Sarita Digumarti & NBSP;
Dữ liệu tồn tại trong các định dạng khác nhau. Các chuyên gia khoa học dữ liệu được hưởng lợi từ việc tận dụng các ngôn ngữ lập trình phổ biến để thao túng chúng theo nhu cầu của họ. Hai ngôn ngữ lập trình phổ biến như vậy là SQL và Python. Tất cả những người đã tham gia vào khoa học dữ liệu đã suy nghĩ về câu hỏi này ít nhất một lần: Tôi nên bắt đầu với hoặc chọn công cụ nào trong số những công cụ này: SQL hay Python?
& nbsp; Nếu bạn là một người khao khát khoa học dữ liệu đang tìm cách khởi đầu sự nghiệp trong lĩnh vực này, thì điều cần thiết là bạn phải hiểu sự khác biệt giữa hai ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi này.
& nbsp; Nhưng trước khi chúng ta đi sâu vào nó, trước tiên chúng ta hãy hiểu các ngôn ngữ lập trình này.
& nbsp; SQL là gì?
Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, thường được gọi là SQL, là ngôn ngữ lập trình cho phép các nhà khoa học dữ liệu quản lý và truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu cũng như tạo cơ sở dữ liệu của riêng họ. Nhiều ngành công nghiệp lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ, sử dụng bảng, cột và hàng để sắp xếp và liên kết dữ liệu giữa các bảng. SQL được sử dụng phổ biến nhất để tạo và duy trì các cơ sở dữ liệu này. Các chuyên gia khoa học dữ liệu cũng sử dụng SQL để tạo hiểu biết dữ liệu nhanh, thực hiện phân tích dữ liệu và truy xuất các hồ sơ từ cơ sở dữ liệu lớn. Cơ sở dữ liệu có thể được sử dụng để cung cấp năng lượng cho các trang web, ứng dụng và gói phần mềm doanh nghiệp.
Python là gì?
Một ngôn ngữ lập trình đa năng, Python được sử dụng cho một loạt các tác vụ lập trình như phát triển back-end, phát triển phần mềm, viết kịch bản hệ thống, v.v. Do cú pháp đơn giản và mức độ phổ biến trong ngành, Python thường được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu để phát triển phần mềm phân tích dữ liệu. Khả năng làm việc với các nền tảng khác nhau và nhấn mạnh vào khả năng đọc đã khiến Python trở thành một trong những ngôn ngữ được tìm kiếm nhiều nhất để khám phá dữ liệu.
& NBSP; SQL so với Python: Sự khác biệt chínhSQL vs. Python: Key differences
Là một ngôn ngữ năm thập kỷ, SQL dường như có những hạn chế của nó, nhưng nó đủ để hiểu các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu. SQL không được thiết kế để thao tác và chuyển đổi dữ liệu cấp cao hơn về mặt ứng dụng hiện trường. Ngược lại, Python là một ngôn ngữ cấp cao và được ghi chép lại với thư viện phân tích dữ liệu chuyên dụng có tên là 'Pandas', đó là lý do tại sao việc chọn giữa SQL và Python hơi phức tạp.
& nbsp; Sự khác biệt đáng kể giữa SQL và Python là SQL được sử dụng để truy cập và trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Đồng thời, Python được sử dụng để phân tích và thao tác dữ liệu bằng cách sử dụng các thử nghiệm hồi quy, kiểm tra chuỗi thời gian và các tính toán khác. Khả năng của SQL để kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng trong một cơ sở dữ liệu là điểm brownie của nó.
Một cuộc khảo sát gần đây của Statista cho thấy bốn hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu phổ biến nhất trên toàn cầu là Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server và PostgreSQL. Bốn hệ thống này đều dựa trên SQL, điều đó có nghĩa là bất kỳ ai khao khát trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu sẽ được hưởng lợi từ việc biết SQL.
Người ta nên học ngôn ngữ nào trước?
Khi nói đến khoa học dữ liệu, SQL và Python bổ sung cho nhau thay vì vượt trội hơn nhau. SQL là gốc tiêu chuẩn để lên ngôi của Python. Đối với việc điều chỉnh lại dữ liệu, SQL là tiêu chuẩn công nghiệp. Python, mặt khác, là một ngôn ngữ được ghi chép tốt được thiết kế đặc biệt để tạo ra các ứng dụng máy tính để bàn và di động.
Tuy nhiên, biết ngôn ngữ nào để học đầu tiên cưỡi mục tiêu và sở thích của bạn. Mặc dù việc thành thạo cả hai ngôn ngữ với nhau có thể cung cấp nhiều lợi ích hơn và giúp bạn thành công trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Nếu bạn muốn khởi động sự nghiệp khoa học dữ liệu, bạn phải có được các kỹ năng và chuyên môn của SQL & Python.
Người viết là Giám đốc Học tập, UNEXT HỌC TẬP
Python so với SQL | Ưu và nhược điểm
Khoảng hai mươi năm trước, chỉ có một số ngôn ngữ lập trình mà một kỹ sư phần mềm sẽ cần phải biết rõ. Thậm chí hồi đó, ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc hoặc SQL, là ngôn ngữ tiếp theo khi bạn cần hiểu rõ hơn về một số dữ liệu, tìm nạp hồ sơ và sau đó rút ra kết luận sơ bộ, cuối cùng, có thể dẫn đến một báo cáo hoặc viết một ứng dụng . & nbsp;. Even back then, Structured Query Language, or SQL, was the go-to language when you needed to gain quick insight on some data, fetch records, and then draw preliminary conclusions that might, eventually, lead to a report or to writing an application.
Ngày nay, dữ liệu có nhiều hình dạng và định dạng, không nhất thiết đồng nghĩa với cơ sở dữ liệu quan hệ lâu hơn nữa. Dữ liệu tồn tại trong các tệp CSV, văn bản thuần túy và trên web, cũng như ở nhiều định dạng khác nhau. Chính trong mê cung dữ liệu này, bộ công cụ thư viện rộng lớn của Python tỏa sáng.
Với một tập hợp lớn các thư viện trợ giúp và các nền tảng liên quan, Python là một ngôn ngữ lập trình tuyệt vời để khám phá dữ liệu nhanh và lặp. Bộ thư viện Python, bao gồm tất cả mọi thứ, từ trực quan hóa dữ liệu đến phân tích thống kê, giúp các nhà phát triển thuận tiện nhảy vào phân tích dữ liệu và bắt đầu xác định các mẫu.
Sử dụng các trường hợp cho SQL và Python
SQL được thiết kế để truy vấn và trích xuất dữ liệu từ các bảng trong cơ sở dữ liệu. SQL rất giỏi trong việc cho phép bạn là nhà phát triển, kết hợp một cách liền mạch [hoặc hợp nhất] một số dữ liệu với nhau. Kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng là một điểm mạnh chính.
Tuy nhiên, SQL được thiết kế để thao tác hoặc chuyển đổi dữ liệu thành các định dạng khác. Các loại thao tác dữ liệu cấp cao là phổ biến trong khoa học dữ liệu, chẳng hạn như phân tích thống kê, kiểm tra hồi quy và thao tác dữ liệu chuỗi thời gian, rất khó để đạt được bằng SQL.
Python, mặt khác, có một thư viện phân tích dữ liệu nổi tiếng có tên là Pandas, được thiết kế đặc biệt để phân tích dữ liệu và thao tác.Pandas, which has been specially designed for data analysis and manipulation.
Python đặc biệt phù hợp với dữ liệu có cấu trúc [bảng] có thể được tìm nạp bằng SQL và sau đó yêu cầu thao tác xa hơn, điều này có thể khó khăn để đạt được chỉ bằng SQL. Điều này dẫn đến câu hỏi sau: Khi nào bạn nên sử dụng Python so với SQL?When should you use Python vs. SQL?
Sự khác biệt SQL và Python
Sử dụng SQL để truy xuất dữ liệu thiết yếu cần thiết cho phân tích, sau đó sử dụng các thư viện Python chuyên dụng để xử lý nó.
Hãy cùng xem một ví dụ bằng cách sử dụng SQL: & NBSP;
Giả sử chúng tôi có bảng cơ sở dữ liệu sau với thông tin khách sạn được gọi là khách sạn. Đây là một bộ dữ liệu mẫu nhỏ của thông tin có trong bảng. Bảng này có thể bao gồm hàng ngàn hoặc hàng triệu hàng [mục], mỗi cái đại diện cho một khách sạn.
| Tên | Thành phố | Đường phố | Giá bán | Tiền tệ | Sao | Điện thoại |
| 1 qua Dei Valeri | la Mã | Thông qua dei valeri 1 | 54 | đô la Mỹ | 5 | |
| 108 phút ký túc xá | Moscow | Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 | 24 | đô la Mỹ | 1 | 108 phút ký túc xá |
| Moscow | Moscow | Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 | 26 | đô la Mỹ | 1 | 7[967]0130047 |
| 108 phút ký túc xá | Moscow | Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 | 14 | đô la Mỹ | 3 | |
| 108 phút ký túc xá | Moscow | Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 | 39 | đô la Mỹ | 3 | 108 phút ký túc xá |
| Moscow | Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 | 7 [495] 795-4259 | 53 | đô la Mỹ | 3,5 | 33140955600 |
| 108 phút ký túc xá | Moscow | Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 | 13 | đô la Mỹ | 2 | 39935766 |
| 108 phút ký túc xá | Moscow | Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 | 11 | đô la Mỹ | 1 | |
| 108 phút ký túc xá | Moscow | Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 | 22 | đô la Mỹ | 3 | |
| 108 phút ký túc xá | Moscow | Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 | 27 | đô la Mỹ | 3 | 2098647-25 |
108 phút ký túc xá
| Moscow | Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 | 7 [495] 795-4259 |
| Hostel 1st Arbat tại Novinsky | Chọn * từ khách sạn & nbsp;hotels | nhiều khách sạn |
| Lấy 3 khách sạn đầu tiên | Chọn * Từ giới hạn khách sạn 3hotels LIMIT 3 | hotels.head[3].head[3] |
| Nhận tên của các khách sạn ở Paris | Chọn tên từ các khách sạn nơi City = ‘Paris‘Name FROM hotels WHERE City = ‘Paris‘ | Khách sạn [Khách sạn.City == Paris ‘]. Tên[hotels.City == ‘Paris‘].Name |
Như chúng ta có thể thấy, cho đến nay, cả hai đều khá giống nhau. Tuy nhiên, mọi thứ bắt đầu trở nên thú vị hơn khi chúng ta cần thực hiện các truy vấn phức tạp hơn.
Ví dụ khi Python dễ sử dụng hơn SQL
Hãy nói rằng chúng tôi đã thực hiện một số truy vấn dữ liệu sơ bộ và bây giờ có một bảng dữ liệu có tên là Hotels_by_city, chứa số lượng khách sạn trên mỗi thành phố, trông như sau:
| Thành phố | Hotel_Count |
| Paris | 567 |
| Moscow | 482 |
Với bộ dữ liệu mới này, hãy để nói rằng chúng tôi muốn đặt hàng kết quả theo khách sạn _Count và chỉ chọn mười thành phố hàng đầu với số lượng lớn nhất. Chúng tôi có thể làm điều này như sau:Hotel _Count and only select the top ten cities with the largest count. We could do this as follows:
| SQL | Python sử dụng gấu trúc |
| Chọn thành phố từ khách sạn_by_city đặt hàng của Hotel_Count Desc Giới hạn 10City FROM hotels_by_city ORDER BY Hotel_Count DESC LIMIT 10 | Hotels_by_city.nlargest [10, cột = xông Hotel_count ‘].nlargest[10, columns=’Hotel_Count‘] |
Bạn có thể bắt đầu thấy rằng cú pháp gấu trúc đang trở nên dễ nắm bắt và viết hơn, vì các ví dụ về dữ liệu được truy xuất, trở nên phức tạp hơn một chút.
Hãy để thêm một lớp phức tạp, vì vậy bây giờ chúng ta cần xác định bằng cách sử dụng bảng dữ liệu mới này, đây là mười khách sạn tiếp theo, sau mười khách sạn top.
| SQL | Python sử dụng gấu trúc |
| Chọn thành phố từ khách sạn_by_city đặt hàng của Hotel_Count Desc Giới hạn 10City FROM hotels_by_city ORDER BY Hotel_Count DESC LIMIT 10 OFFSET 10 | Hotels_by_city.nlargest [10, cột = xông Hotel_count ‘].nlargest[20, columns=’Hotel_Count‘].tail[10] |
Bạn có thể bắt đầu thấy rằng cú pháp gấu trúc đang trở nên dễ nắm bắt và viết hơn, vì các ví dụ về dữ liệu được truy xuất, trở nên phức tạp hơn một chút.
Hãy để thêm một lớp phức tạp, vì vậy bây giờ chúng ta cần xác định bằng cách sử dụng bảng dữ liệu mới này, đây là mười khách sạn tiếp theo, sau mười khách sạn top.
Chọn Thành phố từ Khách sạn_BY_City Đơn đặt hàng & NBSP; bởi Hotel_Count Desc Giới hạn 10 Offset 10
Hotels_by_city.nlargest [20, cột = xông Hotel_count ‘]. Đuôi [10] [pronounced MY Sequel] is the most popular type of SQL database. The super-geek way to refer to this type of SQL database as a relational database management system [or RDBMS]. More or less, that means it’s a database with many tables that link together in some way. All WordPress installations by default are using MySQL.
Lưu ý cách cú pháp PANDAS vẫn gần như không thay đổi khi độ phức tạp tăng lên, trong khi cú pháp SQL trở nên phức tạp hơn để đọc. [often just referred to as “Postgres”] is similar to MySQL but is known to be more durable. However, setting up Postgres for newbies can often be difficult, so if you are new to this, MySQL is probably you’re best bet.
Một cách khác để suy nghĩ về sự khác biệt giữa Python và SQL là SQL cung cấp thiết lập và Python đưa bạn từ đó. SQL cho phép bạn bắt đầu với một bộ dữ liệu được cấu trúc thành các bảng. Khi bạn có các bảng, bạn sử dụng Python để phân nhánh các phân tích khác nhau theo nhiều hướng khác nhau. [pronounced Sequel Lite] is a very portable, and compact database. SQLite is usually best used for testing and very, very simple applications.
Các loại SQL
MySQL [phát âm phần tiếp theo của tôi] là loại cơ sở dữ liệu SQL phổ biến nhất. Cách siêu GEEK để đề cập đến loại cơ sở dữ liệu SQL này như một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ [hoặc RDBMS]. Ít nhiều, điều đó có nghĩa là nó có một cơ sở dữ liệu với nhiều bảng liên kết với nhau theo một cách nào đó. Tất cả các cài đặt WordPress theo mặc định đang sử dụng MySQL.
PostgreSQL [thường chỉ được gọi là Post Postgres] tương tự như MySQL nhưng được biết là bền hơn. Tuy nhiên, việc thiết lập postgres cho người mới thường có thể khó khăn, vì vậy nếu bạn chưa quen với điều này, MySQL có lẽ là bạn đặt cược tốt nhất.
SQLite [phát âm phần tiếp theo Lite] là một cơ sở dữ liệu rất di động và nhỏ gọn. SQLite thường được sử dụng tốt nhất để thử nghiệm và các ứng dụng rất, rất đơn giản.
Khi nào nên chọn Python so với SQL?
SQL chứa một bộ lệnh đơn giản và hẹp hơn nhiều so với Python. Trong SQL, các truy vấn hầu như chỉ sử dụng một số kết hợp của các kết hợp, chức năng tổng hợp và các hàm con.
Ngược lại, Python giống như một bộ sưu tập các bộ LEGO chuyên dụng, mỗi bộ có một mục đích cụ thể. Mỗi thư viện có các phần tùy chỉnh để xây dựng một loại cụ thể của một điều cụ thể: gấu trúc để phân tích dữ liệu, PYPDF2 cho thao tác PDF, Scikit-learn cho học máy và nhiều hơn nữa.Pandas.
Ngôn ngữ nào để học Python hoặc SQL đầu tiên?
| Chúng tôi nghĩ rằng nơi tốt nhất để bắt đầu là bằng cách học & nbsp; SQL. SQL là một công cụ thiết yếu cho bất kỳ loại truy xuất dữ liệu nào từ cơ sở dữ liệu quan hệ, ngay cả khi công việc chính của bạn có ít hoặc không liên quan gì đến phân tích dữ liệu. | Ngay cả khi truy vấn SQL dài hơn gấp mười lần thì tập lệnh Python tương đương, thì cảm giác dễ dàng hơn khi thực hiện tương đương trong Python vì nó đọc như tiếng Anh. Hãy nhớ rằng, học tập tốn nhiều công sức hơn việc đánh máy, và mất nhiều thời gian hơn. | |
| Khi bạn có kiến thức hợp lý về SQL, ít nhất bạn có thể viết một truy vấn kết hợp hai bảng với nhau, cố gắng viết lại một số logic tương tự trong Python bằng Pandas. | Biểu đồ so sánh | Python |
| SQL | Thành lập | Được tạo ra vào năm 1991 bởi Guido Van Rossum |
| Được tạo bởi Donald D. Chamberlin và Raymond F. Boyce vào năm 1974 | Ưu điểm | Một phạm vi đa năng, năng động, dễ dàng, |
| Một đường cong học tập rất dễ dàng, cú pháp giống như tiếng Anh. | Nhược điểm | Đường cong học tập dốc hơn sau đó SQL |
| Hầu hết chỉ áp dụng trong cơ sở dữ liệu quan hệ [với một vài ngoại lệ] | Thư viện web | Một thư viện cho hầu hết mọi thứ |
| Không, SQL chỉ là SQL. | Loại & nbsp; Python 2 và Python 3 là hai loại Python phổ biến nhất MySQL, SQL Server, PostgreSQL, SQLite Cách sử dụng | YouTube |
Dropbox