Was ist der Unterschied? • BUOM

Da Daten in verschiedenen Formaten vorliegen, profitieren Datenwissenschaftler, Programmierer, Entwickler und Softwareentwickler davon, wenn sie wissen, wie man gängige Programmiersprachen verwendet. Zwei dieser gängigen Programmiersprachen sind SQL und Python. Wenn Sie eine Karriere in der Informatik beginnen möchten, ist es wichtig, die Unterschiede zwischen diesen Programmiersprachen, ihre Verwendungsmöglichkeiten und ihre Grenzen kennenzulernen. In diesem Artikel vergleichen wir SQL und Python, besprechen, wann man sie jeweils verwenden sollte und beschreiben, was Sie zuerst lernen sollten, um Ihre Karriere in der Informatik zu beginnen.

Was ist SQL?

SQL steht für Structured Query Language und ist eine Programmiersprache, die es Entwicklern ermöglicht, Informationen aus einer Datenbank zu verwalten und abzurufen oder eigene Datenbanken zu erstellen. Viele Branchen verwenden relationale Datenbanken, die Tabellen, Spalten und Zeilen verwenden, um Informationen zu organisieren und Daten zwischen Tabellen zu verknüpfen, um Informationen zu speichern. SQL entwickelt und verwaltet diese Datenbanken am häufigsten.

Entwickler können SQL auch verwenden, um Daten schnell zu analysieren, Daten zu analysieren und Datensätze aus großen Datenbanken abzurufen. Webseiten, Anwendungen und Unternehmenssoftwarepakete stützen sich möglicherweise auf in Datenbanken gespeicherte Daten. Hier sind einige Beispiele für Datenbanken, mit denen SQL-Entwickler arbeiten:

• Bankdatenbanken

• Anwendungen für soziale Netzwerke

• Musiksoftware

Was ist Python?

Python ist eine universelle Programmiersprache, das heißt, Sie können sie für eine Vielzahl von Programmieraufgaben verwenden. Einige dieser Aufgaben umfassen Back-End-Entwicklung, Softwareentwicklung und Systemskripting. Datenwissenschaftler verwenden häufig Python, da seine einfache Syntax und seine Beliebtheit in der Branche die Zusammenarbeit mit anderen Datenwissenschaftlern bei der Entwicklung von Datenanalysesoftware erleichtern.

Mit seiner Fähigkeit, auf mehreren Plattformen zu arbeiten und seinem Schwerpunkt auf Lesbarkeit ist Python zu einer der bevorzugten Sprachen für Data Mining geworden. Aufgrund dieser Vielseitigkeit verwenden viele Branchen in Python geschriebene Software, Anwendungen und Programme. Einige Anwendungen von Python umfassen allgemeine Webentwicklung, Datenanalyse und maschinelles Lernen, eine Art künstliche Intelligenz, die sich auf die Entwicklung von Computeralgorithmen konzentriert, die aus Erfahrung lernen, anstatt Code manuell zu aktualisieren.

SQL vs. Python

Hier finden Sie einige nützliche Informationen zu SQL und Python, die Ihnen helfen sollen, deren Unterschiede und Verwendungsmöglichkeiten besser zu verstehen:

Hauptunterschiede

Der Hauptunterschied zwischen SQL und Python besteht darin, dass Entwickler SQL verwenden, um auf Daten aus einer Datenbank zuzugreifen und diese abzurufen, während Entwickler Python zum Analysieren und Bearbeiten von Daten verwenden, indem sie Regressionstests, Zeitreihentests und andere Datenverarbeitungsberechnungen durchführen. Der größte Vorteil von SQL ist die Möglichkeit, Daten aus mehreren Tabellen in einer Datenbank zu kombinieren.

SQL ist einfacher und verfügt im Vergleich zu Python über einen engeren Funktionsumfang. Die von SQL erstellten Abfragen hängen von Funktionen ab, bei denen es sich um Codes handelt, die bestimmte Aufgaben ausführen. Allerdings haben SQL-Funktionen weniger Anwendungen als Python. Anstelle von Funktionen verwendet Python Programmierbibliotheken, die in einer Vielzahl von Entwicklungsprojekten verwendet werden können. Diese Programmierbibliotheken enthalten spezifische Teile und Anweisungen zur Entwicklung spezifischer Software oder Anwendungen. Einige Python-Bibliotheken umfassen beispielsweise:

• Pandas für die Datenanalyse

• PyPDF2 zum Verwalten von PDF-Dateien

• SciPy für numerische Verfahren

• NumPy für mathematische Operationen und wissenschaftliches Rechnen

• Scikit-learn für maschinelles Lernen

Wann sollte man SQL vs. Python verwenden?

Python und SQL führen möglicherweise einige überlappende Funktionen aus, Entwickler verwenden jedoch normalerweise SQL, wenn sie direkt mit Datenbanken arbeiten, und Python für allgemeinere Softwareanwendungen. Die Wahl der zu verwendenden Sprache hängt von der Abfrage ab, die ausgeführt werden muss. Beispielsweise könnte ein Schulbezirk eine Datenbank mit Informationen über alle Schulen in seinem Zuständigkeitsbereich unterhalten. Die Datenbank kann Datensätze für ein Dutzend Schulen enthalten, wobei unabhängige Datensätze jede Schule repräsentieren. Die Liste mit jedem Eintrag kann Folgendes enthalten:

• Personal- und Studentendemografie

• Informationen zu Testergebnissen und Noten der Schüler

• Budgetinformationen zur Finanzierung jeder Schule

Ein Datenwissenschaftler, der sich die Finanzierung ansieht, die jede einzelne Schule in einem Bezirk erhält, muss diesen Datensatz möglicherweise mit SQL oder Python abfragen. Das Ausführen der ersten Abfrage zum Abrufen von Daten in SQL kann im Vergleich zum Ausführen des Abrufs in Python ein relativ einfacher Vorgang sein. Nachfolgende Berechnungen, Manipulationen oder Analysen lassen sich jedoch möglicherweise einfacher mit Python als mit SQL durchführen.

Abhängig vom Zweck der Abfrage kann ein Datenwissenschaftler eine einfachere SQL-Abfrage verwenden, um die Informationen abzurufen. Wenn ein Datenwissenschaftler jedoch zusätzliche Analysen durchführen möchte, kann er für die erste Abfrage SQL verwenden, für komplexere Berechnungen jedoch Python verwenden. SQL verfügt über begrenzte Funktionen zum Verarbeiten, Analysieren oder Experimentieren mit diesen Daten. Obwohl SQL einen Teil der Datenverarbeitung durchführen kann, kann es ineffizient oder komplex sein, da die Fähigkeit, Berechnungen effizient durchzuführen, nicht Teil des Sprachdesigns ist. Python ist viel flexibler und eignet sich für die Arbeit mit extrahierten Daten.

Welche Sprache soll ich zuerst lernen?

Im Allgemeinen ist SQL eine gute Programmiersprache, die man zunächst lernen sollte. Als Werkzeug ist SQL für das Abrufen von Inhalten aus relationalen Datenbanken unerlässlich. Im Vergleich zu Python ist SQL für manche Menschen möglicherweise einfacher zu erlernen. SQL kann Ihnen auch dabei helfen, grundlegende Kenntnisse über Programmiersprachen zu erwerben, was das Erlernen anderer Sprachen wie Python erleichtern kann. Da der Datenabruf oft der erste Schritt zu einer Datenmanipulation auf hoher Ebene ist, kann Ihnen die Kenntnis der Verwendung von SQL dabei helfen, auf die benötigten Daten zuzugreifen, bevor Sie Python-Abfragen darauf ausführen können.

Allerdings kann es von Ihren Zielen und Interessen abhängen, welche Sprache Sie zuerst lernen sollten. Die gemeinsame Verwendung beider Sprachen kann weitere Vorteile bieten, aber Sie müssen nicht beide Sprachen beherrschen, um in der Informatik oder einer Karriere in der Datenwissenschaft erfolgreich zu sein. Das Erlernen von Python kann ein ebenso guter Einstieg in Ihre Karriere sein, insbesondere wenn Sie eine Karriere als Python-Entwickler anstreben. Python wird von vielen als eine anfängerfreundliche Sprache angesehen, da seine Syntax mit der von Englisch vergleichbar ist.