Hassan est un scientifique des données et a obtenu son Master of Science en Data Science de l’Université Heriot-Watt.
SQL pour la science des données
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SQL est un outil essentiel pour la science des données. Ce n’est pas seulement crucial pour écrire des requêtes et manipuler des données ; il est également utile pour communiquer avec d’autres personnes, créer des modèles et visualiser les résultats. SQL est puissant, familier, partageable, pertinent à l’échelle mondiale (à la fois dans l’industrie et dans le monde universitaire) et largement utilisé par la plupart des data scientists aujourd’hui.
Qu’est-ce que SQL ?
C’est un langage standard pour manipuler et accéder aux données. Il est utilisé pour créer et lire des tables, les manipuler (insérer, mettre à jour, supprimer), joindre des tables, filtrer les résultats avec des clauses WHERE et des instructions ORDER BY, etc. SQL est un langage déclaratif, ce qui signifie qu’il s’agit davantage de ce que vous voulez faire que comment cela devrait être fait.
SQL vous permet d’accéder et d’interagir directement avec une base de données sans avoir à utiliser un autre langage de programmation. Cela signifie que vous pouvez exécuter des requêtes compliquées sans écrire de code dans votre langage de programmation préféré. Au lieu de cela, vous utilisez la syntaxe SQL et obtenez ce que vous voulez de la base de données.
C’est convaincant pour cette seule raison, mais il existe d’autres raisons pour lesquelles SQL est important pour les scientifiques des données. C’est une compétence pratique et peut vous aider dans de nombreux projets. Voici cinq raisons pour lesquelles SQL est si essentiel en science des données.
1. SQL est puissant
SQL est un langage puissant. Il peut être utilisé pour manipuler des données, créer de nouvelles tables, insérer des données dans des tables et récupérer les résultats de requêtes. La syntaxe de SQL est similaire à Structured Query Language (SQL), ce qui permet aux développeurs familiarisés avec SQL d’apprendre facilement Python.
SQL vous permet d’interroger la base de données et de renvoyer les résultats dans un format facilement lisible afin que vous n’ayez pas à parcourir chaque ligne manuellement ou à utiliser d’autres outils tels que des scripts Excel ou R directement sur votre serveur de base de données pour obtenir les informations nécessaires. C’est un outil efficace qui vous permet d’obtenir rapidement les réponses dont vous avez besoin sans avoir à passer d’innombrables heures de votre temps à essayer différents algorithmes et à écrire du code.
2. SQL est familier
Il est facile d’oublier à quel point SQL est important lorsque vous travaillez avec des outils de science des données tels que Python, R et Spark. Mais si nous revenons en arrière et regardons la situation dans son ensemble, il devient clair que SQL est un langage essentiel pour travailler avec des bases de données.
SQL est un langage standard pour interagir avec les bases de données. Cela signifie que si vous savez écrire des requêtes en SQL (et la plupart des gens le font), vous pouvez utiliser ces mêmes compétences dans n’importe quelle application ou outil de base de données, pas seulement ceux écrits en Python ou R. Vous n’avez même pas besoin de connaissances avancées. de statistiques.
De plus, étant donné que SQL a été explicitement conçu pour stocker des données dans des tables relationnelles, il n’est pas surprenant que de nombreux langages différents l’utilisent comme méthode par défaut pour interagir avec ces tables.
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3. SQL est partageable
C’est un langage qui peut être utilisé pour partager des données. Les scientifiques des données doivent comprendre ce langage car il leur permet de travailler avec d’autres personnes de leur organisation qui ont des compétences différentes mais qui ont besoin d’accéder aux mêmes informations. Cela signifie que si vous travaillez sur un projet avec une équipe d’ingénieurs et que vous devez leur fournir des données, SQL est un bon moyen de le faire car il leur permettra un accès et une flexibilité.
4. SQL est commun
SQL est un langage utilisé par les scientifiques des données, les analystes et les utilisateurs professionnels pour interroger les bases de données. C’est le langage le plus courant pour interroger les entrepôts de données et les lacs de données.
Bien que SQL ne soit pas le seul moyen d’accéder à Hadoop ou Spark, il est également très souvent utilisé à cette fin. Tous les principaux outils utilisés pour analyser les données (par exemple, Tableau) prennent en charge l’interrogation des bases de données relationnelles à l’aide de la syntaxe SQL. Étant donné que SQL est le langage utilisé par les entrepôts de données et les professionnels de l’informatique décisionnelle, il s’agit d’un excellent choix si vous souhaitez partager des données avec eux.
SQL est également le langage que les data scientists utilisent le plus souvent. Si vous travaillez avec une équipe de data scientists, il peut être utile de partager la même syntaxe de requête. Cela permettra aux membres de votre équipe de comprendre facilement ce que font les autres et de communiquer sur les projets.
5. SQL est pertinent
SQL est pertinent car il est utilisé pour de nombreuses tâches de science des données. Vous pouvez utiliser SQL pour explorer vos données et mieux les comprendre, nettoyer vos données, préparer les données pour l’analyse, créer des modèles au-dessus de l’ensemble de données nettoyées et préparées, visualiser vos résultats et en faire rapport.
De nombreux autres langages sont tout aussi importants en eux-mêmes, mais ils n’ont pas une gamme d’utilisations aussi large qui s’appliquent aux différentes phases d’un projet. C’est ce qui rend SQL si précieux. Ce n’est pas seulement un outil pour les data scientists ; les ingénieurs logiciels et les analystes commerciaux l’utilisent également.
Conclusion
En conclusion, SQL est une compétence essentielle pour la science des données. Cela nous permet de comprendre le monde qui nous entoure et de prendre de meilleures décisions. Il est également utile de communiquer avec d’autres personnes au sujet de nos projets, qu’il s’agisse d’autres data scientists ou de membres d’une équipe non technique (comme le marketing).
Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles SQL est important pour le travail de science des données, mais ces cinq se distinguent comme étant particulièrement pertinentes : puissant, familier, partageable, commun et pertinent. J’espère que cet article a été informatif et vous a donné suffisamment de raisons pour commencer à apprendre SQL aujourd’hui.
Ressources gratuites pour commencer à apprendre SQL
Ce contenu est exact et fidèle au meilleur de la connaissance de l’auteur et ne vise pas à remplacer les conseils formels et individualisés d’un professionnel qualifié.
© 2022 Hassan
