Aprender a programar ya no basta. En el mercado tecnológico de Estados Unidos, la puerta de entrada tiene dos nombres que se repiten casi como un refrán laboral, Python y SQL.
Un análisis de Oxylabs sobre cientos de miles de ofertas publicadas entre 2025 y 2026 dibuja esa jerarquía con bastante nitidez. Python aparece en el 46% de los anuncios tecnológicos y SQL en el 45%, una distancia mínima que, en la práctica, habla de un empate técnico.
SQL manda en más estados, pero Python domina más perfiles
Hay una aparente contradicción que retrata bien cómo contratan las empresas. SQL figura como requisito principal de acceso en 38 estados, mientras Python lidera en 12, pero al mirar los puestos más ligados a datos, automatización e inteligencia artificial, Python gana mucho peso.
También importa la pareja, no solo el ganador individual. La combinación de Python y SQL aparece en una de cada cinco ofertas tecnológicas, una señal de que muchas vacantes no buscan especialistas encerrados en una sola herramienta, sino perfiles capaces de moverse entre bases de datos, análisis y desarrollo.
Los perfiles de datos siguen girando alrededor de la misma base
Para un puesto de data analyst, el núcleo es bastante claro, SQL, Python y visualización de datos. Es el tipo de mezcla que permite extraer información, ordenarla y contarla de forma comprensible, algo cada vez más valioso cuando las empresas acumulan datos mucho más rápido de lo que logran interpretarlos.
En data scientist, la lista crece y sube la exigencia. Oxylabs sitúa ahí Python, SQL, estadística y machine learning, una combinación que ya no se limita a consultar tablas o construir paneles, sino que pide modelar, predecir y validar resultados.
Ni siquiera los roles alejados del análisis puro escapan a esa lógica. Backend developer exige Java, Python, SQL y APIs, mientras DevOps y cloud reclaman Python, scripting, SQL básico e infraestructura.
La inteligencia artificial no desplaza a Python ni a SQL
Puede parecer que los modelos generativos han cambiado por completo el mapa de habilidades, pero el informe sugiere otra cosa. En los perfiles de AI y ML engineer, lo que aparece es una ampliación del repertorio, no una sustitución de fundamentos.
Oxylabs sitúa para ese puesto Python, SQL, MLOps y modelos generativos. Dicho de otro modo, la fiebre por la inteligencia artificial llega montada sobre herramientas que las empresas ya pedían antes, no sobre una lista enteramente nueva.
Frontend developer marca una excepción bastante visible. Ahí mandan JavaScript, TypeScript y frameworks web, un recordatorio de que no toda la industria tecnológica gira alrededor de los datos, aunque buena parte del mercado sí parece hacerlo.
Apple disparó la contratación y reforzó esa tendencia
Mientras el informe dibuja el mapa general, algunos movimientos empresariales muestran hasta qué punto esa demanda se acelera. Apple elevó sus ofertas de empleo en el primer trimestre de 2026 hasta un nivel nueve veces superior a su media trimestral de 2025.
El salto no fue difuso ni repartido al azar. La compañía concentró esa búsqueda en perfiles de ingeniería de software y de inteligencia artificial y machine learning, precisamente dos áreas donde Python y, con frecuencia, SQL aparecen como herramientas de trabajo habituales.
Visto en conjunto, el mercado deja una imagen menos glamorosa y más concreta de la tecnología. Entre 2025 y 2026, Python figura en el 46% de las ofertas, SQL en el 45%, y juntos aparecen en una de cada cinco, así que la diferencia entre quedarse fuera o entrar muchas veces empieza en algo tan poco espectacular como saber hablar con una base de datos y automatizar tareas con código.