SQL für Data Science: Warum SQL, Liste der Vorteile und Befehle

Einführung in die Datenwissenschaft

Daten sind heute der Kern jedes einzelnen Prozesses, von Unternehmen bis hin zu Prozessabläufen. Jeden Tag werden große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten produziert. Hier kommt Data Science ins Spiel. Es ist ein multidisziplinäres Gebiet, das statistische und mathematische Funktionen umfasst, um jede einzelne Information zu begründen.

Die vorliegenden Daten stammen aus mehreren Subdomänen, die sich jeweils auf ein breiteres Spektrum von Problembereichen und Funktionen beziehen. Obwohl diese Daten verfügbar sind, müssen sie gelöst werden, um zu interpretieren, was sie implizieren. Data Science dringt in die Problemfelder der Wirtschaft ein, indem sie diese überhaupt erst erschließt. Zu den Methoden in diesem Prozess gehört es, die ungenutzten Problembereiche zu erkennen und dann Lösungen für diejenigen zu finden, die zur Verbesserung des Geschäfts beitragen.

Indem Sie alle sachkundigen Erkenntnisse aus den verfügbaren Daten ableiten, können Sie Lösungen für kritische Probleme finden und Ihr Unternehmen voranbringen. Es umfasst künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen sowie natürliche Programmierung.

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Was ist SQL?

SQL ist eine Abfragesprache, die darauf abzielt, eine relationale Datenbank zu verwalten. Relationale Datenbanken sind eine Zusammenstellung strukturierter Tabellen, aus denen Daten abgerufen, geändert und umstrukturiert werden können. Als vorteilhaft erweist sich die Funktionalität relationaler Datenbanken, die es dem Benutzer ermöglicht, die Tabellen in den Datenbanken nicht unbedingt zu verändern. SQL ist eine der wichtigsten technischen Fähigkeiten, die Sie haben müssen, wenn Sie Data Science beherrschen möchten.

SQL ist eine Standard-API für relationale Datenbanken. Die Programmierung in SQL ist bei einer Vielzahl von Aktivitäten hilfreich, zu denen Fragen gehören, einschließlich Aktualisieren und Löschen von Daten. All dies bildet die entscheidenden Schritte zu den endgültigen Analyseergebnissen im Rahmen der Datenwissenschaft. Seine zahlreichen Datentypen decken Ganzzahlen und Fließkommazahlen unterschiedlicher Art und Genauigkeit ab.

SQL wird daher sinnvoll eingesetzt, um die Daten in bestimmten Methoden zu manipulieren und zu analysieren, um nützliche Ergebnisse abzuleiten. Beispiele für Datenbanken, die SQL verwenden, sind MySQL, Oracle, SQLite usw. Erfahren Sie mehr darüber, warum SQL ein unverzichtbares Tool für Big-Data-Ingenieure ist.

Warum wird SQL für Data Science benötigt?

Das Konzept, das der Datenwissenschaft zugrunde liegt, ist die Entwurzelung, Verarbeitung und Interpretation der riesigen Menge an produzierten Daten. Der folgende Schritt besteht darin, daraus nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Das Gebot der Stunde sind Tools zum Speichern und Verwalten dieser umfangreichen Datenmenge.

Hier kommt SQL ins Spiel. SQL oder Structured Query Language ist eine Abfragesprache. Als Computerprogrammiersprache wird sie zum Sammeln, Verwalten und Wiederherstellen der in der Datenbank gespeicherten Daten verwendet. Es wird verwendet, um viele Abfragevorgänge, Forschungsentwicklungen, Extraktionen, Bearbeitungen und Transformationen der Daten durchzuführen.

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Für die korrekte Verarbeitung von Daten benötigen wir ein reibungsloses Managementsystem, um die einzelnen Schritte im Umgang zu gestalten, und eine Sprache, die es uns ermöglicht, die Methoden darzustellen, die wir beim Umgang mit unseren Daten benötigen.

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Welche Eigenschaften sprechen für SQL for Data Science?

Mehrere Eigenschaften von SQL machen es für die detaillierte Interpretation und Analyse nach der Datenextraktion in der Datenwissenschaft geeignet. Zu den verschiedenen Attributen von SQL für Data Science gehören:

1. Es ist ein einfaches Tool mit einer Reihe von Befehlen und Datentypen, die, sobald sie verstanden wurden, nahtlos zu bedienen sind. Das Hauptziel besteht darin, Daten aus größeren Dateiblöcken aus der Datenbank zu extrahieren. MySQL gilt als eine der grundlegendsten und verständlichsten Sprachen, die in der Abfragesprache verwendet werden, um am besten mit dem Datenspeicher zu kommunizieren.

2. Abgesehen von der einfachen Funktionsweise bietet die SQL-Plattform Sicherheit für Ihre Daten. MySQL verfügt über eine robuste Datensicherheitsschicht, die die Empfindlichkeit und Vertraulichkeit Ihrer Daten berücksichtigt. Die Kennwortverschlüsselungsfunktion der SQL-Plattform schützt sie und blockiert alle Arten von Angriffen.

3. MySQL ist ein Open-Source-Typ, mit dem Sie die Anwendung kostenlos von überall herunterladen können, indem Sie nur die offizielle Website besuchen. Der Download ist je nach angebotener Geschwindigkeit in wenigen Minuten abgeschlossen.

4. Enorme Kapazität zur Verarbeitung von Daten. SQL-Datenbanken sind Repositories, die Millionen von Zeilen und Spalten mit Daten enthalten können.

5. MySQL folgt einer Client-Server-Architektur. Dabei fungiert MySQL als Datenbank und die verschiedenen Anwendungen als Clients, die dann mit dem Server kommunizieren. Im Kommunikationskanal werden Daten geteilt, Änderungen gespeichert und auch aktualisiert.

6. SQL-Plattformen sind mit fast jedem Betriebssystem kompatibel. SQL ist einfach unter Windows, Linux oder Unix auszuführen, besteht aus zahlreichen APIs und Bibliotheken und hilft bei der Entwicklung von MySQL-Anwendungen. Durch die Übernahme von Sprachen wie C, C++, Java, Python usw. können Sie die Daten mit anderen Clients in einem lokalen Netzwerk oder über das Internet programmieren. Die Kombination von Python und MySQL gilt systemübergreifend als sinnvoll.

7. Die anpassbare Eigenschaft von MySQL ist vorteilhaft, um es plattformunabhängig zu machen. MySQL hat zusammen mit Client-Anwendungen die Freiheit, unter verschiedenen Betriebssystemen zu arbeiten.

8. Das Hochgeschwindigkeits-Betriebssystem von MySQL macht es erheblich zu einem sicheren Datenbank-Betriebssystem. Unterstützt durch zahlreiche Benchmark-Tests ermöglicht es dem Entwickler, durch die Verwendung von Triggern und reservierten Prozeduren eine hohe Produktivität aufzubauen.

SQL-Befehle

Um das Tool funktional zu bedienen, folgen die wichtigen Befehle, die in SQL for Data Science unerlässlich sind:

1. Der erste Befehl ist SQL ist CREATE DATABASE. Wie der Name schon sagt, erstellt dieser Befehl eine Datenbank für Sie.

Syntax:

Name der DATENBANK ERSTELLEN ;

USE- Name;

• Das Semikolon dient hier als Abschlusszeichen.
• Der USE-Befehl aktiviert die erstellte Datenbank.
• Das Schreiben der Befehle in Großbuchstaben hilft Ihnen, den Befehl vom Namen der Wertetabelle zu unterscheiden

2. Der zweite Befehl ist CREATE TABLE. Dies wird als einer der wichtigsten Befehle angesehen, um die Daten für die Analyse in Data Science richtig einzustellen. Es kann viele Datenvariablen verschiedener Datentypen enthalten.

Syntax:

CREATE TABLE name (Variable1 Datentyp1, Variable2 Datentyp2);

• Diese Funktion erstellt die Tabelle als wesentlich.

3. Der dritte Befehl hier ist INSERT INTO. Dieser Befehl wird verwendet, um einen neuen Befehl in Ihre Tabelle einzufügen.

Syntax:

INSERT INTO name VALUES (Wert1, Wert2, Wert3…..);

• Die enthaltenen Werte müssen zu den zugeordneten Datentypen passen.

4. Der nächste Befehl ist SELECT . Dies gilt als einer der wichtigsten Befehle in SQL für Data Science. Der Grund für seine hohe Bedeutung liegt darin, dass es verwendet wird, um den bestimmten Datensatz zu extrahieren, der aus der Datenbank benötigt wird. Es wählt eine definierte Spalte/Tabelle aus und erhält die angeforderten Daten.

Syntax :

SELECT*FROM Tabellenname

• Der Befehl kann je nach Dienstprogramm angepasst werden.

5. Nach SELECT folgt der UPDATE- Befehl. Dadurch können Sie jeden Wert ändern, der in Ihrer Tabelle gespeichert ist. Der WHERE-Befehl wählt genau die Daten aus, die Sie ändern möchten.

Syntax:

Tabellenname aktualisieren SET variable1='' WHERE Bedingung;

6. Auf das UPDATE folgt der DELETE- Befehl. Wie der Name schon sagt, werden die Daten aus Ihrem Datensatz gelöscht.

Syntax:

DELETE FROM -Tabelle WHERE - Bedingung;

• Der WHERE-Befehl hilft Ihnen, eine Bedingung nach dem Löschbefehl zu definieren, um die Daten aus dem gewünschten Datensatz zu löschen.

7. Der DROP TABLE- Befehl dient dazu, den gesamten Inhalt einer angegebenen Tabelle zu löschen.

Syntax:

DROP TABLE Tabellenname;

Fazit

Data Science verwendet Tools zum Ableiten, Minen und Analysieren von Daten, um Geschäftsprobleme zu lösen. Die Handhabung und Wahrnehmung einzelner Einheiten aus der beträchtlichen Datenmenge erfordert eine Mischung aus Können und Technologiepower.

SQL ist ein Abfragesprachentool, das darauf abzielt, relationale Datenbanken zu manipulieren und zu handhaben, um die Daten in bestimmten Methoden zu verwalten und zu analysieren, um nützliche Ergebnisse abzuleiten. Es ist ein reibungsloses Verwaltungssystem, das darauf abzielt, den anstrengenden Prozess des Extrahierens von Daten aus dem riesigen Stapel von Datenbanken zu vereinfachen, indem es als Sprachkommunikator zwischen dem Menschen, der die Sammlung bedient, und dem Computersystem, das die Last trägt, fungiert. Die Befehle sind die Spracheingaben, die das andere Ende der Software versteht.