Ist SQL für die Datenwissenschaft wichtig? Ja, auf jeden Fall! Diese Sprache kann Ihnen helfen, eine Grundlage für Ihre analytische Karriere zu schaffen. Sehen wir uns an, wie Sie SQL in der Datenwissenschaft einsetzen.

Datenwissenschaft ist derzeit in aller Munde. Was wäre, wenn Sie den nächsten Börsencrash vorhersagen könnten? Oder die Ausbreitung von Ebola eindämmen? Oder eine Gesundheitskrise Monate oder sogar Jahre vor ihrem Eintreten genau vorhersagen? Datenwissenschaftler arbeiten hart an solchen Projekten, und sie verdienen dabei ein gutes Gehalt. Kein Wunder, dass Datenwissenschaftler von der Harvard Business Review zum sexiesten Job des 21. Jahrhunderts gekürt wurden.

Kommen wir noch einmal auf die Idee zurück, Probleme vorherzusagen und mit Hilfe der Datenwissenschaft Lösungen zu finden. Dazu braucht man einen Berg (oder zwei) von Daten. Viele Länder haben Initiativen für offene Daten ergriffen, so dass öffentliche Datenbestände immer komplexer und verbreiteter werden. Um all diese Informationen nutzen zu können, muss man in der Lage sein, mit den Datenbanken zu kommunizieren, in denen sie gespeichert sind.

Es gibt mehrere Programmiersprachen, die Sie für Ihre Analysen verwenden können, z. B. Python oder R. Ist SQL für die Datenwissenschaft wichtig, wenn Sie eine andere Sprache wählen können? Natürlich sind Sie nicht verpflichtet, SQL zu verwenden, aber es ist eine gute Wahl für diejenigen, die mit dem Erlernen ihrer ersten Sprache beginnen wollen. Die Gründe dafür werde ich später erläutern.

SQL in der Datenwissenschaft beginnt mitDatenbank

Bevor ich Ihnen erkläre, warum Sie SQL in der Datenwissenschaft verwenden sollten, möchte ich grundlegende Datenkonzepte erläutern. Wenn Sie bei dem Gedanken an Datenbanken die Augen verdrehen, bleiben Sie bei mir. Datenbanken sind nicht neu, nur hat das Zeitalter von Big Data der Welt der Datenbanken ein neues und dringendes Gefühl verliehen.

Grundsätzlich gibt es drei gängige Arten von Datenbanken: hierarchische, Netzwerk- und relationale Datenbanken. Eine relationale Datenbank ist unabhängig von ihren Anwendungen - die Datenbankstruktur kann geändert werden, ohne dass dies Auswirkungen auf die angeschlossenen Anwendungen hat. In einer relationalen Datenbank können Sie komplexe Beziehungen zwischen Tabellen definieren, und Sie können direkt auf die Beziehungen zugreifen.

Im Gegensatz dazu ist eine hierarchische oder Netzwerk-Datenbank oft für eine bestimmte Anwendung konzipiert. Diese beiden Datenbanktypen werden als Legacy-Lösungen betrachtet.

Kurz gesagt, relationale Datenbanken sind der am weitesten verbreitete Datenspeichermechanismus, und SQL ist die gängigste Methode, um mit ihnen zu kommunizieren.

Was ist SQL?

In diesem Artikel geht es um SQL in der Datenwissenschaft, aber was genau ist SQL? Structured Query Language, kurz SQL genannt, ist eine leistungsstarke Programmiersprache, mit der Informationen in einer relationalen Datenbank hinzugefügt, gelöscht, extrahiert oder bearbeitet werden können. Mit SQL können Sie sogar komplizierte analytische Funktionen ausführen und die Struktur der Datenbank selbst ändern, z. B. Tabellen hinzufügen oder löschen. SQL wurde 1986 zum ANSI-Standard und 1987 zum ISO-Standard.

Es gibt verschiedene "Varianten" von SQL, die mit unterschiedlichen Datenbank-Engines funktionieren. PostgreSQL beispielsweise hält sich so weit wie möglich an den SQL-Standard, während andere Engines ihre eigene Variante verwenden, z. B. Microsoft SQL Server mit Transact-SQL oder T-SQL. Wie Dialekte in einer gesprochenen Sprache verwenden diese SQL-Varianten gelegentlich unterschiedliche Wörter oder Strukturen. Sie können auch zusätzliche Funktionen haben, die nur für diese Variante gelten. Sie sind jedoch immer noch eindeutig als SQL erkennbar.

Vier Gründe, warum SQL großartig ist

Nachdem wir nun die Frage "Wie wichtig ist SQL für die Datenwissenschaft? beantwortet und erklärt haben, worum es sich dabei handelt, wollen wir uns nun vier Gründe ansehen, warum jeder angehende Fachmann SQL in der Datenwissenschaft braucht:

1. Die Verwendung von SQL in der Datenwissenschaft wird immer mehr zum Standard
   SQL-Kenntnisse sind eine Grundvoraussetzung für viele Berufe in der Datenwissenschaft, darunter Datenanalysten, Business Intelligence-Entwickler, Programmanalysten, Datenbankadministratoren und Datenbankentwickler. Sie benötigen SQL, um mit der Datenbank zu kommunizieren und mit den Daten zu arbeiten. In vielen technischen Vorstellungsgesprächen für diese Berufe werden die SQL-Kenntnisse auf irgendeine Weise getestet, in der Regel im Rahmen eines Whiteboard-Tests (d. h. Sie lösen ein Problem, indem Sie Code auf eine Tafel schreiben).
2. SQL integriert sich mit Skriptsprachen
   Ist SQL in der Datenwissenschaft wichtig? Manchmal reicht es aus, um die nötigen Erkenntnisse zu gewinnen. Aber vielleicht wollen Sie noch weiter gehen. Vielleicht möchten Sie die Daten auf eine bestimmte Weise zusammenfassen und dann eine schöne Datenvisualisierung für Ihre Webanwendung erstellen. Oder vielleicht möchten Sie das Abfrageergebnis als eine der Eingaben für den nächsten Schritt in einem von Ihnen geschriebenen Code verwenden. Oder Sie haben ein funktionierendes Skriptpaket und möchten es in die SQL-Umgebung integrieren.
   Glücklicherweise können Sie die Ergebnismenge in ein XML- oder JSON-Format konvertieren und für die spätere Datenverwendung verwenden. Je nach der von Ihnen verwendeten SQL-Version ermöglichen Ihnen spezielle Verbindungsbibliotheken (wie SQLite und MySQLdb) Verbinden Sie eine Client-Anwendung mit Ihrer Datenbank. Sie können Ihr Codepaket sogar als gespeicherte Prozedur integrieren. Dies erleichtert die explorative Datenanalyse, die Erstellung und Abstimmung von Algorithmen sowie die Modellbewertung und -bereitstellung erheblich.
3. SQL ist deklarativ
   Beimmaschinellen Lernen geht es um selbstlernende Algorithmen - Algorithmen, die ihre Leistung anpassen können, ohne dass der Prozess in einer Reihe von logischen Regeln fest kodiert ist. Mit anderen Worten: Beim maschinellen Lernen können Sie Ihr Ziel angeben, ohne festzulegen, wie es erreicht werden soll. SQL funktioniert auf ähnliche Weise.
   SQL ist nicht prozedural und wurde speziell für den Zugriff auf Daten entwickelt. Der Hauptunterschied zwischen SQL und herkömmlichen Programmiersprachen (R, Python, Java usw.) besteht darin, dass in SQL-Anweisungen angegeben wird, WAS für Datenoperationen ausgeführt werden soll, und nicht WIE sie ausgeführt werden sollen. Wenn Sie ein Python-Skript schreiben, liest der Python-Interpreter Ihr Programm Zeile für Zeile und führt die Anweisungen in jeder Zeile aus. Wenn Sie schon einmal einen Code geschrieben haben, wissen Sie, wie lange das dauert!
   Im Gegensatz dazu sparen die knappen Befehle von SQL Zeit und verringern den Programmieraufwand für komplexe Abfragen. Anstatt einen Compiler bei jedem Schritt anzuleiten, sagen Sie ihm einfach, was er tun soll.
4. SQL bereitet Sie auf NoSQL vor
   Wie wichtig ist SQL für die Datenwissenschaft? Wenn Sie eine ernsthafte Datenkarriere planen, gibt es einen weiteren Grund, mit dieser Sprache zu beginnen. Die Geschwindigkeit und das Volumen von Big Data haben dazu geführt, dass NoSQL-Datenbanken immer beliebter werden. NoSQL wird für seine Skalierbarkeit und Flexibilität geschätzt, aber da es sich so schnell entwickelt hat, gibt es derzeit keine Standard-Engine oder Schnittstelle. Wenn Sie sich zuerst mit SQL befassen, wird das Erlernen von NoSQL viel einfacher sein. Sobald Sie über eine solide SQL-Grundlage verfügen, werden Sie sowohl die Grenzen als auch die Vorteile von NoSQL zu schätzen wissen (d. h. NoSQL verwendet flexible Dokumentobjekte anstelle des vorgegebenen, festen Tabellenschemas von SQL).

Die Verwendung von SQL in der Datenwissenschaft öffnet Türen

Nachdem Sie meinen Artikel gelesen haben, können Sie die Frage "Wie wichtig ist SQL für die Datenwissenschaft?" beantworten. Viele Menschen stürzen sich Hals über Kopf in die Datenwissenschaft, das maschinelle Lernen und die künstliche Intelligenz. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Sie sich von der Masse abheben, indem Sie die Grundlagen dieses Bereichs ebenso beherrschen wie die auffälligeren Konzepte. Die Beherrschung von SQL in den Datenwissenschaften wird Ihnen ein gutes Verständnis für relationale Datenbanken vermitteln, die das A und O in diesem Bereich sind. Außerdem wird Ihr berufliches Profil gestärkt, vor allem im Vergleich zu Bewerbern mit geringer Datenbankerfahrung.

Es gibt viele Möglichkeiten, wie Sie mit SQL in der Datenwissenschaft beginnen können, darunter LearnSQL.de SQL für Anfänger Kurs. Wichtig ist, dass Sie bald damit anfangen, Ihr Verständnis auf dem Weg testen und sich ein hochwertiges Know-how aneignen, das Ihnen als Startrampe für Ihre Karriere in der Datenwissenschaft dienen kann.