L'SQL è importante per la scienza dei dati? Certamente sì! Questo linguaggio può aiutarvi a costruire le basi per la vostra carriera analitica. Vediamo come si usa l'SQL nella scienza dei dati.

La scienza dei dati è di grande attualità. E se si potesse prevedere il prossimo crollo del mercato? O di contenere la diffusione dell'Ebola? O prevedere con precisione una crisi sanitaria mesi o addirittura anni prima che si verifichi? Gli scienziati dei dati stanno lavorando duramente su questo tipo di progetti e guadagnano salati stipendi. Non c'è da stupirsi che il data scientist sia stato incoronato il lavoro più sexy del 21° secolo dall'Harvard Business Review.

Torniamo all'idea di prevedere i problemi e trovare soluzioni con la scienza dei dati. A tal fine, è necessaria una montagna (o due) di dati. Molti Paesi hanno adottato iniziative di open data, quindi gli archivi di dati pubblici stanno diventando sempre più complessi e comuni. Per attingere a tutte queste informazioni è necessario essere in grado di comunicare con i database che le conservano.

Ci sono diversi linguaggi di programmazione che si possono utilizzare per le analisi, ad esempio Python o R. SQL è importante per la scienza dei dati se si può sceglierne un altro? Naturalmente non siete obbligati a usare SQL, ma è una buona scelta per chi vuole iniziare a imparare la sua prima lingua. Ne spiegherò i motivi più avanti.

L'SQL nella scienza dei dati inizia con il database

Prima di spiegare perché si dovrebbe usare SQL nella scienza dei dati, chiarirò i concetti di base dei dati. Se la nozione di database vi fa venire gli occhi lucidi, restate con me. I database non sono una novità, solo che l'era dei Big Data ha dato un senso di novità e urgenza al mondo dei database.

Fondamentalmente, esistono tre tipi comuni di database: gerarchici, di rete e relazionali. Un database relazionale è indipendente dalle sue applicazioni: la struttura del database può essere modificata senza impattare sulle applicazioni collegate. In un database relazionale è possibile definire relazioni complesse tra le tabelle e accedere direttamente alle relazioni.

Al contrario, un database gerarchico o di rete è spesso progettato per un'applicazione specifica. Questi due tipi di database sono considerati soluzioni legacy.

In breve, i database relazionali sono diventati il meccanismo di archiviazione dei dati più comune e l'SQL è il modo più comune per comunicare con essi.

Che cos'è l'SQL?

Questo articolo parla di SQL nella scienza dei dati, ma cos'è esattamente l'SQL? Il linguaggio di interrogazione strutturato, comunemente abbreviato in SQL, è un potente linguaggio di programmazione in grado di aggiungere, cancellare, estrarre o operare su informazioni all'interno di un database relazionale. È possibile utilizzare SQL anche per eseguire complicate funzioni analitiche e modificare la struttura del database stesso, ad esempio aggiungendo o eliminando tabelle. È diventato uno standard ANSI nel 1986 e uno standard ISO nel 1987.

Esistono diversi "gusti" di SQL che funzionano con diversi motori di database. Ad esempio, PostgreSQL è il più possibile conforme allo standard SQL, mentre altri motori utilizzano una propria variante, ad esempio Microsoft SQL Server utilizza Transact-SQL, o T-SQL. Come i dialetti di una lingua parlata, queste varianti di SQL utilizzano occasionalmente parole o strutture diverse. Possono anche avere funzionalità aggiuntive che sono uniche per quella variante. Tuttavia, sono ancora ben riconoscibili come SQL.

Quattro motivi per cui SQL è fantastico

Dopo aver risposto alla domanda "Quanto è importante l'SQL per la scienza dei dati?" e aver spiegato di cosa si tratta, analizziamo quattro motivi per cui ogni aspirante professionista ha bisogno dell'SQL nella scienza dei dati:

1. L'uso dell'SQL nella scienza dei dati sta diventando uno standard
   La conoscenza dell'SQL è un requisito fondamentale per molti lavori nel campo della scienza dei dati, tra cui analista di dati, sviluppatore di business intelligence, analista programmatore, amministratore di database e sviluppatore di database. L'SQL è necessario per comunicare con il database e lavorare con i dati. Molti colloqui tecnici per questi lavori verificano in qualche modo le competenze SQL, di solito nel test della lavagna (cioè quando si risolve un problema scrivendo codice su una lavagna).
2. L'SQL si integra con i linguaggi di scripting
   L'SQL è importante nella scienza dei dati? A volte può fornire tutte le informazioni di cui avete bisogno. Ma potreste voler andare oltre. Forse volete riassumere i dati in un modo particolare e poi creare una bella visualizzazione dei dati per la vostra applicazione web. O forse si vuole utilizzare il risultato della query come uno degli input per il passo successivo in un codice che si sta scrivendo. O forse avete un pacchetto di script funzionante e volete integrarlo nell'ambiente SQL.
   Fortunatamente, è possibile convertire il set di risultati in un formato XML o JSON e utilizzarlo per il successivo consumo dei dati. A seconda della versione di SQL utilizzata, le librerie di connessione specializzate (come SQLite e MySQLdb) permettono di collegare un'applicazione client al database. È anche possibile integrare il proprio pacchetto di codice come una stored procedure. Questo rende molto più semplice l'analisi esplorativa dei dati, la costruzione e la messa a punto di algoritmi, la valutazione e l'implementazione dei modelli.
3. L'SQL è dichiarativo
   L'apprendimento automatico coinvolge algoritmi di autoapprendimento - algoritmi che possono regolare le loro prestazioni senza che il processo sia codificato in un insieme di regole logiche. In altre parole, l'apprendimento automatico consente di specificare l'obiettivo senza specificare come farlo. L'SQL funziona in modo simile.
   L'SQL non è procedurale ed è stato progettato specificamente per accedere ai dati. La differenza principale tra SQL e i linguaggi di programmazione convenzionali (R, Python, Java, ecc.) è che le istruzioni SQL specificano QUALI operazioni sui dati devono essere eseguite piuttosto che COME eseguirle. Quando si scrive uno script Python, l'interprete Python legge il programma riga per riga ed esegue le istruzioni contenute in ogni riga. Se avete mai scritto del codice, sapete quanto tempo ci vuole!
   Al contrario, l'insieme conciso di comandi di SQL fa risparmiare tempo e riduce la quantità di programmazione necessaria per eseguire query complesse. Invece di indirizzare il compilatore in ogni fase del processo, è sufficiente dirgli cosa si vuole che faccia.
4. SQL vi prepara per NoSQL
   Quanto è importante l'SQL per la scienza dei dati? Se state pianificando una carriera seria nel campo dei dati, c'è un motivo in più per iniziare con questo linguaggio. La velocità e il volume dei Big Data hanno reso più popolari i database NoSQL. Il NoSQL è apprezzato per la sua scalabilità e flessibilità, ma poiché si è evoluto così rapidamente, attualmente non esiste un motore o un'interfaccia standard. Affrontando prima l'SQL, l'apprendimento del NoSQL sarà molto più semplice. Una volta acquisita una solida base di SQL, si potranno apprezzare i limiti e i vantaggi di NoSQL (ad esempio, NoSQL utilizza oggetti documento flessibili piuttosto che lo schema tabellare fisso e predeterminato di SQL).

L'uso dell'SQL nella scienza dei dati apre le porte

Dopo aver letto il mio articolo, sarete in grado di rispondere alla domanda "Quanto è importante l'SQL per la scienza dei dati?". Molte persone si stanno buttando a capofitto nella scienza dei dati, nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale. È di vitale importanza distinguersi padroneggiando le basi di questo campo e i concetti più appariscenti. La padronanza del linguaggio SQL nella scienza dei dati vi consentirà di avere una buona comprensione dei database relazionali, che sono il pane quotidiano di questo campo. Inoltre, aumenterà il vostro profilo professionale, soprattutto rispetto a chi ha un'esperienza limitata in materia di database.

Ci sono molti modi per iniziare a usare SQL nella scienza dei dati, tra cui LearnSQL.it. SQL Basics corso. L'importante è iniziare presto, testare la propria comprensione lungo il percorso e costruirsi un set di competenze di qualità che possa servire da trampolino di lancio per la propria carriera nella scienza dei dati.