Nói chung, SQL dễ hơn Python vì nó có đường cong học tập ngắn hơn. Tuy nhiên, đối với các quy trình xử lý dữ liệu phức tạp, việc chỉ giới hạn bản thân với SQL thay vì Python có thể khiến một số thao tác thực thi trở nên khó khăn hơn. SQL sẽ dễ dàng hơn nếu tất cả những gì bạn cần là THAM GIA, truy vấn con và các hàm tổng hợp Show
Nếu bạn đang ở vị trí cần cân nhắc giá trị của việc học SQL so với Python dựa trên sự đơn giản, hãy đọc tiếp. Bài viết này sẽ đề cập đến lý do tại sao SQL có thể dễ dàng hơn Python trong một số trường hợp sử dụng nhất định Chú thích bên lề quan trọng. Chúng tôi đã phỏng vấn hơn 100 chuyên gia về khoa học dữ liệu (nhà khoa học dữ liệu, người quản lý tuyển dụng, nhà tuyển dụng – bạn có thể đặt tên cho nó) và xác định 6 bước đã được chứng minh để trở thành nhà khoa học dữ liệu. Đọc bài viết của tôi. '6 Các bước đã được chứng minh để trở thành nhà khoa học dữ liệu [Hướng dẫn đầy đủ] cho những phát hiện và đề xuất chuyên sâu. – Đây có lẽ là bài viết toàn diện nhất về chủ đề này mà bạn sẽ tìm thấy trên internet. Mục lục Dễ hơn đơn giảnSQL và Python được coi là những đề xuất có giá trị tốt trong khoảng thời gian cần thiết để đạt được sự thành thạo về chúng và giá trị bạn nhận được từ chúng Tuy nhiên, khi phân tích các ngôn ngữ máy tính như SQL và Python để xác định ngôn ngữ nào dễ học nhất, điều quan trọng là phải phân biệt giữa dễ dàng và đơn giản. SQLSQL là một ngôn ngữ truy vấn. Nó hiện là tiêu chuẩn thực tế để truy vấn và quản lý các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ. Cú pháp được sử dụng cho các truy vấn rất đơn giản. Ngoài ra, nó thân thiện về mặt ngữ nghĩa. Như vậy làm cho việc bắt đầu với SQL trở nên dễ dàng hơn rất nhiều đối với những người có thể không có nền tảng sâu sắc về lập trình hoặc viết mã Mặc dù rất phù hợp để truy vấn cơ sở dữ liệu, nhưng khi cần các hành động phức tạp hơn để sửa đổi dữ liệu, thì chỉ SQL thôi có thể là không đủ con trănKhông giống như SQL, Python không giới hạn truy vấn cơ sở dữ liệu. Nó được coi là một ngôn ngữ lập trình chung. Điều đó có nghĩa là phạm vi chức năng mà nó có rộng hơn nhiều so với SQL Như mong đợi, có phạm vi sử dụng rộng hơn, thời gian học tập sẽ dài hơn. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là nó khó học hơn. Cú pháp được sử dụng trong Python là duy nhất và tập trung vào khả năng đọc. Ngoài ra, nó không phụ thuộc vào các ngôn ngữ khác. Nó được coi là một ngôn ngữ cấp cao Cái sau có nghĩa là nó thân thiện với người dùng hơn và nó độc lập với kiến trúc phần cứng. Kết quả là bạn có thể tập trung nhiều hơn vào chức năng mà bạn đang cố gắng đạt được. Python ít phức tạp hơn các ngôn ngữ lập trình khác như C++ hoặc Java Tại sao SQL dễ học hơn Python?Không có gì lạ khi đọc các khẳng định làm giảm câu hỏi ngôn ngữ nào dễ học hơn giữa SQL và Python thành một tiền đề đơn giản. Tiền đề này là vì Python là ngôn ngữ lập trình chính thức và SQL chủ yếu là ngôn ngữ truy vấn, theo mặc định, ngôn ngữ sau sẽ đơn giản hơn để thành thạo Mặc dù có một số lưu ý nhưng tiền đề này về cơ bản là đúng. Tuy nhiên, nó cũng đơn giản hóa lý do khiến SQL dễ thành thạo hơn Python Khi bạn so sánh cả hai ngôn ngữ để xác định nơi bạn nên đầu tư thời gian và tiền bạc để cải thiện bộ kỹ năng chuyên nghiệp của mình, điều cần thiết là phải toàn diện. Đây là bốn lý do chính tại sao SQL dễ hơn Python SQL là một ngôn ngữ khai báoMột trong những yếu tố quyết định mức độ dễ học của bất kỳ ngôn ngữ máy tính nào liên quan đến loại ngôn ngữ. Có bốn loại ngôn ngữ lập trình chính. Chúng bao gồm thủ tục (còn được gọi là mệnh lệnh), hướng đối tượng, chức năng và khai báo SQL là một ngôn ngữ khai báo—nó phi thủ tục. Bạn chỉ có thể viết các truy vấn bằng cách tập trung vào kết quả mà bạn muốn đạt được chứ không phải vào phương pháp hoặc các bước liên quan để đạt được kết quả đó. Nói cách khác, SQL cho phép bạn tập trung vào nước chứ không phải ngôi nhà Ngược lại, một ngôn ngữ lập trình chung như Python là thủ tục. Nó yêu cầu bạn viết mã không chỉ những gì bạn cần hoặc muốn hoàn thành mà còn cả cách thức thực hiện Để làm rõ sự khác biệt đáng kể này trong các loại ngôn ngữ, hãy tưởng tượng nếu bạn phải viết mã các tác vụ thông thường hàng ngày chẳng hạn như đi mua sữa ở cửa hàng. Sử dụng các ngôn ngữ thủ tục, bạn sẽ phải viết ra một trình tự tương tự như thế này
Như bạn có thể thấy, một nhiệm vụ đơn giản chẳng hạn như lấy một lít sữa khi nó phải được viết ra ở định dạng thủ tục trở nên phức tạp và tẻ nhạt. Mở rộng sự tương tự này sang SQL, mã hóa hành động tương tự sẽ như thế này
Sự khác biệt rõ rệt này giữa ngôn ngữ lập trình thủ tục và ngôn ngữ khai báo có nghĩa là bạn cần học ít lệnh SQL hơn. Điều đó cũng có nghĩa là cấu trúc mã hóa có thể được đơn giản hóa hơn đáng kể. Cả hai thuộc tính này giúp việc học SQL dễ dàng hơn Không có định dạng cứng nhắc trong SQLSQL không có yêu cầu định dạng cứng nhắc. Nói cách khác, khi bạn viết mã cho một truy vấn bằng SQL, định dạng trượt lên sẽ không ảnh hưởng đến việc thực hiện truy vấn Mặc dù không có yêu cầu về định dạng cho SQL nhưng điều cần thiết là phải duy trì một kiểu nhất quán. Đó là trường hợp với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào. Một phong cách nhất quán và rõ ràng sẽ hữu ích khi xem xét mã và phát triển các quy trình mới Với SQL, một số quy tắc và quy ước được đưa ra. Chúng có thể được tìm thấy trong hướng dẫn kiểu SQL từ các nhà cung cấp cơ sở dữ liệu, công ty, tổ chức tiêu chuẩn hóa, v.v. Thay vì làm cho SQL trở nên phức tạp không cần thiết, các hướng dẫn về phong cách giúp làm cho các truy vấn SQL trôi chảy tự nhiên hơn từ giai đoạn khái niệm hóa đến giai đoạn mã hóa thực tế. Nó làm cho một ngôn ngữ vốn đã dễ dàng trở nên thân thiện hơn về mặt ngữ nghĩa SQL là một ngôn ngữ hẹpSQL là một ngôn ngữ hẹp. Bằng cách này, chúng tôi muốn nói rằng các truy vấn được viết bằng SQL chủ yếu dựa vào bốn chức năng; Mặt khác, Python có nhiều thư viện mà bạn có thể sử dụng cho chức năng chuyên dụng. Ví dụ: bạn có thể sử dụng pandas cho chức năng phân tích dữ liệu và scikit-learning cho các ứng dụng máy học Mặc dù bạn có thể lập luận rằng việc dựa vào một tập hợp hẹp các chức năng có thể bị hạn chế, nhưng cũng nên đề cập rằng điều này giúp việc đạt được trình độ thông thạo SQL trở thành một quá trình nhanh hơn và ít căng thẳng hơn Nhiều chuyên gia sử dụng SQL, chẳng hạn như những người liên quan đến phân tích dữ liệu, có thể không bao giờ cần đến sự phức tạp của Python và các thư viện của nó. Ngay cả những người sử dụng SQL trong các nỗ lực nâng cao hơn như khoa học dữ liệu, kiến trúc cơ sở dữ liệu và máy học, vẫn sẽ thấy rằng phần lớn quy trình làm việc của họ có thể được thực hiện bằng SQL tiêu chuẩn Tạo truy vấn SQL thân thiện với con ngườiKhi tạo truy vấn bằng SQL, quy trình làm việc sẽ phát triển theo một đường dẫn tuyến tính. Nó liên quan đến việc tổng hợp và nối dữ liệu từ các tập dữ liệu mở rộng hơn và tiếp tục cho đến khi mang lại kết quả được yêu cầu Ngay cả khi các truy vấn dài, chúng vẫn giữ được tính tuyến tính khiến việc mô hình hóa chúng có thể quản lý được về mặt tinh thần Với Python, làm việc với dữ liệu bao gồm một quy trình linh hoạt hơn. Nó bao gồm việc chia một tập dữ liệu thành các đơn vị nhỏ hơn, với mỗi đơn vị đó trở thành một luồng độc lập để phân tích. Sau đó, bạn sẽ cần kết hợp các chuỗi đó và sau đó tách chúng ra một lần nữa để thực hiện truy vấn phân tích của mình Bằng cách linh hoạt trái ngược với tuyến tính, việc sử dụng Python mở ra khả năng phức tạp hơn. Tuy nhiên, nó cũng làm cho việc nắm bắt toàn bộ quy trình công việc của bạn trở nên khó khăn hơn. Đó là lý do tại sao SQL và cách kết hợp tuyến tính của nó trong quy trình làm việc dễ dàng hơn và nhanh hơn để thống trị Khuyến nghị của tác giả. Tài nguyên khoa học dữ liệu hàng đầu cần xem xétTrước khi kết thúc bài viết này, tôi muốn chia sẻ một số tài nguyên khoa học dữ liệu hàng đầu mà cá nhân tôi đã xem xét cho bạn. Tôi tin rằng bạn có thể hưởng lợi rất nhiều trong hành trình khoa học dữ liệu của mình bằng cách xem xét một hoặc nhiều tài nguyên này
Phần kết luậnSQL dễ học hơn Python. Đường cong học tập cho SQL không quá căng thẳng. Cú pháp và các lệnh được sử dụng trong SQL ít hơn trong Python Là một ngôn ngữ khai báo dựa trên một tập hợp hẹp các chức năng có thể tha thứ cho định dạng, SQL là ngôn ngữ lý tưởng để học đầu tiên TRƯỚC KHI ĐI. Đừng quên xem bài viết mới nhất của tôi – 6 bước đã được chứng minh để trở thành nhà khoa học dữ liệu [Hướng dẫn đầy đủ]. Chúng tôi đã phỏng vấn hơn 100 chuyên gia khoa học dữ liệu (nhà khoa học dữ liệu, người quản lý tuyển dụng, nhà tuyển dụng – bạn có thể đặt tên cho nó) và tạo hướng dẫn toàn diện này để giúp bạn có được công việc khoa học dữ liệu hoàn hảo đó. Nguồn bài viết
Tiết lộ liên kết. Chúng tôi tham gia vào một số chương trình liên kết và có thể được bồi thường nếu bạn mua hàng bằng liên kết giới thiệu của chúng tôi mà bạn không phải trả thêm phí. Tuy nhiên, bạn có thể tin tưởng vào tính toàn vẹn của đề xuất của chúng tôi. Các chương trình liên kết tồn tại ngay cả đối với các sản phẩm mà chúng tôi không khuyến nghị. Chúng tôi chỉ chọn giới thiệu cho bạn những sản phẩm mà chúng tôi thực sự tin tưởng Tôi nên học SQL trước hay Python?Nếu ai đó thực sự muốn bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là nhà phát triển, thì họ nên bắt đầu với SQL vì đó là ngôn ngữ chuẩn và cấu trúc dễ hiểu giúp phát triển và . Mặt khác, Python dành cho các nhà phát triển lành nghề.
SQL có cần thiết để học Python không?Điều đó phụ thuộc vào vai trò và tham vọng lập trình của bạn . SQL được sử dụng để truy cập, chỉnh sửa, tạo cơ sở dữ liệu. Việc bổ sung kiến thức SQL vào các kỹ năng Python của bạn có thể cực kỳ hữu ích nếu bạn dự định lưu trữ, tạo, truy cập, nói chung là làm việc với “dữ liệu”. Bạn có thể tránh SQL bằng cách sử dụng các tệp như csv, txt, excel, v.v. |
