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¿Cuánto SQL necesitas saber para trabajar como Data Scientist?

SQL es una herramienta fundamental que todo científico de datos debe dominar. Para un data scientist saber de SQL debe ser una habilidad esencial ya que la capacidad de interactuar con bases de datos relacionales es fundamental, ya sea para extraer datos, transformarlos o llevar a cabo análisis complejos. 

En este contexto, formarse en SQL debe ser una prioridad si quieres desarrollar tu carrera como data scientist. Pero, ¿cuánto SQL debes saber? En Icono Training tenemos la formación que mejor se adapta a tus necesidades. Diseñada para brindar a los profesionales las habilidades necesarias para destacar en el mundo del data science, a través de clases prácticas y ejemplos reales, te preparará para enfrentarte a cualquier desafío relacionado con bases de datos. 

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Y si aún no lo tienes claro, en este artículo te explicamos con más detalle la importancia del lenguaje SQL para un data scientist, desde sus fundamentos hasta su aplicación en el mundo real. 

 

Qué es SQL y cuáles son sus principios básicos 

SQL es un lenguaje diseñado para administrar y manipular datos almacenados en sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Su propósito es permitir a los usuarios crear, leer, actualizar y eliminar datos en estas bases de datos, así como gestionar la estructura y los permisos.  Algunos de sus principios básicos son: 

  •  Consultas: 

Las consultas SQL permiten extraer información de las bases de datos. El comando SELECT es el más utilizado para obtener datos. Se pueden filtrar resultados con WHERE, ordenar con ORDER BY, y agrupar con GROUP BY. 

  • Manipulación de datos: 

SQL incluye comandos para modificar datos existentes o agregar nuevos registros. Los comandos principales para esto son: INSERT INTO para agregar nuevas filas; UPDATE para modificar datos existentes; DELETE para eliminar datos. 

  • Relaciones y JOINS: 

En bases de datos relacionales, las tablas están relacionadas entre sí. SQL permite unir datos de múltiples tablas mediante operaciones como INNER JOIN, LEFT JOIN, y RIGHT JOIN. Esto es esencial para crear consultas que involucren datos de diferentes tablas. 

  • Estructura de bases de datos: 

SQL también incluye comandos para crear y modificar la estructura de las bases de datos. CREATE TABLE y ALTER TABLE son comandos para crear y modificar tablas, respectivamente. DROP TABLE se usa para eliminar tablas

  • Seguridad y permisos: 

SQL permite gestionar la seguridad y los permisos en las bases de datos mediante comandos como GRANT y REVOKE. Esto ayuda a controlar quién puede acceder y modificar los datos. 

 

sql para data scientist  

Por qué es importante aprender SQL para un data scientist

  • Consulta y extracción de datos:  

Uno de los aspectos más importantes de SQL para un científico de datos es su capacidad para manipular datos. Con SQL, los científicos de datos pueden filtrar datos para enfocarse en conjuntos específicos, agregar datos para obtener estadísticas resumidas, y transformar datos para prepararlos para análisis posteriores. 

En este aspecto, las funciones agregadas como COUNT, SUM, AVG y GROUP BY son esenciales para realizar cálculos sobre conjuntos de datos. 

 

  • Optimización del rendimiento: 

Por otro lado, la optimización del rendimiento es crucial cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos. Los científicos de datos deben comprender cómo escribir consultas SQL eficientes y aprovechar los índices para mejorar el rendimiento de las consultas. La capacidad de identificar cuellos de botella en las consultas y optimizarlas puede marcar la diferencia en la eficiencia del análisis de datos. ¿De qué nos sirve hacer buenas consultas si consumen muchos recursos? En nuestra formación sobre optimización de consultas en Oracle SQL aprenderás a mejorar tus querys para sacarle el mayor rendimiento posible a tu infraestructura.
 

  • Limpieza y transformación de datos:

En algunos casos, puede ser necesario implementar lógica más compleja directamente en la base de datos utilizando procedimientos almacenados y funciones. Los científicos de datos deben estar familiarizados con la sintaxis para escribir y ejecutar procedimientos almacenados y funciones en SQL, lo que puede ser útil para tareas como la limpieza de datos o la creación de rutinas de análisis personalizadas.

 

  • Integración con herramientas de análisis y ciencia de datos:

Por último, la mayoría de los proyectos de ciencia de datos implican trabajar con datos almacenados en bases de datos relacionales como PostgreSQL, MySQL o SQL Server. Es importante que los científicos de datos comprendan cómo interactuar con estas bases de datos desde herramientas como Python, R u otras plataformas utilizadas para el análisis de datos. Esto puede implicar la ejecución de consultas SQL desde scripts o la extracción y carga de datos entre la base de datos y el entorno de análisis.

Para aquellos que buscan sobresalir en el campo de la ciencia de datos, la maestría en SQL es un requisito fundamental. Por lo que si estás pensando en formarte y quieres elegir la que mejor se adapte a tu nivel, ¡contacta con nosotros!

 

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