Python и SQL: что изучать в первую очередь для анализа данных
Python и SQL — самые популярные инструменты для работы с данными. Но какой из них изучать первым? Разбираемся в статье.
359 открытий4К показов
Два самых популярных инструмента для работы с данными — Python и SQL. Они хороши для обработки, анализа данных и для их визуализации и интерпретации. У новичков часто возникает вопрос: начать изучение с Python или SQL? В этой статье расскажем о каждом языке и как они взаимно дополняют друг друга.
Коротко про Python
Python — это язык программирования, известный своей простотой и читаемостью кода. Он популярен благодаря мощным библиотекам (Pandas, NumPy и Matplotlib), которые помогают эффективно обрабатывать данные, выполнять сложные вычисления и визуализировать результаты. Ещё Python используется для машинного обучения — с помощью библиотек Scikit-learn и TensorFlow.
Коротко про SQL
SQL— стандартный язык управления базами данных. Он используется для извлечения данных из баз данных по типу MySQL, PostgreSQL или SQLite. Знание SQL необходимо для работы с большими объёмами уже структурированных данных — от простых до сложных запросов.
Как эти инструменты дополняют друг друга
Python и SQL часто используются совместно в анализе данных. SQL применяется на начальном этапе работы для извлечения нужных датасетов из баз данных. Так специалисты получают доступ к необходимым данным без необходимости выгрузки больших массивов информации вручную.
Как только данные извлечены с помощью SQL, на помощь приходит Python. С его помощью можно легко преобразовать «сырые» данные в удобный формат для более глубокого анализа. Библиотеки помогают буквально очистить данные от шумов и пропущенных значений, проводить детальный анализ с использованием статистических методов или алгоритмов ML.
Почему Python стал стандартом для анализа данных
- Простота и хорошая читаемость. Python интуитивно понятен и лёгок в освоении, потому подходит для начинающих аналитиков данных.
- Самые разные библиотеки. NumPy, Pandas и Matplotlib позволяют проводить сложные вычисления и визуализацию данных практически без усилий.
- Сообщество и поддержка. Большое сообщество разработчиков поддерживает и развивает язык. А значит, существует много ресурсов для обучения, форумов поддержки и готовых решений для рядовых задач анализа данных.
- Универсальность. Python используется не только для анализа данных, но и в веб-разработке, научных исследованиях, ML и многом другом. Потому этот язык — универсальный инструмент для решения самых разных задач.
NumPy — библиотека для работы с многомерными массивами чисел, матрицами и выполнения высокоуровневых математических функций. Основной объект NumPy — это массив (numpy array). Библиотека позволяет выполнять операции над массивами целиком без использования циклов for, а это ускоряет работу.
Pandas даёт возможность работать с высокоуровневыми структурами (Series и DataFrame) для удобного хранения и работы. DataFrame — двумерная таблица с метками строк и столбцов, похожая на таблицы SQL или Excel. В Pandas легко фильтровать данные и группировать их по выбранным критериям.
Matplotlib — это основная библиотека для создания статических визуализаций. В библиотеке можно работать над визуализацией данных от простых линейных графиков до сложных диаграмм. Matplotlib легко интегрировать с другими инструментами Python (та же Pandas), а значит, можно создавать графики на основе уже обработанных данных.
SQL в управлении и извлечении данных из баз
Одной из ключевых фишек SQL является возможность извлечения нужных наборов данных на основании заданных критериев — особенно важно для аналитиков, которым нужно «вытащить» информацию из больших массивов данных. А ещё с помощью SQL можно проводить агрегации, сортировки и фильтрации. Так легко подготовить данные для дальнейшего анализа и/или визуализации.
В SQL много команд для работы с данными:
- SELECT используется для выборки данных из одной или нескольких таблиц с указанием конкретных столбцов и условий;
- WHERE для указания условий фильтрации записей в тандеме с SELECT. С помощью WHERE можно ограничивать результаты запроса только теми данными, которые соответствуют заданным критериям.
- JOIN используется для объединения строк из двух или более таблиц на основе логической связи. С помощью JOIN можно комбинировать данные из разных источников в одном запросе;
- GROUP BY применяется для группировки строк по указанным столбцам. Поможет при подсчёте среднего значения или суммы;
- ORDER BY помогает сортировать результаты запроса по одному или нескольким столбцам как в возрастающем (ASC), так и убывающем (DESC) порядке.
Что изучать первым?
Оба языка имеют свои особенности и применяются для самых разных задач в работе с данными. В первую очередь нужно понять, какой из языков изучать первым. И это зависит от ваших задач и целей.
При выборе между Python и SQL стоит учитывать:
- Цели. Если ваша цель — научиться строить модели для ML или проводить глубокий анализ данных с визуализацией, лучше начать именно с Python. Если же ваша цель — извлечение и обработка больших объёмов данных из баз данных, разумнее будет начать с SQL.
- Структуру данных. Если вы планируете работать преимущественно таблицами, то на первых порах лучше уйти в освоение SQL.
- Глубину анализа. Для более сложных аналитических задач, требующих написания алгоритмов или автоматизации процессов обработки данных, подойдёт Python благодаря большому количество библиотек, доступных для работы.
Если вы решили начать с Python:
- Изучите основы языка — переменные, условные операторы, циклы и функции;
- Узнайте больше о ключевых библиотеках для анализа данных — Pandas (для работы с таблицами), NumPy (для числовых операций) и Matplotlib (для визуализации);
- Пробуйте реализовать простые проекты и задачи по анализу реальных данных для закрепления теории: это могут быть и простые задачи по анализу продаж, и проекты по аналитике данных покупателей. Главное здесь — это пробовать и закреплять теорию на практике!
Если вы решили начать с SQL:
- Освойте основные команды SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE;
- Научитесь использовать WHERE для фильтрации результатов запросов и ORDER BY для их сортировки;
- Изучите функции COUNT(), SUM(), AVG() и другие функции для создания сводки информации;
- Изучите основы JOIN-операций для объединения нескольких таблиц на основе общих полей.
Python + SQL
Совместное использование Python и SQL — по-настоящему сильный инструмент для аналитики, который позволяет объединить возможности программирования и работы с базами данных.
SQL идеально подходит для извлечения данных из таблиц, а Python хорош своей гибкостью в обработке и анализе полученных с помощью SQL данных. Ещё Python используют для написания скриптов, которые выполняют SQL-запросы к базе данных. Так можно легко автоматизировать процесс извлечения данных и дальнейшей обработки их в Python.
Используйте библиотеку Pandas для взаимодействия с базами данных через системы по типу SQLAlchemy и другими ORM. SQLAlchemy — популярная библиотека, которая даёт пользователям набор высокоуровневых интерфейсов для работы с базами данных в Python. Она поддерживает разные системы управления баз данными и помогает взаимодействовать с ними более эффективно.
Разбор кейса использования Python и SQL для решения реальной задачи аналитики
Дано: компания занимается e-commerce и стремится улучшить свою маркетинговую стратегию на основе анализа покупательских данных. Цель: определение сегментов пользователей, которые приносят наибольший доход, и выявление факторов, влияющих на их поведение.
Шаг 1 — сбор данных
Здесь используем SQL для извлечения данных из базы компании. Например, таблицы с информацией о клиентах и их транзакциях могут выглядеть так:
Здесь мы объединяем таблицы customers и transactions, получая полную информацию о каждой покупке.
Шаг 2 — анализ данных
После извлечения данных с помощью SQL, используем Python для их анализа. Здесь пригодятся библиотеки Pandas и Matplotlib для обработки и визуализации информации:
Загрузка данных из SQL-запроса в DataFrame Pandas:
Группировка по пользователям и расчёт общего дохода:
Визуализация распределения дохода по пользователям:
Здесь мы видим распределение доходов по пользователям и определяем ключевые сегменты клиентов.
Шаг 3 — прогнозирование и стратегия
Используя библиотеки Python для машинного обучения (например, Scikit-learn), можно создать модель прогнозирования вероятности дополнительных покупок или ухода клиента:
Подготовка данных для модели — признаки и целевая переменная:
Разделение на обучающую и тестовую выборки:
Обучение модели классификации:
Оценка точности модели на тестовых данных:
Так мы можем определить вероятных «ушедших» клиентов, равно как и тех, кто может совершить повторную покупку.
Ресурсы для обучения
Сейчас на рынке онлайн-обучения доступно великое множество онлайн-курсов, книг и других материалов, способных помочь как начинающим, так и опытным специалистам.
Онлайн-курсы:
- Coursera — например, курс «Python for Everybody» от университета Мичигана поможет изучить основы программирования на Python с акцентом на работу с данными;
- В edX можно найти курсы по SQL от университетов Гарвард или MIT. Курс «Introduction to SQL» поможет освоить базовые принципы работы с базами данных;
- DataCamp специализируется на обучении работе с данными и предлагает интерактивные курсы по Python и SQL.
Книги:
- «Python для анализа данных» Уэса МакКинни подходит для тех, кто хочет освоить Python именно в контексте анализа данных;
- 9-ое издание «SQL для чайников» Аллена Тейлора — простое введение в мир SQL поможет новичкам быстро понять основы работы с базами данных;
- «Изучаем Python» Марка Лутца — одно из самых популярных пособий для начинающих.
Ещё материалы:
- YouTube-каналы. Например, на канале Corey Schafer есть много полезных и практических видео по Python;
- Stack Overflow — хорошая площадка для поиска ответов на специфические вопросы по программированию;
- Изучение официальной документации к языкам и библиотекам (например, юзер гайд по Pandas или алфавитный список вопрос по SQLite) поможет расширить знания.
В заключение
В современном мире аналитики данных владение и Python, и SQL одинаково важны и нужны для обработки и визуализации информации. Python поможет проанализировать большие объёмы неструктурированных данных с помощью библиотек по типу Pandas и NumPy, а SQL поможет извлечь информацию из таблиц.
Работая одновременно с Python и SQL, можно не только эффективно обрабатывать данные из разных источников, но и извлекать из них полезные выводы для принятия решений на основе сухих фактов: сколько заказов было сделано, сколько отменено, как ведут себя пользователи.
Начав изучение с одного языка и постепенно переходя к другому, вы только укрепите свои позиции как аналитик данных и сможете лучше и эффективнее работать.
359 открытий4К показов