echa un vistazo a nuestra hoja de ruta para convertirte en analista de datos. Si confías en tus habilidades, echa un vistazo a nuestro artículo sobre cómo crear una cartera de analista de datos.

Y si después de leer este artículo te decides por SQL, nuestro curso de SQL para el análisis de datos contiene más de 450 ejercicios interactivos diseñados para prepararte para las tareas de análisis de datos del mundo real.

¿Qué es SAS?

SAS (Statistical Analysis System) es un paquete de software estadístico desarrollado por el Instituto SAS. Se utiliza para analizar datos, elaborar informes y crear predicciones. Incluye su propio lenguaje de programación, también llamado SAS, que está diseñado para el análisis estadístico.

El lenguaje de programación SAS se utiliza ampliamente para el análisis avanzado de datos, el análisis estadístico y el Business Intelligence. También se utiliza para la visualización de datos y la predicción. Por último, suele integrarse con lenguajes de programación como Python y R, así como con los sistemas de gestión de bases de datos más populares.

¿Qué es SQL?

SQL (Structured Query Language) es un lenguaje de programación diseñado para gestionar bases de datos. Una base de datos es una colección de datos organizados que se almacenan en un ordenador. Una base de datos puede almacenar datos de clientes de una tienda online, historiales de transacciones de un banco o expedientes de estudiantes de una universidad, entre otras muchas cosas.

SQL se utiliza para visualizar los datos de las bases de datos y para gestionarlos y actualizarlos. También sirve para crear y modificar la estructura de las tablas de una base de datos. SQL tiene una sintaxis similar a la inglesa, lo que facilita su comprensión y aprendizaje. Actualmente es el lenguaje de consulta más popular para procesar grandes cantidades de datos, y está estrechamente integrado con otros lenguajes de programación a través de diversas bibliotecas.

Por último, cabe destacar que SQL está disponible en varios dialectos. Estos dialectos están diseñados para funcionar con sistemas de gestión de bases de datos (SGBD) específicos; entre los SGBD más populares se encuentran MySQL, Oracle y SQLite. Sin embargo, la mayoría de las diferencias entre los dialectos de SQL son menores y se pueden resolver fácilmente con un vistazo a la documentación de ese DBMS.

Si decide aprender SQL para su trabajo como analista de datos, tenga a mano nuestra Hoja de consulta de SQL para análisis de datos. Ofrece una referencia rápida de los comandos SQL más comunes.

SQL frente a SAS: ¿cuál elegir?

¿Qué debería aprender, SQL o SAS? Depende sobre todo de sus objetivos y de lo que quiera conseguir.

SQL se utiliza mucho en campos que dependen en gran medida de los datos en sí, como la tecnología, los medios de comunicación, la contabilidad y el software. Considera la posibilidad de aprender SQL si quieres ser capaz de diseñar bases de datos y operar con grandes cantidades de datos.

SAS se utiliza principalmente en campos que dependen del análisis avanzado de datos, como la sanidad, la seguridad, la fabricación, las finanzas y algunos sistemas gubernamentales. Deberías aprender SAS si piensas utilizar los datos para encontrar patrones complicados y predecir resultados futuros.

Eche un vistazo a esta comparación caso por caso entre SQL y SAS:

SAS frente a SQL: Conclusión

SQL y SAS pueden parecer similares a primera vista, pero en este artículo hemos descubierto las diferencias en los enfoques y casos de uso de estos lenguajes.

Deberías aprender SQL si quieres trabajar con datos en sectores como el empresarial, el minorista o el tecnológico. Es una potente herramienta para organizar y analizar datos con el fin de ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones. SQL se utiliza para crear informes, cuadros de mando y responder a preguntas importantes como qué productos se venden más o cómo están cambiando las preferencias de los clientes. También es una habilidad clave si quieres trabajar con herramientas que visualizan datos, como Power BI o Tableau.

Deberías aprender SAS si estás interesado en trabajar en sectores como la sanidad, las finanzas o la administración pública, donde el análisis de datos y la realización de predicciones son cruciales. SAS es especialmente útil para tareas como la búsqueda de patrones en los datos, la predicción de tendencias futuras o la creación de informes en cumplimiento de normas estrictas. Es una herramienta estupenda para trabajar con datos voluminosos y confidenciales, como historiales de pacientes o transacciones financieras, en sectores que deben seguir normas y estándares específicos.

Antes de terminar, me gustaría animarle a que eche un vistazo a nuestro curso de SQL para análisis de datos, con más de 450 ejercicios interactivos. Le enseñará todo lo que necesita saber para analizar datos con SQL. ¡Feliz aprendizaje!