Python vs. SQL per l'analisi dei dati

Avrete sicuramente sentito parlare di SQL e Python. Forse avete anche lavorato con uno di questi linguaggi. Entrambi hanno punti di forza e di debolezza. Quando si tratta di analisi dei dati, quale dovreste usare? Questo articolo illustra come Python e SQL siano utili per l'analisi dei dati e come la conoscenza di entrambi i linguaggi possa dare una spinta al vostro percorso di analisi dei dati.

Avete deciso di dedicarvi all'analisi dei dati? Ottimo! Un numero crescente di aziende cerca persone in grado di analizzare i dati e trarne conclusioni. Ma c'è un'altra sfida: quali strumenti utilizzare per questo? Non preoccupatevi, vi aiuterò io. Le scelte più ovvie sono SQL o Python.

Se decidete di imparare l'SQL per l'analisi dei dati, iniziate con il corso SQL per Principianti corso. È interattivo, 100% online e vi insegnerà tutto ciò che dovete sapere per iniziare. È la scelta migliore se siete seriamente interessati alla vostra carriera. Preferite iniziare con Python? Il percorso Python Basics del nostro sito gemello LearnPython.com è una buona scelta. E il primo corso di questo percorso di apprendimento è completamente gratuito!

Ma aspettate, perché vi sto offrendo questi linguaggi particolari e cosa sono esattamente? Continuate a leggere per scoprirlo.

Breve introduzione a SQL e Python

SQL

SQL, acronimo di Structured Query Language, è un linguaggio di programmazione utilizzato per lavorare con i database relazionali. Con SQL è possibile estrarre, modificare e cancellare informazioni da un database. È inoltre possibile modificare la struttura del database stesso.

SQL è sorprendentemente facile per i principianti: è possibile eseguire operazioni complesse con richieste molto brevi, dirette e comprensibili. Volete una guida chiara su come imparare SQL in modo efficace e indolore? Ecco Il modo migliore per imparare SQL: Una guida completa per i principianti.

Vediamo il seguente esempio. Immaginate di vendere attrezzature sportive online e che tutte le informazioni sui vostri prodotti si trovino in una tabella chiamata products nel vostro database. Volete recuperare il prezzo di uno dei vostri prodotti il cui SKU è A5E4EQZWE; potete farlo con la seguente richiesta:

SELECT price FROM products WHERE sku=’A5E4EQZWE’;

Semplice, vero? Ora è possibile modificare il prezzo di questo prodotto nel database eseguendo la seguente richiesta:

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

Se volete scoprire alcune richieste SQL di grande impatto, leggete l'articolo Le 7 principali query SQL avanzate per l'analisi dei dati di Nicole Darnley.

SQL è anche estremamente efficiente. È in grado di gestire richieste molto pesanti e complesse in poco tempo, il che lo rende l'alleato perfetto per l'analisi dei dati! L'SQL è usato anche da persone non tecniche: i team di vendita, marketing e finanza (tra gli altri) usano l'SQL per estrarre, elaborare e analizzare le informazioni e per prendere decisioni basate sui dati.

L'SQL è ottimo, ma ha alcuni limiti. Innanzitutto, è importante ricordare che l'SQL è un linguaggio standardizzato; esistono molte piccole varianti dell'SQL, chiamate dialetti dell'SQL. MySQL, PostgreSQL e Microsoft SQL Server, ad esempio, sono dialetti di SQL. Ma non preoccupatevi: i dialetti di SQL sono reciprocamente intelligibili e passare da uno all'altro non è un grosso problema. Siete interessati ai database? Dovreste leggere l'eccellente articolo I database più popolari nel 2023 di Kamila Ostrowska.

L'SQL è un linguaggio di programmazione specifico per il dominio, il che significa che viene utilizzato per una cosa specifica: lavorare con i database. Non è possibile creare un'applicazione o algoritmi complessi con SQL. Ma se si usa SQL per uno scopo come l'analisi dei dati, questa limitazione non ha importanza.

L'SQL cambia le carte in tavola. Anche se siete alle prime armi con la codifica, è facile da usare e iniziare a immergersi in grandi insiemi di dati. Con pochi comandi è possibile estrarre fatti e cifre interessanti da un mare di informazioni. Se vi state chiedendo se SQL sia troppo impegnativo da padroneggiare, date un'occhiata all'articolo di Jill Thornhill SQL è difficile da imparare?.

Inoltre, SQL funziona ovunque. Che si tratti di un piccolo database o di un grande sistema online, SQL è lo strumento ideale. Mentre la tecnologia continua a cambiare, SQL rimane sempre attuale, diventando uno strumento affidabile per chiunque lavori con i dati. In breve, SQL è facile da usare e potente, una combinazione rara nel mondo tecnologico.

Python

A differenza di SQL, Python è un linguaggio di programmazione di uso generale: con Python si può fare quasi tutto! Si può costruire un sito web, creare un'applicazione desktop, scrivere algoritmi complessi o eseguire script. Si possono persino creare giochi con Python!

Secondo il sondaggio Sondaggio sugli sviluppatori di StackOverflow 2023 Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari per chi sta imparando a programmare. Al di là della tendenza, Python è un ottimo linguaggio di programmazione per i principianti: ha una sintassi facile da capire e da scrivere. Il seguente codice Python calcola la circonferenza di un cerchio con un dato raggio:

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}")

Semplice e comprensibile, vero? La sintassi è pulita; il codice non è invaso da parentesi o parentesi ridondanti. In Python, l'indentazione è obbligatoria; questo riduce gli spaghetti di codice. Lo stile di programmazione imperativo di Python consente di produrre codice pulito e di aumentare la produttività. È anche molto soddisfacente leggere il codice pulito di un altro programmatore. Non si perde molto tempo a capire il codice, il che significa che ci si può concentrare sull'argomento principale (ad esempio, l'implementazione di una nuova funzione).

Python è multiuso, ma è anche il linguaggio chiave per la scienza dei dati. Esiste una moltitudine di librerie e framework Python per l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico! La libreria Python più famosa per la manipolazione di grandi insiemi di dati è senza dubbio NumPy. NumPy è il risultato di un enorme lavoro di collaborazione da parte della comunità Python; è uno strumento essenziale per gli scienziati dei dati.

Le librerie Python sono affascinanti; se volete saperne di più, leggete Python Libraries You Need to Know in 2023 di Soner Yildirim.

Conoscere Python può significare avere uno stipendio più alto. Molte aziende apprezzano le competenze in Python e sono pronte a pagarle bene. Quindi, se volete aumentare il vostro stipendio, imparare Python è una mossa intelligente.

C'è un'enorme richiesta di esperti Python. Dalla creazione di siti web alla realizzazione di tecnologie intelligenti, Python viene utilizzato ovunque. Le grandi aziende e le nuove startup sono sempre alla ricerca di persone che conoscano Python. E con la crescita della comunità e degli aggiornamenti, la popolarità di Python non accenna a diminuire. Imparare Python significa quindi aprirsi molte opportunità di lavoro, oggi e in futuro.

E la cosa migliore è che Python è facile da imparare. È semplice e si legge quasi come un normale inglese. Questo lo rende ideale per i principianti. Ma non è solo per i neofiti: anche gli esperti lo amano perché è abbastanza potente da gestire compiti importanti. In breve, è semplice e potente al tempo stesso, una combinazione perfetta.

Python vs. SQL per l'analisi dei dati

In questa sezione mi addentrerò in aree specifiche dell'SQL per l'analisi dei dati, confrontando le sue capacità con quelle di Python per determinare quale sia la soluzione migliore.

Prima di tutto, parliamo di una fase cruciale del processo di analisi dei dati: la pulizia dei dati. Prima di analizzare i dati, è importante assicurarsi che siano accurati e affidabili. È necessario identificare e correggere gli errori, le incoerenze e le imprecisioni presenti in un set di dati.

In generale, per la pulizia dei dati si preferisce utilizzare SQL: la maggior parte delle operazioni di pulizia sono semplici (ad esempio, la rimozione delle righe con dati mancanti) e possono essere eseguite con semplici richieste SQL. Inoltre, SQL gestisce insiemi di dati di grandi dimensioni più facilmente di Python e spesso porta a tempi di esecuzione migliori. Tuttavia, se è necessario eseguire operazioni complesse per la pulizia dei dati, SQL può diventare complicato. L'uso di una libreria Python come NumPy o pandas può essere più adatto.

Poi c'è la manipolazione dei dati. Dopo aver estratto e pulito i dati, probabilmente sarà necessario organizzarli per renderli più facili da capire e interpretare. È possibile utilizzare SQL per le operazioni di base, ma in genere si preferisce Python per la manipolazione dei dati: librerie come NumPy o pandas contengono la maggior parte delle funzioni necessarie.

Una volta puliti e manipolati i dati, è possibile visualizzarli! Per le visualizzazioni di base dei dati (ad esempio, le vendite nel tempo), si possono utilizzare strumenti di analisi dei dati come Metabase, che si basa su richieste SQL. Produce sorprendenti grafici interattivi (a torta, a cascata, ecc.) che potete mostrare agli stakeholder o includere in un report. Se avete bisogno di visualizzazioni più avanzate, potete usare le librerie Python Matplotlib e seaborn, che forniscono un'ampia gamma di funzioni di plottaggio 2D e 3D.

Infine, c'è l'apprendimento automatico! Una volta che i dati sono puliti e ben organizzati, è possibile utilizzarli per creare modelli predittivi. Non c'è bisogno di SQL; si può ottenere questo risultato con Python e due delle sue popolari librerie per l'apprendimento automatico: scikit-learn e TensorFlow. Entrambe le librerie forniscono algoritmi per la classificazione, la regressione, il clustering e la riduzione della dimensionalità, oltre a strumenti per la preelaborazione dei dati, la selezione e la valutazione dei modelli.

Come si vede, l'uso di SQL per l'analisi dei dati è fondamentale quanto quello di Python; entrambi hanno punti di forza unici. Vi consiglio vivamente di imparare entrambi i linguaggi di programmazione. Avete bisogno di aiuto per tracciare la vostra rotta? Kateryna Koidan ha scritto una tabella di marcia per diventare analista di dati; dovreste leggerla!

SQL vs. Python: Qual è il migliore per l'analisi dei dati?

Quando si tratta di scegliere tra SQL e Python per l'analisi dei dati, è come scegliere tra mele e arance. Entrambi sono fantastici a sé stanti. SQL è un potente strumento per gestire e interrogare grandi insiemi di dati direttamente dai database. La sua precisione nell'estrarre punti di dati specifici è impareggiabile e lo rende uno dei preferiti da molti analisti di dati.

D'altra parte, la versatilità di Python brilla. Non si tratta solo di analisi dei dati; con Python ci si può avventurare nello sviluppo web, nell'apprendimento automatico e in molto altro ancora. Le sue librerie rendono la manipolazione e l'analisi dei dati un gioco da ragazzi. Per chi vuole immergersi in profondità nei dati e trarne spunti di riflessione, Python è un compagno fidato.

Ma il punto è che non c'è bisogno di scegliere uno piuttosto che l'altro. Nel mondo dell'analisi dei dati, l'uso congiunto di SQL e Python può essere fantastico. Immaginate di usare SQL per recuperare i dati e di utilizzare gli strumenti di Python per analizzarli e visualizzarli. È come avere il meglio dei due mondi.

Quindi, chi vince nel dibattito Python vs. SQL per l'analisi dei dati? La risposta è semplice: Entrambi sono campioni nel campo dell'analisi dei dati. Se volete diventare analisti di dati di alto livello, la strada da percorrere è quella di padroneggiare sia SQL che Python. Si completano a vicenda, assicurandovi di essere ben equipaggiati per affrontare qualsiasi sfida sui dati che vi si presenta.

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Grazie per aver letto questo articolo; spero davvero che vi sia piaciuto!