SQL vs Python no es una competición: resuelven capas distintas del flujo de datos. La pregunta útil es dónde conviene cada herramienta.
SQL en el servidor
Filtra, une y agrega cerca del almacenamiento. Aprovecha índices y reduce datos que viajan por la red. Ideal para reglas de negocio estables y grandes volúmenes.
Python en análisis y automatización
Modelos estadísticos, APIs, limpieza ad hoc, visualización y orquestación de pipelines. Librerías como pandas leen SQL y continúan el trabajo en memoria.
Combinación habitual
SQL entrega un dataset acotado; Python explora, grafica o entrena modelos. Evita traer millones de filas para filtrar en pandas lo que ya podía resolverse con WHERE.
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