Python vs. SQL für die Datenanalyse

Sicher haben Sie schon von SQL und Python gehört. Vielleicht haben Sie sogar schon mit einer dieser Sprachen gearbeitet. Beide haben Stärken und Schwächen. Welche Sprache sollten Sie bei der Datenanalyse verwenden? In diesem Artikel erfahren Sie, wie nützlich Python und SQL für die Datenanalyse sind und wie die Kenntnis beider Sprachen Ihnen bei der Datenanalyse helfen kann.

Sie haben sich entschieden, in die Datenanalytik einzusteigen? Prima! Immer mehr Unternehmen sind auf der Suche nach Mitarbeitern, die Daten analysieren und daraus Schlüsse ziehen können. Aber es gibt noch eine weitere Herausforderung: Welche Tools werden Sie dafür verwenden? Keine Sorge, ich werde Ihnen dabei helfen. Die naheliegendste Wahl wäre SQL oder Python.

Wenn Sie sich entscheiden, SQL für die Datenanalyse zu lernen, beginnen Sie mit dem SQL für Anfänger Kurs. Er ist interaktiv, zu 100 % online und vermittelt Ihnen alles, was Sie für den Einstieg wissen müssen. Dies ist die beste Wahl, wenn Sie es mit Ihrer Karriere ernst meinen. Möchten Sie lieber mit Python beginnen? Der Kurs Python Basics auf unserer Schwesterseite LearnPython.com ist eine gute Wahl. Und der erste Kurs in diesem Lernprogramm ist völlig kostenlos!

Aber Moment, warum biete ich Ihnen gerade diese Sprachen an und was genau sind sie? Lesen Sie weiter, um das herauszufinden.

Eine kurze Einführung in SQL und Python

SQL

SQL, ein Akronym für Structured Query Language, ist eine Programmiersprache, die für die Arbeit mit relationalen Datenbanken verwendet wird. Mit SQL können Sie Informationen aus einer Datenbank extrahieren, ändern und löschen. Sie können auch die Struktur der Datenbank selbst ändern.

SQL ist erstaunlich einsteigerfreundlich: Sie können komplexe Operationen mit sehr kurzen, einfachen und verständlichen Anfragen durchführen. Möchten Sie eine klare Anleitung, wie Sie SQL effektiv und schmerzlos lernen können? Hier ist Der beste Weg, SQL zu lernen: Ein umfassender Leitfaden für Einsteiger.

Lassen Sie uns das folgende Beispiel durchspielen. Stellen Sie sich vor, Sie verkaufen online Sportartikel und alle Ihre Produktinformationen befinden sich in einer Tabelle namens products in Ihrer Datenbank. Sie möchten den Preis eines Ihrer Produkte abrufen, dessen SKU A5E4EQZWE ist; das können Sie mit der folgenden Anfrage tun:

SELECT price FROM products WHERE sku=’A5E4EQZWE’;

Einfach, nicht wahr? Nun können Sie den Preis dieses Produkts in Ihrer Datenbank ändern, indem Sie die folgende Anfrage ausführen:

UPDATE products SET price=25.5 WHERE sku=’A5E4EQZWE’;

Wenn Sie einige tolle SQL-Abfragen kennenlernen möchten, lesen Sie den Artikel Die 7 wichtigsten erweiterten SQL-Abfragen für die Datenanalyse von Nicole Darnley.

SQL ist außerdem äußerst effizient. Es kann superschwere und komplexe Anfragen in kurzer Zeit verarbeiten und ist damit der perfekte Verbündete für die Datenanalyse! SQL wird sogar von Nichttechnikern verwendet: Vertriebs-, Marketing- und Finanzteams (u. a.) nutzen SQL, um Informationen zu extrahieren, zu verarbeiten und zu analysieren und um Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.

SQL ist großartig, hat aber einige Einschränkungen. Zunächst ist es wichtig zu erwähnen, dass SQL eine standardisierte Sprache ist; es gibt viele kleine Variationen von SQL, sogenannte SQL-Dialekte. MySQL, PostgreSQL und Microsoft SQL Server zum Beispiel sind SQL-Dialekte. Aber keine Sorge, die SQL-Dialekte sind untereinander verständlich, und der Wechsel von einem zum anderen ist keine große Sache. Interessieren Sie sich für Datenbanken? Dann sollten Sie den hervorragenden Artikel Die beliebtesten Datenbanken im Jahr 2023 von Kamila Ostrowska lesen.

SQL ist eine domänenspezifische Programmiersprache, d. h., sie wird für eine ganz bestimmte Aufgabe verwendet: die Arbeit mit Datenbanken. Mit SQL kann man keine Anwendungen erstellen oder komplexe Algorithmen entwickeln. Aber wenn Sie SQL für einen Zweck wie die Datenanalyse verwenden, spielt diese Einschränkung keine Rolle.

SQL ist ein echter Wendepunkt. Selbst wenn Sie noch keine Programmierkenntnisse haben, können Sie sich leicht einarbeiten und in große Datenmengen eintauchen. Mit nur wenigen Befehlen können Sie interessante Fakten und Zahlen aus einem Meer von Informationen herausziehen. Wenn Sie sich fragen, ob SQL zu schwierig zu beherrschen ist, lesen Sie den Artikel Ist SQL schwer zu lernen? von Jill Thornhill.

Darüber hinaus funktioniert SQL überall. Ganz gleich, ob Sie mit einer kleinen Computerdatenbank oder einem großen Online-System arbeiten, SQL ist das Tool der Wahl. Da sich die Technologie ständig verändert, bleibt SQL immer aktuell und ist somit ein zuverlässiges Werkzeug für jeden, der mit Daten arbeitet. Kurz gesagt, SQL ist sowohl benutzerfreundlich als auch leistungsstark - eine seltene Kombination in der Welt der Technik.

Python

Im Gegensatz zu SQL ist Python eine Allzweckprogrammiersprache: Mit Python können Sie fast alles machen! Sie können eine Website erstellen, eine Desktop-Anwendung entwickeln, komplexe Algorithmen schreiben oder Skripte ausführen. Sogar Spiele können Sie mit Python entwickeln!

Laut der StackOverflow-Entwicklerumfrage 2023ist Python eine der beliebtesten Programmiersprachen für Menschen, die programmieren lernen wollen. Abgesehen von der Beliebtheit ist Python eine ausgezeichnete Programmiersprache für Anfänger: Sie hat eine leicht verständliche und einfach zu schreibende Syntax. Der folgende Python-Code berechnet den Umfang eines Kreises mit einem bestimmten Radius:

import math

def calculate_circumference(radius):
    return 2 * math.pi * radius

radius = 2
circumference = calculate_circumference(radius)
print(f"The circumference of the circle with radius {radius} is {circumference:.2f}")

Ziemlich einfach und verständlich, oder? Die Syntax ist sauber; der Code ist nicht mit überflüssigen Klammern oder Klammerzusätzen überladen. In Python ist die Einrückung zwingend vorgeschrieben; dies reduziert den Spaghetti-Code. Der imperative Programmierstil von Python ermöglicht es Ihnen, sauberen Code zu produzieren und Ihre Produktivität zu steigern. Es ist auch sehr befriedigend, den sauberen Code eines anderen Programmierers zu lesen. Sie verschwenden nicht viel Zeit damit, den Code zu verstehen, was bedeutet, dass Sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können (z. B. die Implementierung einer neuen Funktion).

Python ist vielseitig einsetzbar, aber es ist auch die Schlüsselsprache für Data Science. Es gibt eine Vielzahl hervorragender Python-Bibliotheken und -Frameworks für Datenanalyse und maschinelles Lernen! Die bekannteste Python-Bibliothek für die Bearbeitung großer Datenmengen ist zweifellos NumPy. NumPy ist das Ergebnis umfangreicher gemeinschaftlicher Arbeit der Python-Gemeinschaft und ein unverzichtbares Werkzeug für Datenwissenschaftler.

Python-Bibliotheken sind faszinierend; wenn Sie mehr über sie wissen wollen, lesen Sie bitte Python-Bibliotheken, die Sie 2023 kennen müssen von Soner Yildirim.

Python-Kenntnisse können einen höheren Gehaltsscheck bedeuten. Viele Unternehmen schätzen Python-Kenntnisse und sind bereit, sie gut zu bezahlen. Wenn Sie also Ihr Gehalt aufbessern wollen, ist das Erlernen von Python ein kluger Schachzug.

Die Nachfrage nach Python-Experten ist groß. Von der Erstellung von Websites bis hin zur Entwicklung intelligenter Technologien - Python wird überall eingesetzt. Große Unternehmen und neue Start-ups sind immer auf der Suche nach Leuten, die sich mit Python auskennen. Und mit der wachsenden Gemeinschaft und den Updates wird die Popularität von Python nicht geringer. Wenn Sie also Python lernen, haben Sie jetzt und in Zukunft viele Jobchancen.

Und das Beste daran ist, dass Python leicht zu erlernen ist. Es ist einfach und liest sich fast wie normales Englisch. Das macht es ideal für Anfänger. Aber es ist nicht nur für Neulinge geeignet; auch Experten lieben es, weil es leistungsfähig genug ist, um große Aufgaben zu bewältigen. Kurz gesagt, es ist einfach und stark zugleich - eine perfekte Kombination.

Python vs. SQL für die Datenanalyse

In diesem Abschnitt werde ich auf bestimmte Bereiche von SQL für die Datenanalyse eingehen und seine Fähigkeiten mit denen von Python vergleichen, um festzustellen, welches Programm besser geeignet ist.

Lassen Sie uns zunächst über einen entscheidenden Schritt im Prozess der Datenanalyse sprechen: die Datenbereinigung. Vor der Datenanalyse muss sichergestellt werden, dass die Daten genau und zuverlässig sind. Es ist notwendig, Fehler, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten in einem Datensatz zu identifizieren und zu korrigieren.

Im Allgemeinen wird SQL für die Datenbereinigung bevorzugt: Die meisten Bereinigungsvorgänge sind unkompliziert (z. B. das Entfernen von Zeilen mit fehlenden Daten) und können mit einfachen SQL-Anfragen durchgeführt werden. Außerdem lassen sich mit SQL große Datensätze leichter verarbeiten als mit Python und die Ausführungszeit ist oft kürzer. Wenn Sie jedoch komplexe Operationen zur Bereinigung Ihrer Daten durchführen müssen, kann SQL schwierig werden. Die Verwendung einer Python-Bibliothek wie NumPy oder Pandas kann hier eine bessere Lösung sein.

Als nächstes kommt die Datenmanipulation. Nachdem Sie Ihre Daten extrahiert und bereinigt haben, müssen Sie sie wahrscheinlich so aufbereiten, dass sie leichter zu verstehen und zu interpretieren sind. SQL kann für grundlegende Operationen verwendet werden, aber Python wird im Allgemeinen für die Datenmanipulation bevorzugt: Bibliotheken wie NumPy oder pandas enthalten die meisten Funktionen, die Sie benötigen.

Sobald Sie Ihre Daten bereinigt und manipuliert haben, können Sie sie visualisieren! Für grundlegende Datenvisualisierungen (z. B. Umsatz im Zeitverlauf) können Sie Datenanalysetools wie Metabase verwenden, das auf SQL-Anfragen basiert. Es erstellt erstaunliche interaktive Diagramme (Torten, Wasserfall usw.), die Sie den Beteiligten zeigen oder in einen Bericht einfügen können. Wenn Sie fortgeschrittenere Visualisierungen benötigen, können Sie die Python-Bibliotheken Matplotlib und seaborn verwenden, die eine breite Palette von 2D- und 3D-Diagrammfunktionen bieten.

Schließlich gibt es noch das maschinelle Lernen! Sobald Ihre Daten sauber und gut organisiert sind, können Sie sie verwenden, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Hier gibt es kein SQL; Sie können dies mit Python und zwei seiner beliebten Bibliotheken für maschinelles Lernen erreichen: scikit-learn und TensorFlow. Beide Bibliotheken bieten Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Clustering und Dimensionalitätsreduktion sowie Tools für die Datenvorverarbeitung, Modellauswahl und -bewertung.

Wie Sie sehen, ist die Verwendung von SQL für die Datenanalyse ebenso wichtig wie Python; beide haben ihre einzigartigen Stärken. Ich empfehle Ihnen dringend, diese beiden Programmiersprachen zu lernen. Brauchen Sie Hilfe bei der Planung Ihres Kurses? Kateryna Koidan hat eine Roadmap für den Weg zum Datenanalysten geschrieben; Sie sollten sie lesen!

SQL vs. Python: Was ist besser für die Datenanalyse?

Die Wahl zwischen SQL und Python für die Datenanalyse ist wie die Wahl zwischen Äpfeln und Birnen. Beide sind auf ihre Art und Weise fantastisch. SQL ist ein Kraftpaket für die Verwaltung und Abfrage großer Datensätze direkt aus Datenbanken. Seine Präzision bei der Extraktion spezifischer Datenpunkte ist unübertroffen, was es zu einem Favoriten vieler Datenanalysten macht.

Auf der anderen Seite glänzt Python durch seine Vielseitigkeit. Es geht nicht nur um Datenanalyse; mit Python können Sie sich an Webentwicklung, maschinelles Lernen und vieles mehr wagen. Die Bibliotheken machen die Datenmanipulation und -analyse zu einem Kinderspiel. Für diejenigen, die tief in Daten eintauchen und Erkenntnisse gewinnen wollen, ist Python ein zuverlässiger Begleiter.

Aber es gibt keinen Grund, sich für das eine oder das andere zu entscheiden. In der Welt der Datenanalyse kann die gemeinsame Verwendung von SQL und Python fantastisch sein. Stellen Sie sich vor, Sie verwenden SQL, um Daten abzurufen, und setzen dann die Werkzeuge von Python ein, um sie zu analysieren und zu visualisieren. Es ist, als hätte man das Beste aus beiden Welten.

Wer gewinnt also in der Debatte Python vs. SQL für die Datenanalyse? Die Antwort ist einfach: Beide sind Champions im Bereich der Datenanalyse. Wenn Sie ein erstklassiger Datenanalyst sein wollen, sollten Sie sowohl SQL als auch Python beherrschen. Sie ergänzen sich gegenseitig und stellen sicher, dass Sie für jede Datenherausforderung, die sich Ihnen stellt, gut gerüstet sind.

Während ich diese Zeilen schreibe, ist das Alle für immer SQL Package - das alle LearnSQL.de interaktiven Kurse enthält - mit einem riesigen Rabatt erhältlich! Probieren Sie es aus!

Vielen Dank, dass Sie diesen Artikel gelesen haben; ich hoffe, er hat Ihnen gefallen!