Hướng dẫn is sql easier than python reddit - sql dễ hơn python reddit

Tương tự như những gì hầu hết những người khác đang nói, việc học cả hai song song sẽ rất tuyệt. Điều đó nói rằng, trừ khi bạn siêu tận tâm và đam mê học tập, đó là một ngọn đồi dốc để leo lên và có khả năng kết thúc trong việc bạn trở nên thất vọng và từ bỏ cả hai.

Như đã nói, tôi nghĩ SQL sẽ là ngôn ngữ thực tế hơn để học trước. Chúng tôi đang ở trong một subreddit SQL mặc dù bạn tự nhiên sẽ nhận được một số câu trả lời thiên vị (tương tự nếu bạn đi đến subreddit R/Python). Là một nhà phân tích kinh doanh, bạn sẽ được sử dụng truy vấn SQL để trích xuất một số dữ liệu trước đây (nếu có?) Dự kiến ​​sẽ tạo tập lệnh Python để tự động hóa một số rút dữ liệu. Ngay cả khi nó đến với điều đó, tôi cảm thấy rằng bạn sẽ dựa vào các chuyên gia khác để giúp bạn xây dựng nó, vì đó thường là vai trò của các nhà phân tích kinh doanh trong hoàn cảnh thông thường cho một dự án như thế.

Câu hỏi tiếp theo mặc dù. Bạn đã nói "Bosses". Điều đó có nghĩa là bạn báo cáo cho nhiều người? Cuối cùng, nó phải là cấp trên trực tiếp của bạn hướng dẫn bạn và nói với bạn những gì cần phải làm. Vào cuối ngày, có lẽ tốt nhất để đi theo con đường của họ. Nếu bạn báo cáo với nhiều người, thì tôi nghĩ bạn cần gặp họ và đặt một con đường thực tế về phía trước. Nếu những người bảo bạn học X, người khác, thì có khả năng họ không nói chuyện với nhau. Họ cũng nên nhận ra rằng việc học 2 ngôn ngữ lập trình cùng một lúc là một thách thức đối với bất kỳ ai.

Tôi là một kỹ sư bảo mật và kỹ sư ngăn xếp đầy đủ (không liên quan đến nhau).

Nếu bạn muốn tìm hiểu an ninh mạng, tôi khuyên bạn nên Python vì biết cách đọc và hiểu mã là một điều tuyệt đối. Ngoài ra, Python có một cách tiếp cận đủ thấp để bạn không làm bạn suy sụp trong việc học các chủ đề cần thiết (lớp học, phân cấp/thừa kế hoặc cú pháp cứng nhắc).

Tôi khuyên bạn nên đảm bảo rằng bạn hoàn toàn hiểu các giao thức như HTTP, SSH, SMTP và FTP để mở rộng sự hiểu biết của bạn vì bạn sẽ đề cập đến những điều đó nhiều hơn bạn sẽ viết các truy vấn SQL.

Một nền tảng nhỏ: Công ty tôi làm việc là độc quyền của Windows và một vài công ty tôi chịu trách nhiệm có máy chủ SQL. Tôi đã nghiêng về SQL, vì nó sẽ có lợi ngay lập tức hơn, nhưng khi tôi hỏi một đồng nghiệp ở đây lời khuyên của anh ấy, anh ấy đã đề xuất Python vì mọi thứ có thể làm với nó và, một khi đã học, sẽ giúp việc học các ngôn ngữ khác dễ dàng hơn.

Điểm công bằng, nhưng anh ấy cũng là một trong số ít những người tại công ty của chúng tôi có kinh nghiệm SQL rộng rãi vì vậy tôi tự hỏi liệu đề nghị của anh ấy có phải là một chút tự bảo quản không.

Bất kỳ đề xuất ở đây?

Hi,

Gần đây tôi đã được nhận vào chương trình MSBA (Phân tích kinh doanh) trong đó chương trình giảng dạy tập trung vào R. Tôi biết rằng MSBA không cạnh tranh như một số liệu thống kê thuần túy, toán học hoặc CS chính nhưng đối với tôi đây là lựa chọn tốt nhất.

Tôi muốn tập trung vào các mục tiêu và các bước nghề nghiệp trong tương lai của mình và muốn một số đầu vào.

Tôi không muốn bị giới hạn chỉ là chương trình của tôi sẽ giảng dạy (họ tập trung vào R, nhưng tôi cũng nhận ra rằng tôi sẽ cần phải tự học nhiều để trở thành một ứng cử viên cạnh tranh trong công việc Thị trường.) Tôi cũng muốn nhận Python hoặc SQL. Tôi hiện đang làm việc trong ngành chuỗi cung ứng và tôi đang xem xét rất nhiều nhà phân tích dữ liệu / công việc tư vấn sau khi tốt nghiệp. Tôi sẽ có lợi hơn khi học SQL hoặc Python cùng với R?

Cảm ơn!

Không chắc chắn nếu tôi có thể thiếu quan điểm của câu hỏi của bạn, nhưng cả hai là hai điều ồ ạt khác nhau có thể làm một số thứ tương tự.

SQL là cơ sở dữ liệu nơi dữ liệu của bạn sống. Nếu bạn có nhiều hệ thống và trang web và sao cho dữ liệu truy cập, chúng có thể truy cập dữ liệu bằng cơ sở dữ liệu SQL. Tất cả các bản cập nhật, bản sao lưu và sử dụng trực tiếp của bạn thường ở SQL. Nhiều người có thể nhấn vào cơ sở dữ liệu SQL cùng một lúc nhưng tôi không chắc chắn nhiều trường hợp khác nhau của Python có thể sử dụng cùng một khung dữ liệu cùng một lúc. Tôi nhận ra đây không phải là một so sánh 1: 1 nhưng nó đáng để chỉ ra.

Python là một ngôn ngữ lập trình. Nếu bạn có một cơ sở dữ liệu không quá lớn, đôi khi bạn có thể tải toàn bộ bảng vào các khung dữ liệu Pandas (trong Python) để thực hiện giảm số lượng hoặc tương tự. Trên thực tế, bạn có thể có Python đóng vai trò là thứ mà truy vấn và cập nhật cơ sở dữ liệu SQL của bạn. Nhưng nó chỉ là một ngôn ngữ lập trình mà bạn có thể làm. Bạn sẽ không muốn nó xử lý tất cả dữ liệu của bạn.

Bây giờ, sang một bên, khi bạn nhận được dữ liệu lớn và một loạt các bảng, SQL chỉ tốt hơn trong việc xử lý công việc đó. Với một bảng có kích thước terabyte+, gấu trúc sẽ rơi ra khỏi một truy vấn đơn giản và tải vào khung dữ liệu.

SQL là một ngôn ngữ tuyệt vời để học và tôi lập luận rằng bạn cần hiểu SQL liệu bạn có phải là lập trình viên của các ngôn ngữ khác hay không. Tôi là một nhà phát triển cơ sở dữ liệu, vì vậy phần lớn những gì tôi làm là trong SQL, tuy nhiên tôi cũng biết một chút C#, PowerShell và Dax cho việc lưu trữ dữ liệu.

Cho dù bạn học SQL trước hay không tôi không nghĩ vấn đề. Như nhiều người khác đã tuyên bố SQL không giống như các ngôn ngữ khác. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ chỉ cần viết SQL có thể mang lại các bộ dữ liệu để xem xét? Hoặc bạn sẽ cần viết các tập lệnh và quy trình SQL động, thao tác dữ liệu từ nhiều nguồn và kết hợp chúng theo nhiều cách khác nhau? Cái này rất khác với cái kia.

Tôi đoán (theo nghĩa đen không biết) rằng với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ sử dụng SQL nhiều hơn so với các chương trình khác. Vì vậy, học SQL và trở thành một chuyên gia. Hiểu lý thuyết thiết lập giống như mặt sau của bàn tay của bạn. Tìm hiểu cách mô hình hóa và tạo cơ sở dữ liệu quan hệ là tốt. Bạn có thể đi xuống nhiều con đường với một bộ kỹ năng mạnh mẽ trong các lĩnh vực này. Cũng cầu nguyện bất cứ nơi nào bạn đi rằng họ có cơ sở dữ liệu quan hệ ở dạng bình thường thứ 3 và nếu họ không trình bày ngay lập tức cho người phụ trách tại sao họ nên tạo một mô hình dữ liệu mới trong 3NF.

Đối với các ngôn ngữ khác như Python, nếu bạn hiểu những điều cơ bản về lập trình, cú pháp thực sự là sự khác biệt. Vì tôi biết một số C#, tôi thường có thể nhìn vào một ngôn ngữ khác và ít nhất là hiểu chương trình đang làm gì, mặc dù viết nó sẽ khó khăn. Tất cả các ngôn ngữ đều có khả năng cho phép bạn làm những việc tương tự như trình tự, lựa chọn hoặc lặp lại chẳng hạn. Dù sao thì bạn cũng sẽ cần hiểu những thứ này nếu bạn cần viết SQL thủ tục, như T-SQL hoặc PL-SQL.

SQL có khó học hơn Python không?

Nếu chúng ta xem nó như một ngôn ngữ, thì SQL dễ dàng hơn nhiều so với Python vì cú pháp nhỏ hơn và có rất ít khái niệm trong SQL. Mặt khác, nếu bạn xem nó như một công cụ, thì SQL khó khăn hơn mã hóa trong Python.SQL is tougher than coding in Python.

Tốt hơn là học SQL hay Python?

Python, R và SQL là ba ngôn ngữ lập trình cần thiết cho khoa học dữ liệu.Không có kỳ quan thực sự ở đó.Tuy nhiên, việc có thể lập trình trong SQL đang trở nên ít quan trọng hơn.Điều này cho thấy rằng, cuối cùng, bạn nên tập trung nhiều hơn vào R hoặc Python hơn SQL.you should focus more on R or Python than SQL.

Tôi có thể học SQL trong 2 tuần không?

Mọi người khác nhau, nhưng việc học các câu lệnh SQL cơ bản có thể mất từ một vài giờ đến vài tuần.Có thể mất nhiều tháng để làm chủ chúng, nhưng một khi bạn hiểu các khái niệm đằng sau các tuyên bố như chèn, cập nhật và xóa, bạn sẽ được đặt rất tốt để sử dụng các tuyên bố đó trong thế giới thực.learning basic SQL statements can take anywhere from a couple of hours to a couple of weeks. It can take months to master them, but once you understand the concepts behind statements like INSERT, UPDATE, and DELETE, you'll be very well placed to use those statements in the real world.

Tôi có thể học SQL trong 10 ngày không?

Phải mất một người học trung bình khoảng hai đến ba tuần để làm chủ các khái niệm cơ bản về SQL và bắt đầu làm việc với cơ sở dữ liệu SQL.Nhưng để bắt đầu sử dụng chúng một cách hiệu quả trong các kịch bản trong thế giới thực, bạn sẽ cần phải trở nên khá trôi chảy;Và điều đó cần có thời gian.. But in order to start using them effectively in real-world scenarios, you'll need to become quite fluent; and that takes time.