SQL pour la science des données : pourquoi SQL, liste des avantages et commandes

Introduction à la science des données

Les données sont aujourd'hui au cœur de chaque processus, des entreprises aux flux de processus. Chaque jour, de grandes mesures de données structurées et non structurées sont produites. La science des données entre ici dans le champ. C'est un domaine multidisciplinaire qui comprend des fonctions statistiques et mathématiques pour raisonner chaque élément d'information.

Les données en main proviennent de plusieurs sous-domaines, chacun se rapportant à un ensemble plus large de problèmes et de fonctions. Ces données, bien que disponibles, doivent être résolues pour interpréter ce qu'elles impliquent. La science des données pénètre les zones problématiques pour les entreprises en les obtenant en premier lieu. Les méthodes du processus incluent la détection des zones de difficulté inexploitées, puis la recherche de solutions à celles qui aideront à améliorer l'entreprise.

En dérivant toutes les informations pertinentes des données disponibles, vous pouvez trouver des solutions à des problèmes critiques et contribuer à faire progresser votre entreprise. Il couvre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique ainsi que la programmation naturelle.

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Qu'est-ce que SQL ?

SQL est un langage d'interrogation qui vise à gérer une base de données relationnelle. Les bases de données relationnelles sont une compilation de tables structurées à partir desquelles les données peuvent être récupérées, modifiées et restructurées. La fonctionnalité des bases de données relationnelles qui permet aux utilisateurs de ne pas nécessairement modifier les tables des bases de données s'est avérée avantageuse. SQL est l'une des compétences techniques importantes à posséder si vous souhaitez maîtriser la science des données.

SQL est une API standard pour les bases de données relationnelles. La programmation en SQL est utile dans un large éventail d'activités qui incluent l'interrogation, y compris la mise à jour et l'élimination des données. Toutes ces étapes constituent les étapes critiques de l'analyse finale des résultats dans le but de la science des données. Ses nombreux types de données couvrent des nombres entiers et des virgules flottantes de types et de précisions variés.

SQL est donc déployé utilement pour manipuler et analyser les données dans des méthodes spécifiques visant à dériver des résultats utiles. MySQL, Oracle, SQLite, etc. sont des exemples de bases de données qui utilisent SQL. Découvrez comment SQL est un outil incontournable pour les ingénieurs Big Data.

Pourquoi SQL est-il nécessaire pour la science des données ?

Le concept sous-jacent à la science des données est le déracinement, le traitement et l'interprétation de la quantité massive de données produites. L'étape suivante consiste à en tirer des informations utiles. Le besoin de l'heure est des outils à utiliser pour stocker et gérer cette mesure substantielle et complète de données.

C'est là qu'intervient SQL. SQL ou Structured Query Language est un langage d'interrogation. En tant que langage de programmation informatique, il est appliqué pour collecter, gérer et récupérer les données stockées dans la base de données. Il est utilisé pour effectuer de nombreuses opérations d'interrogation, de développements de recherche, d'extractions, d'édition et de transformation des données.

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Pour un traitement précis des données, nous avons besoin d'un système de gestion fluide pour concevoir les différentes étapes de traitement et d'un langage qui nous permettra de présenter les méthodes dont nous avons besoin lorsque nous travaillons avec nos données.

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Quels attributs favorisent SQL pour la science des données ?

Plusieurs caractéristiques de SQL le rendent adapté à l'interprétation détaillée et à l'analyse après extraction de données en science des données. Les différents attributs de SQL pour la science des données incluent :

1. C'est un outil simple avec un ensemble de commandes et de types de données qui, une fois compris, deviennent transparents à utiliser. L'objectif principal est d'extraire des données de gros morceaux de fichiers de la base de données. MySQL est reconnu comme l'un des langages les plus élémentaires et les plus compréhensibles utilisés dans le langage d'interrogation pour communiquer au mieux avec le référentiel de données.

2. Outre la facilité de fonctionnement, la plate-forme SQL assure la sécurité de vos données. MySQL dispose d'une couche de sécurité des données robuste qui tient compte de la délicatesse et de la confidentialité de vos données. La fonction de cryptage de mot de passe de la plate-forme SQL la protège et bloque les invasions de toutes sortes.

3. MySQL est un type open-source qui vous permet de télécharger l'application gratuitement de n'importe où, uniquement en visitant leur site Web officiel. Le téléchargement se termine en quelques minutes par la vitesse offerte.

4. Capacité massive de traitement des données. Les bases de données SQL sont des référentiels pouvant contenir des millions de lignes et de colonnes de données.

5. MySQL suit une architecture client-serveur. En cela, MySQL agit comme une base de données, et les différentes applications fonctionnent comme des clients, qui vont ensuite communiquer avec le serveur. Dans le canal de communication, les données sont partagées, les modifications sont également enregistrées et mises à jour.

6. Les plates-formes SQL sont compatibles avec presque tous les systèmes d'exploitation. Simple à exécuter sous Windows, Linux ou Unix, le SQL, composé de nombreuses API et bibliothèques, permet de développer des applications MySQL. En adoptant des langages tels que C, C++, Java, Python, etc., vous pouvez programmer les données avec d'autres clients sur un réseau local ou via Internet. La combinaison de Python et MySQL est considérée comme utile sur tous les systèmes.

7. La propriété personnalisable de MySQL est bénéfique pour le rendre indépendant de la plate-forme. MySQL, ainsi que les applications clientes, ont la liberté de fonctionner sous différents systèmes d'exploitation.

8. L'outil d'exploitation à grande vitesse de MySQL en fait considérablement un programme d'exploitation de base de données sécurisé. S'appuyant sur de nombreux tests de référence, il permet au développeur de construire une productivité élevée en utilisant des déclencheurs et des procédures réservées.

Commandes SQL

Pour faire fonctionner l'outil de manière fonctionnelle, voici les commandes importantes qui sont essentielles dans SQL for Data Science :

1. La première commande est SQL est CREATE DATABASE. Comme son nom l'indique, cette commande crée une base de données pour vous.

Syntaxe:

CRÉER le nom de la BASE DE DONNÉES ;

UTILISER le nom ;

• Le point-virgule agit ici comme un terminateur.
• La commande USE active la base de données qui a été créée.
• Écrire les commandes en majuscule vous aidera à distinguer la commande du nom de la table de valeurs

2. La deuxième commande est CREATE TABLE. Ceci est considéré comme l'une des principales commandes pour définir correctement les données pour l'analyse en science des données. Il peut contenir de nombreuses variables de données de différents types de données.

Syntaxe:

CREATE TABLE nom (variable1 data_type1, variable2 data_type2);

• Cette fonction créera le tableau comme essentiel.

3. La troisième commande ici est INSERT INTO. Cette commande est utilisée pour insérer une nouvelle commande dans votre table.

Syntaxe:

INSERT INTO name VALUES (valeur1, valeur2, valeur3…..);

• Les valeurs incluses doivent s'organiser avec les types de données affectés.

4. La commande suivante est SELECT . Ceci est considéré comme l'une des commandes les plus importantes de SQL pour la science des données. La raison de sa forte implication est qu'il est utilisé pour extraire l'ensemble particulier de données requis de la base de données. Il sélectionne une colonne/table définie et obtient les données demandées.

Syntaxe :

SELECT*FROM nom_table

• La commande peut être ajustée selon l'utilitaire.

5. Après SELECT se trouve la commande UPDATE . Cela permettra la modification de toute valeur stockée dans votre table. La commande WHERE sélectionnera les données exactes que vous avez l'intention de modifier.

Syntaxe:

Mettre à jour table_name SET variable1='' WHERE condition ;

6. La commande SUPPRIMER suit la MISE À JOUR. Comme son nom l'indique, il supprimera les données de votre jeu de données.

Syntaxe:

DELETE FROM table WHERE condition ;

• La commande WHERE vous aidera à définir une condition après la commande delete pour supprimer les données de l'ensemble de données souhaité.

7. La commande DROP TABLE fonctionne pour supprimer tout le contenu d'une table spécifiée.

Syntaxe:

DROP TABLE nom_table ;

Conclusion

La science des données utilise des outils pour dériver, extraire et analyser des données afin de résoudre des problèmes commerciaux. La manipulation et la perception des unités individuelles à partir du volume considérable de données exigent un mélange de compétences et de puissance technologique.

SQL est un outil de langage d'interrogation qui vise à manipuler et à gérer des bases de données relationnelles pour gérer et analyser les données selon des méthodes spécifiques, en cherchant à obtenir des résultats utiles. Il s'agit d'un système de gestion fluide visant à simplifier le processus ardu d'extraction de données de l'énorme pile de bases de données en agissant comme un communicateur linguistique entre l'humain qui exploite la collection et le système informatique qui porte la charge. Les commandes sont les entrées de langage que l'autre extrémité du logiciel comprend.