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El aumento de SQL en las peticiones de empleo

sql trabajos

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Uno de los temas que más han crecido en la última era del Mundo TI es el aumento de SQL en las peticiones de empleo, esto como parte de las habilidades que se solicitan para el desempeño de ciertas tareas.

SQL (Structured Query Language) es un lenguaje de programación específicamente diseñado para gestionar y manipular datos en bases de datos relacionales.

De acuerdo con un estudio realizado por Get On Board, en los últimos 12 meses aumentó la frecuencia en el Mundo TI donde se buscan talentos que puedan dominar o manejar el SQL en las peticiones de empleo.

Las áreas donde el incremento en solicitudes de manejo de SQL para conseguir trabajo se han notado de acuerdo con Get On Board son la siguientes:

:marca_de_verificación_blanca: Programing
:marca_de_verificación_blanca: SysAdmin / DevOps / QA
:marca_de_verificación_blanca: Data Science / Analytics
:marca_de_verificación_blanca: Mobile Developer
:marca_de_verificación_blanca:  Digital Marketing
:marca_de_verificación_blanca: Machine Learning & AI

Aquí puedes consultar a detalle el estudio de Get On Board.

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Es por eso que en Desafío Latam hemos puesto un gran interés en SQL con dos cursos donde podrás aprender y practicar con una de las herramientas más fuertes en la actualidad.

El primero es el Curso de SQL Interactivo, que es gratuito, 100 por ciento en español e integrado con IA para apoyarte en la resolución de ejercicios y aumentar tu aprendizaje.

Pero también tenemos el SQL para el Análisis de Datos, con el que comprenderás el rol de un analista de datos y está convalidado con la carrera de Data Science. También conocerás los tipos de análisis que se desarrollan en pro de solucionar problemas de negocios. 

SQL en las peticiones de empleo

Importancia SQL en la programación

Su importancia en la programación es fundamental por varias razones, entre ellas que es esencial para almacenar, recuperar, actualizar y eliminar datos en bases de datos. Permite a los desarrolladores interactuar con los datos de manera eficiente y precisa.

La mayoría de las bases de datos empresariales y sistemas de gestión de bases de datos (DBMS), como MySQL, PostgreSQL, Oracle y Microsoft SQL Server, utilizan SQL como su lenguaje principal. Esto hace que SQL sea un estándar en el mundo de las bases de datos relacionales.

SQL permite realizar consultas complejas que pueden combinar datos de múltiples tablas y aplicar filtros, agregaciones y funciones matemáticas para obtener información específica de una base de datos; además, proporciona herramientas para definir permisos de acceso a datos, lo que garantiza la seguridad y la privacidad de la información almacenada.

SQL en DevOps 

El SQL (Structured Query Language) desempeña un papel importante en DevOps, que es una metodología que busca la colaboración entre equipos de desarrollo y operaciones para automatizar y agilizar la entrega de software.

SQL se utiliza para automatizar la creación y actualización de esquemas de bases de datos durante despliegues automáticos, lo que garantiza que las bases de datos estén sincronizadas con la versión del software desplegado.

Las consultas SQL pueden utilizarse para extraer datos importantes de registros y métricas del sistema, lo que facilita el monitoreo y diagnóstico de problemas en tiempo real.

En tanto, se emplea para almacenar y gestionar configuraciones de aplicaciones y servidores, permitiendo una configuración consistente y automatizada en entornos de desarrollo, pruebas y producción.

En Data Analytics

SQL se utiliza para extraer datos de bases de datos relacionales y crear conjuntos de datos que se utilizarán en análisis posteriores. Es útil para realizar transformaciones de datos, como agregaciones, filtrado y limpieza de datos, para preparar los datos para análisis.

También, puede utilizarse para crear consultas que alimenten reportes y paneles de control, lo que permite a los analistas de datos comunicar los resultados de manera efectiva.

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En Machine Learning

SQL es útil en la etapa de preprocesamiento de datos para realizar transformaciones y selecciones de datos necesarias para entrenar modelos de Machine Learning. Puede utilizarse para crear características (features) derivadas de los datos existentes que sean relevantes para el aprendizaje automático.

En Data Science

SQL se usa para explorar y entender los datos en la fase inicial de un proyecto de Ciencia de Datos y es esencial para limpiar y transformar datos en bruto en un formato adecuado para su análisis y modelado.

Además, se utiliza para fusionar o unir datos de diferentes fuentes y tablas para crear un conjunto de datos completo y coherente, así como para extraer y preparar datos para entrenar y evaluar modelos de Machine Learning.

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En Mobile Developer

En el desarrollo móvil, SQL se utiliza principalmente para interactuar con bases de datos locales en dispositivos móviles, como teléfonos inteligentes y tabletas. Aquí hay algunos aspectos clave sobre el uso de SQL en el desarrollo móvil:

Se utiliza en el desarrollo móvil para realizar operaciones básicas en una base de datos, como la creación de tablas, la inserción de datos, la actualización de registros y la eliminación de registros. Estas operaciones permiten a las aplicaciones móviles almacenar y recuperar información de manera eficiente.

En el Marketing Digital

El uso de SQL (Structured Query Language) en el ámbito del marketing digital se refiere a la utilización de bases de datos y consultas SQL para recopilar, analizar y gestionar datos relacionados con las estrategias de marketing. Aquí hay algunas formas en que el SQL se aplica en el marketing digital:

Gestión de datos del cliente: Las bases de datos SQL se utilizan para almacenar información sobre los clientes, como datos demográficos, historiales de compras, interacciones en el sitio web y otra información relevante. Estos datos se pueden utilizar para personalizar las estrategias de marketing y segmentar a los clientes en grupos específicos.

Análisis de datos

SQL es esencial para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos de marketing. Los especialistas en marketing pueden realizar consultas SQL para analizar métricas como las tasas de clics, las tasas de conversión, el retorno de la inversión (ROI) y otros indicadores clave de rendimiento (KPI) para evaluar la efectividad de sus campañas.

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