Un enfoque enfocado para aprender SQL

Los datos están en todas partes, pero ¿cómo se extrae ideas? A menudo, los datos estructurados se almacenan en bases de datos relacionalesque significa colecciones de tablas de datos relacionadas. Por ejemplo, una empresa podría almacenar compras de clientes en una mesa, demografía de los clientes en otra y proveedores en una tercera tabla. Estas tablas se pueden unir y consultar. Para interactuar con bases de datos relacionales de esta manera, es probable que use el lenguaje SQL para recuperar datos, unir tablas y ordenar y filtrar los resultados.

En este artículo, observamos qué es SQL, qué temas son mejores para concentrarse en función de su papel de trabajo elegido y cómo abordar su camino de aprendizaje.

¿Qué es SQL?

SQL significa “lenguaje de consulta estructurado”. Es un lenguaje informático popular utilizado para interactuar con bases de datos relacionales.

Como ejemplo de uso básico de SQL, supongamos que mantiene una hoja de cálculo de cuánto gasta por mes con una tarjeta de crédito. Es posible que desee saber en qué meses durante el último año gastó al menos $ 100. Una consulta SQL para responder a esta pregunta podría verse así:

SELECT months
FROM credit_card
WHERE expense >= 100 and date > "2025-01-01"

El código suena casi como una oración en inglés: “Seleccione los meses de la tabla de la tarjeta de crédito donde el gasto es al menos 100 y la fecha es después del 1 de enero de 2025.

¿Por qué deberías aprender SQL?

SQL es omnipresente. Como Este artículo Señala, SQL se utiliza en todas las industrias (marketing, finanzas, atención médica, etc.) y funciones de trabajo (análisis de negocios, ciencia de datos, desarrollo web). Comprender los datos en un nivel profundo es una habilidad requerida para muchos trabajos de datos de alto pago, incluidos los analistas de datos, el científico de datos y los roles de ingenieros de datos. En el mundo de los datos, SQL es una herramienta común para recuperar datos, modificarlo y hacer consultas.

Herramientas de IA y aprendizaje SQL

Esto plantea preguntas: en la era de la codificación de ambientes y el copiloto, ¿por qué molestarse en aprender SQL? ¿No se volverán obsoletas las habilidades SQL en el futuro cercano? Hay muchos contraargumentos hasta este punto de vista.

Primero, SQL es fundamental para nuestra forma de comprender, evaluar y depurar consultas existentes. Incluso si alguien/algo más escribe un código particular, debe conocer SQL para comprender cómo funciona una consulta. Es difícil ver cómo alguien puede evaluar el código existente sin comprender su lenguaje subyacente.

En segundo lugar, ¿cómo juzga si el código generado por LLM le da respuestas legítimas o no? Si sus respuestas son incorrectas, ¿la consulta sería correcta con modificaciones simples o la consulta generada es sin sentido?

En tercer lugar, existe una gran cantidad de código heredado que debe mantenerse. Parece poco probable que todo sea reemplazado con contenido generado por LLM.

¿Los trabajos de datos realmente usan SQL?

¿Son útiles las habilidades SQL para los trabajos de datos existentes? Sí, muchos trabajos requieren habilidades SQL, generalmente junto con otros conjuntos de habilidades.

Por ejemplo, un científico de datos podría extraer un subconjunto de datos de una base de datos utilizando SQL, luego limpiar los datos usando Python, luego usar esos datos para el modelado predictivo usando Python y una biblioteca ML, como Scikit-Learn o XGBOost. A menudo, las ideas necesarias de los datos se pueden encontrar filtrando y subsubriendo los datos, que se pueden lograr utilizando solo SQL.

Un ingeniero de datos puede usar SQL para ETL (extracto, carga, transformación). Esto implica recuperar datos de fuentes, transformarlos en un formato adecuado para el análisis posterior y la carga de datos transformados en un almacén de datos. Un trabajo como este suele ser bastante pesado en SQL.

Listados de trabajo

Echemos un vistazo a algunos listados de trabajo de LinkedIn que requieren habilidades de datos SQL. Aquí hay una página de algunos puestos que aparecieron cuando busqué “ingeniero de datos SQL” (septiembre de 2025).

Los rangos salariales para esta búsqueda variaron bastante. Por ejemplo, en la lista de un ingeniero de datos (L5) en Netflix, el rango de pago base es de $ 170,000/año a $ 720,000/año, mientras que un anuncio para un ingeniero de datos junior en otra compañía enumeró un rango de pago base de $ 64,000/año a $ 70,000/año. Entonces, ¿qué tipo de salario es realista? A partir de este escrito, según DataNerd.TechDe los casi 170 mil empleos relevantes analizados, el pago anual promedio por un trabajo que involucra SQL es de $ 130,000 por año.

Tenga en cuenta que las habilidades no viven de forma aislada. Muchos roles requieren una colección de habilidades. Entonces, por ejemplo, un trabajo de científico de datos puede requerir experiencia SQL y Python o R. Un trabajo de ingeniería de datos puede solicitar habilidades además de SQL, como la construcción de tuberías de datos o tecnologías en la nube, como MS Azure.

Cómo aprender SQL

Entonces, supongamos que has decidido que aprender SQL es una buena idea. ¿Cómo debes aprender SQL? Primero, antes de sumergirse, organizarse. Elija un entorno, aprenda lo básico, haga un proyecto de juguete, luego elija una ruta de aprendizaje adecuada basada en sus intereses y necesidades profesionales para continuar su viaje SQL.

Elija un entorno

Hay muchos Sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) disponible. A DBMS es el software que utiliza para interactuar con una base de datos. Tres DBMS de código abierto populares son Postgresql, Mysqly Sqlite. La sintaxis SQL puede variar ligeramente entre los sistemas, pero los tres son adecuados para aprender SQL. El conocimiento que aprende en un DBMS es directamente aplicable a otros, y las diferencias de sintaxis menores se resuelven fácilmente al verificar la documentación. Otra opción es usar un DBMS en un servicio en la nube como Amazon AWS o MS Azure.

Aprende lo básico

Un error común es tratar de memorizar la sintaxis de SQL. Este enfoque no es un buen uso de su tiempo, ya que terminará tratando de memorizar información de una enciclopedia. En cambio, hay muchos recursos de los que puede buscar la sintaxis cuando la necesita. Con el tiempo, recordará la sintaxis común de uso y práctica.

Primero, mire la sintaxis y la estructura de las bases de datos relacionales.

• ¿Qué son las declaraciones selectas?
• ¿Cómo se filtan datos con las cláusulas?
• ¿Cuáles son las operaciones de Crud (crear, leer, actualizar, eliminar)? ¿Cómo los usas?

Es mejor aprender interactuando con los datos, no solo leyendo libros pasivamente o viendo interminables transmisiones de videos de YouTube. Datacamp ofrece muchos cursos interactivos, incluido uno en Fundamentos SQL. También ofrecen un Certificación de asociado SQL.

Aprenda SQL en contexto, no sintaxis

Una vez que se sienta cómodo recuperando los campos de datos utilizando Select y filtrando los datos con las cláusulas, está listo para experimentar con un proyecto de juguete.

Un proyecto útil y manejable es analizar sus finanzas personales. Primero, obtenga los datos. Es posible que ya tenga sus finanzas en una hoja de cálculo. Si no, use una hoja de cálculo para crear los datos. Haga un conjunto de datos pequeño (veinte o treinta filas) de sus finanzas. Las columnas pueden incluir el monto gastado, la tarjeta o la cuenta bancaria que utilizó, el tipo de compra (por ejemplo, servicios públicos, facturas, entretenimiento, transporte, comida), fecha.

Guarde estos datos (o los suyos) como un archivo .csv. Ahora, importe esto .csv en su DBMS como una tabla llamada `Credit_Card`. Los detalles varían de un DBM a otro, pero cada uno tiene un mecanismo para importar archivos .csv en tablas. Por ejemplo, si está trabajando en SQL Server, las instrucciones son aquí.

Una vez que haya guardado los datos, use SQL para consultar los datos utilizando Select y dónde las cláusulas. ¿Cuánto has gastado después de enero? Podrías escribir una consulta similar a la siguiente.

SELECT date, amount
FROM credit_card
WHERE date > 'Jan-25'

Ahora, cree nuevas consultas. ¿Cuánto gastas en comida por mes en promedio? ¿Cuánto por cenar? En un conjunto de datos este pequeño, podría resolver esto sin usar una base de datos, pero el punto aquí es aprender a usar la tecnología. Después de hacer estas preguntas, puede expandir el conjunto de datos y escribir más consultas. ¿Qué otras preguntas podrías responder? Pase una o dos semanas en este proyecto.

Caminos de aprendizaje

La amplitud y profundidad de SQL en la que inicialmente necesita concentrarse depende de sus intereses y objetivos profesionales. Este video sugiere tres rutas de muestra (principiante, intermedio, avanzado). Veamos estas rutas y luego las asignemos a roles de datos comunes.

El principiante El camino consiste en aprender estas habilidades SQL:

• Cómo usar la instrucción Seleccionar para recuperar los campos de una base de datos
• Cómo usar una cláusula where para filtrar datos
• Cómo ordenar datos utilizando el orden por cláusula
• Cómo combinar tablas usando declaraciones de unión
• Cómo agregar datos utilizando suma, recuento, avg, grupo por y similar
• Cómo crear consultas anidadas (“subconsules”)

El intermedio Path agrega estas habilidades a la ruta del comienzo.

• Cómo usar expresiones de tabla comunes (CTE) para crear resultados temporales utilizados por una consulta más grande
• Cómo optimizar las consultas utilizando estrategias de indexación
• Cómo automatizar las tareas de la base de datos con procedimientos y desencadenantes almacenados
• Cómo diseñar mejores bases de datos a través de técnicas como normalización, desnormalización y diseño de esquemas
• Cómo usar las funciones de la ventana para la agregación avanzada

Ser un avanzado Usuario de SQL, también aprenda las siguientes habilidades.

• Cómo prevenir los ataques de inyección de SQL
• Cómo usar avances se unen en consultas complejas
• Cómo optimizar las consultas para Big Data
• Cómo pivotar los datos de un formato basado en filas (comúnmente utilizado por bases de datos relacionales) a un formato basado en columnas (comúnmente utilizado por bases de datos “NoSQL” como MongoDB)

¿Qué ruta es apropiada según sus intereses profesionales?

• Principiante: Si no tiene experiencia con SQL, comience al principio. Este camino es apropiado para los novatos que desean sumergir el dedo del pie en el mundo de los datos, o para las personas que tienen curiosidad por los datos pero que no necesitan profundizar demasiado en la mecánica, como los gerentes de proyectos que desean ejecutar consultas simples para sí mismas.

• Intermedio: Si ya usa algunos SQL pero necesita avanzar en su conocimiento, tal vez para una promoción o un cambio de carrera, este podría ser un camino apropiado. Los analistas de datos de nivel junior a medio y los científicos de datos deben comprender los datos en este nivel. Probablemente querrás tomar al menos dos o tres semanas por tema.
• Avanzado: Aquellos que necesitan un conocimiento profundo de la infraestructura de datos, como los ingenieros de datos, necesitan comprender SQL en un nivel profundo, por lo que esta es una pista apropiada para ellos.

Pensamientos de cierre

Aunque SQL puede ser un lenguaje grande y en expansión con muchas esquinas y matices, en su corazón, es un lenguaje informático relativamente fácil de aprender, basado en declaraciones simples en inglés.

¡Buena suerte en tu viaje de aprendizaje SQL! Una forma de comenzar a aprender SQL es a través de Datacamp’s Fundamentos SQL curso. Es un lenguaje interesante y poderoso para saber.