El campo de la ciencia de datos y la inteligencia empresarial se asocia comúnmente con varios lenguajes de programación que son bien conocidos por sus capacidades para obtener análisis de datos avanzados.
Desde Python hasta R, cada lenguaje de programación ofrece su propia gramática y sintaxis únicas, que son útiles para el análisis estadístico y simplifican el proceso de creación de información a partir de datos.
Si bien es común aprender un lenguaje de programación específico para un proyecto de ciencia de datos, existen muchos beneficios al aprender varios lenguajes que se especializan en una tarea o método de comunicación específico, pero que son compatibles entre sí.
Al recopilar, almacenar y analizar big data, las herramientas de administración de bases de datos permiten a los estudiantes y profesionales de la ciencia de datos experimentar lo mejor de varios lenguajes de programación.
Cada uno de estos lenguajes de programación aporta sus propias características únicas al proceso de consulta de bases de datos y análisis de una colección de datos.
En este sentido, la combinación de los sistemas de administración de bases de datos SQL con Python permite a los profesionales de la ciencia de datos administrar y manipular datos dentro de una base de datos, al mismo tiempo que utilizan el análisis de datos.
Programación con Python y SQL
Para la mayoría de los profesionales de la ciencia de datos que trabajan con un conjunto de datos estructurados, esos datos se alojan dentro de un sistema de administración de base de datos relacional.
Estos sistemas generalmente requieren el uso del lenguaje de programación SQL para administrar y manipular los datos dentro de la base de datos, ya que SQL se usa más comúnmente para consultar y escribir comandos dentro de un sistema de administración de bases de datos.
Si bien SQL es experto en escribir consultas que se pueden usar para navegar y administrar una base de datos, existen muchos beneficios al usar lenguajes de programación adicionales para el análisis de datos.
Los lenguajes de programación como Python ofrecen a los usuarios de SQL la opción de trabajar con bibliotecas y herramientas de ciencia de datos que pueden realizar análisis más avanzados.
Cómo usar Python y SQL para análisis de datos avanzados
Python y SQL tienen sus propias características y métodos de análisis de datos. Al usar Python para análisis de datos, existen varias aplicaciones de este popular lenguaje de programación que se especializan en el análisis y visualización de datos.
Por ejemplo, la biblioteca Pandas Python permite a los científicos de datos trabajar con data frames y dentro de múltiples formatos de datos y bases de datos.
La versatilidad de las bibliotecas de Python como Pandas también significa que este lenguaje ofrece flexibilidad a los analistas que necesitan trabajar en proyectos de ciencia de datos que pueden incluir múltiples conjuntos de datos o sistemas de bases de datos al tiempo que brinda acceso a gráficos y visualizaciones únicos.
El lenguaje de programación SQL tiene un propósito más enfocado, ya que se usa principalmente para consultar una base de datos. El análisis de datos en SQL prioriza la búsqueda de un conjunto de datos y la devolución de información, como tablas y estadísticas descriptivas.
Muchos científicos de datos usan SQL para el análisis de datos que requiere la organización o visualización de datos. SQL facilita el análisis de patrones dentro de un conjunto de datos, así como la comparación y comprensión de la relación entre diferentes aspectos de un conjunto de datos.
Tanto el software como los productos Python y SQL utilizan licencias de código abierto. Trabajar con estos lenguajes y sus respectivas bibliotecas y plataformas permite a los profesionales de la ciencia de datos modificarlos y actualizarlos según sea necesario.
Esto significa que Python y SQL también permiten la colaboración entre científicos de datos, a través de la facilidad de compartir conjuntos de datos y usar herramientas de código abierto.
Python y SQL también se usan comúnmente juntos en la creación de bases de datos únicas, como los sistemas de almacenamiento necesarios para las aplicaciones móviles. Debido al código abierto, Python y SQL son altamente compatibles cuando se trabaja dentro de sistemas de administración de bases de datos específicos.
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