Серия «SQL: знакомство»

Зачем нужен SQL, если есть Python, R, Java и другие?

И так, зачем же вообще SQL, если есть другие языки?
А другие языки это какие?

  • Python

  • R

  • C++

  • Java

  • и еще десятки других

Зачем нужен SQL, если есть Python, R, Java и другие? SQL, Аналитик, Аналитика, Обучение, База данных, Microsoft Excel, Большие данные, Самообразование, Новая жизнь, Профессия, Длиннопост

Возникает закономерный вопрос:
А нельзя было остановиться на двух? Или хотя бы на одном универсальном языке?

Языки как инструменты: у каждого своя задача

Когда появляется новая область (веб, большие данные, AI), или старые инструменты становятся неудобными — создают новые.
Это не про прихоти разработчиков, а про реальные задачи, которые требуют удобных решений.

Представьте себе набор инструментов:

🔩 Гвозди мы забиваем молотком, а не микроскопом.
🔬 Клетки изучают под микроскопом, а не с помощью отвёртки.

То же самое с языками программирования и работы с данными:

SQL - Язык запросов к базам данных: выборка, фильтрация, агрегация
Python - Универсальный язык. Подходит для аналитики, автоматизации, ML
R - Cпециалист по статистике, визуализации, исследованиям
C++ - Высокопроизводительные системы, игры, устройства
Java - Web-приложения, крупные корпоративные сервисы

Почему я все равно делаю акцент на SQL?

Потому что данные чаще всего живут в базах данных.
И чтобы что-то с ними сделать — их нужно сначала достать.

И для этого тебе необходимо владеть языком общения с БД (база данных).

Даже если ты аналитик и работаешь в Python, тебе всё равно нужно:
(взять библиотеку для анализа и обработки данных - pandas, подключиться к БД - connection и выполнить запрос SELECT * FROM orders WHERE status = 'completed' с помощью функции read_sql)

import pandas as pd

df = pd.read_sql("SELECT * FROM orders WHERE status = 'completed'", connection)

SQL запросы работают на стороне базы (сервер) - извлекают и обрабатывают данные, а pandas - на стороне Python (локально) - анализирует, готовит, визуализирует.

Т.е. ты сначала с помощью SQL достаешь нужные данные, а потом в pandas можешь продолжать анализ, обработку и визуализацию.

Но с анализом и обработкой может справится и SQL, а вот визуализировать с его помощью не получится.

SQL — это основа

  • SQL не про машинное обучение.

  • Не про красивую визуализацию.

  • Не про сложную логику приложений.

👉 Он про доступ к данным:
создавать таблицы, извлекать записи, фильтровать, агрегировать, связывать таблицы между собой.

Именно поэтому:

  • SQL учат в любой профессии, связанной с данными.

  • SQL — базовый язык, без которого работа аналитика невозможна.

🕰 Историческая справка

  • SQL появился в 1974 году в IBM. Его задача: удобно вытаскивать данные из баз.

  • Python появился в 1991 году как читаемый, простой, универсальный язык для задач общего назначения.

  • R стал популярен среди учёных и исследователей для статистических вычислений и графиков.

☕ SQL — это как кофе к утру

Ты можешь быть профи в Python, R или Java, но если не знаешь SQL —
ты всегда будешь зависеть от кого-то, кто достаёт данные за тебя.

SQL — не заменитель, а необходимое дополнение.

В моем канале На связи: SQL уже появился первый пост. Я его веду с нуля и планирую наполнять практическим и полезным контентом в рамках серии постов Знакомство с SQL. Присоединяйся!!!

Ну и мои мотивационные послания в канале Сила слов продолжают мотивировать меня и других к действиям! Если тебе нужна утренняя доза веры в себя, то тебе явно сюда - Присоединяйся к Сила слов

Показать полностью

Что такое SQL? Как спрашивать базы данных, где лежат подгузники?

Сегодня профессия аналитик данных на слуху у многих. И это неудивительно: мы живем в мире, где ежедневно производим огромные объемы информации. Чуть меньше из этого мы храним в структурированном виде. И совсем малую часть — действительно используем.

Вот здесь и появляются аналитики данных. Они — те самые, кто умеет собирать, обрабатывать, хранить и интерпретировать данные так, чтобы на их основе можно было принимать решения.

Что такое SQL? Как спрашивать  базы данных, где лежат подгузники? Аналитик, Аналитика, SQL, Анализ данных, База данных, Поисковые запросы, Join, Саморазвитие, Профессия, Студенты, Декрет, Длиннопост

Но очень многих пугает это завуалированное понятие "аналитик данных".

Когда люди сталкиваются с понятием SQL, то самое первое, что им выдает любой поиск - это определение что такое SQL.

SQL (Structured Query Language) — язык структурированных запросов. Предназначен для работы с реляционными базами данных (БД) — массивами информации, которые связаны между собой и представлены в виде таблиц.

И сразу кажется, что SQL — это что-то очень сложное и скучное. Мол, только серьезные люди решают серьезные кейсы, строят модели, прогнозируют будущее бизнеса и ведут суровые Excel-файлы.

Но даже знакомство с SQL можно сделать проще и даже немного веселее.

Почему SQL — это как мамин ответ "где мои носки"

Да, многие скажут, что "не веселится" идут в аналитику, а решать реальные, серьезные кейсы, помогать бизнесу строить свои процессы, получать прибыль и т.д.
Да, это все так, но этап знакомство с SQL может быть и "веселее". Если хотя бы информацию для начинающих и тех, кто просто знакомится с SQL преподносить более "приземленным" способом.

Да, серьезные вещи надо обсуждать серьезным языком. Но ведь нас в школе не сразу заставляют читать Войну и мир Толстого, а дают Букварь с картинками. А картинки там, чтобы была ассоциация с тем, что уже знакомо, и чтобы веселее было изучать.

Так и с SQL. Это действительно серьезный язык запросов (не программирования), но на нём говорят и мамы, и папы, и дизайнеры, и строители — просто не знают, что это называется SQL.

Пример №1: мама как база данных

Мама каждый день слышит:

  • где мои синие носки для спорта

  • где лежат подгузники

  • где штаны от костюма

  • а что такое планета?

Она знает, где что лежит. Мама — это не просто база знаний, она ещё и движок запросов:

SELECT *

FROM Flat

WHERE things = 'подгузники';

Квартира — это база данных, тумбочки/шкафы — таблицы, мама — мастер SQL-запросов.

Пример №2: дизайнер и объединение таблиц

Дизайнер интерьера создает гармоничное пространство, объединяя, казалось бы, разные стили, цвета, формы. Но у них есть что-то общее, что делает интерьер целостным.

SQL делает то же самое:

SELECT *

FROM Furniture

JOIN Textiles

ON Furniture.color = Textiles.color;

Мы объединяем данные из разных таблиц, чтобы получить единую картину — понятную и полезную.

Кому будет интересна эта серия постов?

Я готовлю серию постов о SQL — простыми словами, с жизненными аналогиями, с нуля. Это будет интересно:

  • студентам и новичкам в аналитике

  • тем, кто хочет сменить сферу и понять, "что там у этих дата-людей"

  • тем, кто хочет просто научиться разговаривать с данными на их языке

Если вы уже знакомы с SQL — приходите в комментарии! Расскажите, что помогло вам освоить этот язык? Что может "завлечь" новичков?

А ещё у меня появился канал про SQL

Пока там только один подписчик — я сама :) Но планов много:
📊 практичные посты
📚 объяснение синтаксиса без занудства
🧩 разбор типичных задач аналитиков

👉 Присоединяйтесь: На связи: SQL

И, конечно, мой мотивационный канал продолжает радовать короткими сообщениями, которые настраивают на день:
Сила слов

SQL — это не страшно. Это просто способ спросить: "Где лежат подгузники?"

Показать полностью 1
Отличная работа, все прочитано!