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Update connecting-to-sql-databases.es.ipynb #121

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2 changes: 1 addition & 1 deletion 04-store/connecting-to-sql-databases.es.ipynb
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Expand Up @@ -10,7 +10,7 @@
"\n",
"Como expertos en Machine Learning y dependiendo de cómo esté dispuesta la información, seguramente tengamos que interactuar con bases de datos SQL. Es un flujo muy común el de ingestar datos en Python a través de SQL o bases de datos no relacionales y utilizar Python para analizarlos, graficarlos, definirlos y en última instancia, elaborar un modelo predictivo. \n",
"\n",
"Algunas de las bases de datos SQL más utilizadas con SQLite, PostgreSQL y MySQL. SQLite es la mejor alternativa cuando queremos una base de datos portable, sin tener que usar un servidor por separado para ejecutarla. Es idónea para aplicaciones embebidas. Si queremos algo más escalable a futuro y una base de datos en aplicaciones distribuidas, entonces MySQL es una buena opción, mientras que PostgreSQL es una base de datos oportuna para aplicaciones complejas y se usa en la mayoría de soluciones empresariales.\n",
"Algunas de las bases de datos SQL más utilizadas son SQLite, PostgreSQL y MySQL. SQLite es la mejor alternativa cuando queremos una base de datos portable, sin tener que usar un servidor por separado para ejecutarla. Es idónea para aplicaciones embebidas. Si queremos algo más escalable a futuro y una base de datos en aplicaciones distribuidas, entonces MySQL es una buena opción, mientras que PostgreSQL es una base de datos oportuna para aplicaciones complejas y se usa en la mayoría de soluciones empresariales.\n",
"\n",
"![comparative_sql.png](https://github.com/4GeeksAcademy/machine-learning-content/blob/master/assets/comparative_sql.png?raw=true)\n",
"\n",
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