SQL para ciencia de datos: por qué SQL, lista de beneficios y comandos

Introducción a la ciencia de datos

Los datos de hoy son el quid de cada proceso, desde negocios hasta flujos de procesos. Cada día se producen grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Data Science entra en el campo aquí. Es un dominio multidisciplinario que incluye funciones estadísticas y matemáticas para razonar cada pieza de información.

Los datos disponibles provienen de varios subdominios, cada uno relacionado con un conjunto más amplio de áreas problemáticas y funciones. Este dato, aunque disponible, necesita ser resuelto para interpretar lo que implica. La ciencia de datos penetra en las áreas problemáticas para los negocios al obtenerlas en primer lugar. Los métodos en el proceso incluyen detectar las áreas de dificultad sin explotar y luego encontrar soluciones a las que ayudarán a mejorar el negocio.

Al derivar todos los conocimientos de los datos disponibles, puede encontrar soluciones a problemas críticos y ayudar a hacer avanzar su negocio. Abarca la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la programación natural.

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¿Qué es SQL?

SQL es un lenguaje de consulta que tiene como objetivo administrar una base de datos relacional. Las bases de datos relacionales son una compilación de tablas estructuradas a partir de las cuales se pueden recuperar, modificar y reestructurar los datos. Se ha demostrado que es ventajosa la funcionalidad de las bases de datos relacionales que permite a los usuarios no modificar necesariamente las tablas de las bases de datos. SQL es una de las habilidades técnicas importantes que debe tener si desea dominar la ciencia de datos.

SQL es una API estándar para las bases de datos relacionales. La programación en SQL es útil en una amplia gama de actividades que incluyen cuestionamiento, incluida la actualización y eliminación de datos. Todos los cuales forman los pasos críticos para los resultados finales del análisis en el propósito de la ciencia de datos. Sus numerosos tipos de datos cubren números enteros y puntos flotantes de variados tipos y precisiones.

Por lo tanto, SQL se implementa de manera útil para manipular y analizar los datos en métodos específicos con el objetivo de obtener resultados útiles. Los ejemplos de bases de datos que usan SQL incluyen MySQL, Oracle, SQLite, etc. Obtenga más información sobre cómo SQL es una herramienta imprescindible para los ingenieros de Big Data.

¿Por qué se necesita SQL para la ciencia de datos?

El concepto subyacente a la ciencia de datos es el desarraigo, procesamiento e interpretación de la enorme cantidad de datos producidos. El siguiente paso es obtener información útil de él. La necesidad del momento son las herramientas que se utilizan para almacenar y administrar esta medida sustancial y completa de datos.

Aquí es donde entra en juego SQL. SQL o lenguaje de consulta estructurado es un lenguaje de consulta. Como lenguaje de programación de computadoras, se aplica para recopilar, administrar y recuperar los datos que se almacenan en la base de datos. Se utiliza para realizar muchas operaciones de consulta, desarrollos de investigación, extracciones, edición y transformación de datos.

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Para el procesamiento preciso de los datos, necesitamos un sistema de gestión fluido para diseñar los pasos individuales en el manejo y un lenguaje que nos permita presentar los métodos que necesitamos mientras trabajamos con nuestros datos.

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¿Qué atributos favorecen SQL para Data Science?

Varias características de SQL lo hacen adecuado para la interpretación y el análisis detallados después de la extracción de datos en la ciencia de datos. Los diferentes atributos de SQL para la ciencia de datos incluyen:

1. Es una herramienta sencilla con un conjunto de comandos y tipos de datos que, una vez entendidos, se vuelven perfectos para operar. El objetivo principal es extraer datos de fragmentos más grandes de archivos de la base de datos. MySQL es reconocido como uno de los lenguajes más básicos y comprensibles utilizados en el lenguaje de consulta para comunicarse mejor con el repositorio de datos.

2. Además de la facilidad de funcionamiento, la plataforma SQL brinda seguridad a sus datos. MySQL tiene una sólida capa de seguridad de datos que tiene en cuenta la delicadeza y la confidencialidad de sus datos. La función de cifrado de contraseña de la plataforma SQL la protege y bloquea la invasión de todo tipo.

3. MySQL es un tipo de código abierto que le permite descargar la aplicación sin costo desde cualquier lugar, solo visitando su sitio web oficial. La descarga se completa en unos minutos según la velocidad ofrecida.

4. Capacidad masiva para manejar datos. Las bases de datos SQL son repositorios que pueden contener millones de filas y columnas de datos.

5. MySQL rastrea una arquitectura cliente-servidor. En este, MySQL actúa como una base de datos, y las diversas aplicaciones funcionan como clientes, que luego se comunicarán con el servidor. En el canal de comunicación, los datos se comparten, los cambios también se guardan y actualizan.

6. Las plataformas SQL son compatibles con casi todos los sistemas operativos. Fácil de ejecutar en Windows, Linux o Unix, el SQL, está compuesto por numerosas API y bibliotecas, ayuda a desarrollar aplicaciones MySQL. Adoptando lenguajes como C, C++, Java, Python, etc. puedes programar los datos con otros clientes en una red local oa través de internet. La combinación de Python y MySQL se considera útil en todos los sistemas.

7. La propiedad personalizable de MySQL es beneficiosa para hacerlo independiente de la plataforma. MySQL, junto con las aplicaciones cliente, tiene la libertad de operar bajo varios sistemas operativos.

8. La herramienta operativa de alta velocidad de MySQL lo convierte en un programa operativo de base de datos considerablemente seguro. Al estar respaldado por numerosas pruebas comparativas, permite al desarrollador construir una alta productividad mediante el uso de disparadores y procedimientos reservados.

Comandos SQL

Para operar funcionalmente la herramienta, los siguientes son los comandos importantes que son esenciales en SQL para ciencia de datos:

1. El primer comando de SQL es CREAR BASE DE DATOS. Como sugiere el nombre, este comando crea una base de datos para usted.

Sintaxis:

CREAR BASE DE DATOS nombre;

UTILIZAR nombre;

• El punto y coma actúa aquí como un terminador.
• El comando USE activa la base de datos que se ha creado.
• Escribir los comandos en mayúsculas te ayudará a distinguir el comando del nombre de la tabla de valores.

2. El segundo comando es CREAR TABLA. Este se considera uno de los comandos principales para configurar los datos correctamente para el análisis en la ciencia de datos. Puede contener muchas variables de datos de diferentes tipos de datos.

Sintaxis:

CREATE TABLE nombre (variable1 data_type1, variable2 data_type2);

• Esta función creará la tabla como esencial.

3. El tercer comando aquí es INSERTAR EN. Este comando se usa para insertar un nuevo comando en su tabla.

Sintaxis:

INSERTAR EN VALORES de nombre (valor1, valor2, valor3…..);

• Los valores que se incluyan deben concordar con los tipos de datos asignados.

4. El siguiente comando es SELECCIONAR . Este se considera uno de los comandos más importantes en SQL para la ciencia de datos. La razón de su alta implicación es que se usa para extraer el conjunto particular de datos que se requiere de la base de datos. Toma una columna/tabla definida y obtiene los datos solicitados.

Sintaxis :

SELECCIONAR*DE nombre_tabla

• El comando se puede ajustar según la utilidad.

5. Después de SELECCIONAR está el comando ACTUALIZAR . Esto permitirá la modificación de cualquier valor que esté almacenado en su tabla. El comando WHERE seleccionará los datos exactos que desea modificar.

Sintaxis:

Actualizar table_name SET variable1='' WHERE condición;

6. El comando ELIMINAR sigue a la ACTUALIZACIÓN. Como sugiere el nombre, eliminará los datos de su conjunto de datos.

Sintaxis:

ELIMINAR DE la tabla DONDE condición;

• El comando WHERE lo ayudará a definir una condición después del comando de eliminación para eliminar los datos del conjunto de datos deseado.

7. El comando DROP TABLE funciona para eliminar todo el contenido de una tabla específica.

Sintaxis:

DROP TABLE nombre_tabla;

Conclusión

Data Science utiliza herramientas para derivar, extraer y analizar datos para resolver problemas comerciales. El manejo y la percepción de unidades individuales del considerable volumen de datos exigen una combinación de habilidades y poder tecnológico.

SQL es una herramienta de lenguaje de consulta que tiene como objetivo manipular y manejar bases de datos relacionales para administrar y analizar los datos en métodos específicos, buscando obtener resultados útiles. Es un sistema de gestión fluido destinado a simplificar el extenuante proceso de extracción de datos de la enorme cantidad de bases de datos al actuar como un comunicador de lenguaje entre el ser humano que opera la colección y el sistema informático que lleva la carga. Los comandos son las entradas de idioma que entiende el otro extremo del software.