SAS vs. SQL: Was ist der Unterschied?

Möchten Sie Datenanalyst werden? Sie wissen nicht, mit welcher Datenanalysesprache Sie beginnen sollen? Dieser Artikel hilft Ihnen bei der Wahl zwischen SAS und SQL - zwei der beliebtesten Tools.

Möchten Sie eine Karriere in der Datenanalyse anstreben? Wahrscheinlich werden Sie in Stellenanzeigen und Stellenbeschreibungen auf Namen wie SQL und SAS stoßen. Die Tools mögen auf den ersten Blick ähnlich erscheinen, aber sie dienen tatsächlich unterschiedlichen Zwecken. In diesem Artikel gehen wir auf die wichtigsten Merkmale von SAS und SQL sowie auf ihre Unterschiede ein. Wir helfen Ihnen bei der Entscheidung, welches Programm Sie für Ihren nächsten Job in der Datenanalyse lernen sollten!

Wenn Sie gerade erst als Datenanalyst beginnen und wissen möchten, was Sie als Nächstes lernen sollten, werfen Sie einen Blick auf unsere Roadmap zum Datenanalysten. Wenn Sie von Ihren Fähigkeiten überzeugt sind, lesen Sie unseren Artikel über den Aufbau eines Datenanalysten-Portfolios.

Und wenn Sie sich nach der Lektüre dieses Artikels für SQL entscheiden, finden Sie in unserem Kurs SQL für Datenanalyse mehr als 450 interaktive Übungen, die Sie auf reale Datenanalyseaufgaben vorbereiten!

Was ist SAS?

SAS (Statistical Analysis System) ist eine statistische Software-Suite, die vom SAS Institute entwickelt wurde. Es wird für die Analyse von Daten, die Erstellung von Berichten und die Erstellung von Vorhersagen verwendet. Es enthält eine eigene Programmiersprache, auch SAS genannt, die für die statistische Analyse entwickelt wurde.

Die SAS-Programmiersprache wird häufig für fortgeschrittene Datenanalysen, statistische Analysen und Business Intelligence verwendet. Sie wird auch für die Visualisierung und Vorhersage von Daten verwendet. Außerdem wird sie häufig mit Programmiersprachen wie Python und R sowie mit gängigen Datenbankmanagementsystemen integriert.

Was ist SQL?

SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache, die für die Verwaltung von Datenbanken entwickelt wurde. Eine Datenbank ist eine Sammlung von organisierten Daten, die auf einem Computer gespeichert sind. Eine Datenbank kann unter anderem Kundendaten für ein Online-Geschäft, Transaktionsverläufe für eine Bank oder Studentenakten für eine Universität speichern.

SQL wird verwendet, um die Daten in Datenbanken anzuzeigen, zu verwalten und zu aktualisieren. Es wird auch verwendet, um die Struktur von Tabellen in einer Datenbank zu erstellen und zu ändern. SQL hat eine dem Englischen ähnliche Syntax und ist daher sehr leicht zu verstehen und zu erlernen. Es ist derzeit die beliebteste Abfragesprache für die Verarbeitung großer Datenmengen und ist durch verschiedene Bibliotheken eng mit anderen Programmiersprachen verbunden.

Schließlich ist noch zu erwähnen, dass es SQL in vielen Dialekten gibt. Diese Dialekte sind für die Arbeit mit bestimmten Datenbankmanagementsystemen (DBMS) konzipiert; zu den beliebtesten DBMS gehören MySQL, Oracle und SQLite. Die meisten Unterschiede zwischen den SQL-Dialekten sind jedoch geringfügig und können mit einem Blick in die Dokumentation des DBMS leicht behoben werden.

Wenn Sie sich dafür entscheiden, SQL für Ihre Arbeit als Datenanalytiker zu erlernen, sollten Sie unser Spickzettel SQL für Datenanalyse zur Hand haben. Es bietet eine Kurzreferenz für gängige SQL-Befehle.

SQL vs. SAS: Wofür sollten Sie sich entscheiden?

Was sollten Sie lernen, SQL oder SAS? Das hängt vor allem von Ihren Zielen ab und davon, was Sie erreichen wollen.

SQL wird häufig in Bereichen verwendet, die sich stark auf die Daten selbst stützen, wie Technik, Medien, Buchhaltung und Software. Sie sollten SQL lernen, wenn Sie in der Lage sein wollen, Datenbanken zu entwerfen und mit großen Datenmengen zu arbeiten.

SAS wird vor allem in Bereichen eingesetzt, in denen es auf fortgeschrittene Datenanalyse ankommt, z. B. im Gesundheitswesen, in der Sicherheitsbranche, in der Fertigung, im Finanzwesen und in einigen staatlichen Systemen. Sie sollten SAS lernen, wenn Sie Daten nutzen wollen, um komplizierte Muster zu finden und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Werfen Sie einen Blick auf diesen Vergleich zwischen SQL und SAS, der von Fall zu Fall durchgeführt wird:

SAS vs. SQL: Die Schlussfolgerung

SQL und SAS mögen auf den ersten Blick ähnlich erscheinen, aber in diesem Artikel haben wir die Unterschiede in den Ansätzen und Anwendungsfällen für diese Sprachen aufgedeckt.

Sie sollten SQL lernen, wenn Sie mit Daten in Branchen wie Wirtschaft, Einzelhandel oder Technologie arbeiten möchten. Es ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Organisation und Analyse von Daten, das Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen. SQL wird verwendet, um Berichte und Dashboards zu erstellen und wichtige Fragen zu beantworten, z. B. welche Produkte sich am besten verkaufen oder wie sich die Kundenpräferenzen ändern. Es ist auch eine Schlüsselqualifikation, wenn Sie mit Tools zur Datenvisualisierung wie Power BI oder Tableau arbeiten möchten.

Sie sollten SAS lernen, wenn Sie in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen oder der öffentlichen Verwaltung arbeiten möchten, wo die Analyse von Daten und die Erstellung von Vorhersagen entscheidend sind. SAS ist besonders nützlich für Aufgaben wie die Suche nach Mustern in Daten, die Vorhersage zukünftiger Trends oder die Erstellung von Berichten unter Einhaltung strenger Vorschriften. Es ist ein großartiges Werkzeug für die Arbeit mit großen, sensiblen Daten, wie z. B. Patientenakten oder Finanztransaktionen, in Branchen, die bestimmte Regeln und Standards einhalten müssen.

Bevor wir schließen, möchte ich Sie dazu ermutigen, sich unseren SQL for Data Analysis Track mit über 450 interaktiven Übungen anzusehen. Hier lernen Sie, was Sie wissen müssen, um Daten mit SQL erfolgreich zu analysieren. Viel Spaß beim Lernen!