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

• Python

• R

• C++

• Java

• и еще десятки других

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

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.

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?"

Всем привет! Очередная задача с моего Телеграм канала про SQL и базы данных!

Всем привет! Ещё один интересный вопрос с нашего Телеграм-канала про SQL и базы данных. Спасибо, что делитесь вопросами с собеседований!