Hoy en día, el data analysis se ha convertido en una habilidad esencial para empresas y profesionales que buscan tomar decisiones informadas y estratégicas. El manejo eficiente de databases SQL y NoSQL (relacionales y no relacionales), es fundamental para procesar y analizar grandes volúmenes de información.

Pero, ¿qué son y cómo se usan las bases de datos SQL y NoSQL? ¿Cómo podemos aprender a utilizarlas?

SQL and NoSQL databases

Bases de Datos Relacionales (SQL): estructura y precisión

The bases de datos relacionales utilizan el lenguaje SQL (Structured Query Language) para gestionar datos organizados en tablas con relaciones definidas. Este modelo es ideal para aplicaciones que requieren integridad y consistencia de los datos, como sistemas financieros o de gestión empresarial.

Por eso, es necesario que seamos capaces de:

Diseñar esquemas de bases de datos eficientes.
Realizar consultas complejas utilizando subconsultas y expresiones de tabla comunes (CTEs).
Implementar procedimientos almacenados y funciones para automatizar tareas.
Utilizar PostgreSQL como sistema de gestión de bases de datos relacional.

Estas habilidades permiten a los analistas de datos extraer información precisa y relevante para apoyar la toma de decisiones empresariales.

Bases de Datos No Relacionales (NoSQL): flexibilidad y escalabilidad

Las bases de datos NoSQL, como MongoDB, ofrecen una estructura más flexible para almacenar datos no estructurados o semiestructurados, como documentos JSON. Son ideales para aplicaciones que requieren escalabilidad horizontal y manejo de grandes volúmenes de datos, como redes sociales o sistemas de recomendación.

In the Bootcamp en Data Analytics & IA de IMMUNE, los estudiantes se enfrentarán a un módulo del programa, Data Engineering Fundamentals, en el que podrán:

Aprender los fundamentos de las bases de datos NoSQL y sus diferentes tipos (documentales, clave-valor, columnares y de grafos).
Implementar soluciones utilizando MongoDB, comprendiendo su modelo de datos y operaciones CRUD.
Explorar casos de uso donde las bases de datos NoSQL ofrecen ventajas sobre las relacionales.

Esta formación permite a los estudiantes adaptarse a diferentes necesidades de almacenamiento y procesamiento de datos en entornos modernos.

Integración de SQL y NoSQL en proyectos reales

El Bootcamp de IMMUNE no solo enseña las tecnologías por separado, sino que también enfatiza la importancia de integrarlas en soluciones híbridas. Los estudiantes trabajan en proyectos donde combinan bases de datos relacionales y no relacionales para aprovechar lo mejor de ambos mundos. Por ejemplo, pueden utilizar SQL para manejar transacciones financieras y NoSQL para almacenar registros de actividad del usuario en tiempo real.

Este enfoque práctico prepara a los participantes para enfrentar escenarios del mundo real, donde la elección de la base de datos adecuada depende de los requisitos específicos del proyecto.

Certificaciones y salidas profesionales dominando bases de datos SQL y NoSQL

Al finalizar, los estudiantes están preparados para obtener certificaciones reconocidas en el ámbito del análisis de datos, como:

Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals.
IT Specialist en Data Analytics.
Certificaciones en herramientas de visualización como Power BI y Tableau.

Estas credenciales aumentan la empleabilidad de los graduados, abriéndoles puertas en roles como:

Analista de Datos.
Científico de Datos Junior.
Especialista en Business Intelligence.
Consultor en Transformación Digital.

Conclusión sobre bases de datos SQL y NoSQL

El dominio de bases de datos SQL y NoSQL es esencial para cualquier profesional del análisis de datos. El Bootcamp en Data Analytics & AI de IMMUNE Technology Institute ofrece una formación completa y práctica en estas tecnologías, preparando a los estudiantes para enfrentar los retos del mundo empresarial actual.

Con un enfoque en proyectos reales y certificaciones reconocidas, este programa es una excelente opción para quienes buscan impulsar su carrera en el ámbito del análisis de datos, ofrece una formación integral en estas tecnologías, preparando a los estudiantes para enfrentar los desafíos del mundo del análisis de datos.