La sociedad y el trabajo actual no son del todo comprensibles sin Big Data y Data Science. Las competencias técnicas siguen siendo pilares de una formación sólida y efectiva. Aprender a programar en R, Python y SQL es una necesidad para cualquier profesional en formación. A continuación, se exploran los motivos por los que estos tres lenguajes resultan fundamentales, con evidencia concreta y ejemplos de su aplicación en el entorno profesional y académico (los tres abordados en el sistema de titulaciones en análisis de datos de la UNED).
SQL: la base de la gestión efectiva de datos
Desde su creación en los años 70, SQL (Structured Query Language) sigue siendo un lenguaje insustituible para manipular y acceder a datos almacenados en bases de datos relacionales, data warehouses y lagos de datos modernos. Como señala Shambavi Sivaramakrishnan en RTInsights, SQL se integra de forma natural con herramientas actuales, facilitando desde consultas simples hasta modelos de machine learning.
Casos relevantes
- Plataformas como BigQuery, Snowflake y Databricks permiten generar modelos predictivos directamente mediante SQL (BigQuery ML, por ejemplo).
- SQL continúa siendo la base de cuadros de mando en herramientas como Power BI, Tableau o Looker, actuando sobre datos en tiempo real y grandes volúmenes.
El dominio de SQL permite depurar, extraer y transformar datos con eficiencia; también garantiza una capacidad crítica de auditoría, control y gobernanza, indispensable en entornos regulados y de alta disponibilidad.
Python: versatilidad y ecosistema para la ciencia de datos
Python es hoy el lenguaje más demandado en ciencia de datos. Su sintaxis limpia, la utilización en desarrollo web, automatización, análisis y machine learning, lo convierten en una herramienta multidominio.
Ejemplos de aplicaciones
- Aplicación en bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow y PyTorch para análisis, modelado y deep learning.
- Proyectos reales como los de Spotify (de extraordinario éxito comercial), que emplean Python para alimentar sistemas de recomendación personalizados.
Además, frameworks como SQLAlchemy permiten integrar consultas SQL dentro de pipelines en Python, facilitando una arquitectura modular y legible.
R: la elegancia estadística y la visualización avanzada
Aunque Python domina en popularidad, R sigue siendo una herramienta preferida para estadística avanzada y visualización científica, de hecho, es el lenguaje con el que empezó la andadura del Máster en Big Data y Data Science de la UNED. Ideal para profesionales orientados al análisis numérico tradicional, R ofrece bibliotecas como ggplot2, tidyverse y entornos interactivos como RStudio que optimizan el trabajo con datos cuantitativos.
Integración con Python
Investigaciones recientes respaldan el enfoque híbrido R‑Python: al combinar la potencia estadística de R con la versatilidad de Python, los analistas pueden aprovechar lo mejor de ambos mundos. El paquete reticulate ejemplifica esta integración, ya que permite ejecutar código Python dentro de un entorno R.
Competencias integradas: una paleta de soluciones
Aprender R, Python y SQL es una estrategia que potencia la flexibilidad:
- SQL para acceder y depurar datos en grandes volúmenes.
- Python para construir modelos, automatizar pipelines y desplegar soluciones a escala.
- R para la experimentación estadística y producción de visualizaciones sofisticadas.
Tenemos herramientas emergentes como Polars demuestran cómo se puede combinar eficiencia y flexibilidad en Python, evitando limitaciones de memoria.
Datos del mercado laboral
Según el análisis de 365 Data Science, en 2024–2025 más del 70 % de las ofertas de Data Analyst y Data Engineer requieren SQL, y más del 57 % incluyen Python, mientras que más de un tercio demandan R.
Estos porcentajes reflejan con claridad que dominar los tres lenguajes se traduce en mayores oportunidades profesionales, acceso a proyectos multidisciplinares y capacidad para operar en cualquier etapa del ciclo de datos.
Más allá de mecanizarse en el uso de lenguajes, se trata de adquirir un pensamiento científico riguroso. La obra Fostering better coding practices… destaca la necesidad de adoptar buenas prácticas de codificación desde el inicio, especialmente con R y Python.
El proceso de programación debe incluir:
- Planificación y diseño de código.
- Modularidad y reutilización (ej. clases en SQLAlchemy para acceso).
- Automatización de tests y validación de resultados.
- Documentación clara y reproducible.
Máster en Big Data y Data Science de la UNED
El Máster en Big Data y Data Science de la UNED incorpora la enseñanza práctica de R, Python y SQL dentro de su plan de estudios. Cada lenguaje se enseña con enfoque aplicado y alineado con entornos productivos.
Su estructura modular permite adquirir estos conocimientos en profundidad, garantizando competencia técnica y capacidad analítica, crucial para cualquier trayectoria profesional en el sector.
La reserva de plaza para la edición 2026 ya está abierta.
A modo de conclusión
El mercado actual exige profesionales capaces de integrar habilidades en SQL (gestión y accesibilidad de datos), Python (análisis, modelado y automatización) y R (análisis estadístico y visualización). Esta combinación facilita el acceso a más oportunidades, a la vez que permite construir soluciones robustas, interpretables y escalables.
La implementación de proyectos reales, la participación en eventos académicos como Data Jamboree o la combinación de R con Python para prototipos avanzados, consolidan esta formación multilenguaje como una ventaja competitiva.
El dominio de estos tres lenguajes representa la piedra angular de cualquier profesional de Big Data y Data Science. El Máster en Big Data y Data Science de la UNED contempla estas cuestiones entre sus contenidos.