SQL per la scienza dei dati: perché SQL, elenco di vantaggi e comandi

Introduzione alla scienza dei dati

I dati oggi sono il punto cruciale di ogni singolo processo, dalle aziende ai flussi di processo. Ogni giorno vengono prodotte grandi misure di dati strutturati e non strutturati. Data Science entra in campo qui. È un dominio multidisciplinare che include funzioni statistiche e matematiche per ragionare su ogni singola informazione.

I dati in mano provengono da diversi sottodomini, ciascuno relativo a un insieme più ampio di aree problematiche e funzioni. Questi dati, sebbene disponibili, devono essere risolti per interpretare ciò che implica. La scienza dei dati penetra nelle aree problematiche per il business ottenendole in primo luogo. I metodi nel processo includono il rilevamento delle aree di difficoltà non sfruttate e quindi la ricerca di soluzioni a quelle che aiuteranno a migliorare il business.

Traendo tutte le informazioni approfondite dai dati disponibili, puoi trovare soluzioni a problemi critici e aiutare a far progredire la tua attività. Copre l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e la programmazione naturale.

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Cos'è SQL?

SQL è un linguaggio di interrogazione che mira a gestire un database relazionale. I database relazionali sono una raccolta di tabelle strutturate da cui i dati possono essere recuperati, modificati e ristrutturati. Si è dimostrata vantaggiosa la funzionalità dei database relazionali che consente agli utenti di non modificare necessariamente le tabelle nei database. SQL è una delle abilità tecniche importanti da avere se vuoi padroneggiare la scienza dei dati.

SQL è un'API standard per i database relazionali. La programmazione in SQL è utile in un'ampia gamma di attività che includono domande, incluso l'aggiornamento e l'eliminazione dei dati. Tutto ciò costituisce i passaggi critici per i risultati dell'analisi finale ai fini della scienza dei dati. I suoi numerosi tipi di dati coprono numeri interi e virgola mobile di vario tipo e precisione.

SQL viene quindi utilizzato in modo utile per manipolare e analizzare i dati in metodi specifici con l'obiettivo di ottenere risultati utili. Esempi di database che utilizzano SQL includono MySQL, Oracle, SQLite, ecc. Scopri di più su come SQL è uno strumento indispensabile per gli ingegneri di Big Data.

Perché è necessario SQL per la scienza dei dati?

Il concetto alla base della scienza dei dati è lo sradicamento, l'elaborazione e l'interpretazione dell'enorme quantità di dati prodotti. Il passaggio successivo consiste nell'ottenere informazioni utili da esso. La necessità dell'ora sono gli strumenti da utilizzare per archiviare e gestire questa misura sostanziale e completa dei dati.

È qui che entra in gioco SQL. SQL o Structured Query Language è un linguaggio di query. Come linguaggio di programmazione per computer, viene applicato per raccogliere, gestire e recuperare i dati archiviati nel database. Viene utilizzato per eseguire molte operazioni di query, sviluppi di ricerca, estrazioni, modifica e trasformazione dei dati.

Leggi: I 9 migliori strumenti per la scienza dei dati nel 2020

Per un trattamento accurato dei dati, abbiamo bisogno di un sistema di gestione fluido per progettare le singole fasi della gestione e un linguaggio che ci consenta di presentare i metodi di cui abbiamo bisogno mentre lavoriamo con i nostri dati.

Da leggere: Domande per l'intervista SQL.

Quali attributi favoriscono SQL per Data Science?

Diverse caratteristiche di SQL lo rendono adatto all'interpretazione dettagliata e allo scopo di analisi dopo l'estrazione dei dati nella scienza dei dati. I diversi attributi di SQL per la scienza dei dati includono:

1. È uno strumento semplice con una serie di comandi e tipi di dati che, una volta compresi, diventano operativi senza interruzioni. L'obiettivo principale è estrarre i dati da blocchi di file più grandi dal database. MySQL è riconosciuto come uno dei linguaggi più basilari e comprensibili utilizzati nel linguaggio di query per comunicare al meglio con il repository di dati.

2. Oltre alla facilità di funzionamento, la piattaforma SQL fornisce sicurezza ai tuoi dati. MySQL ha un solido livello di sicurezza dei dati che tiene conto della delicatezza e della riservatezza dei tuoi dati. La funzionalità di crittografia delle password della piattaforma SQL la rende protetta e blocca le invasioni di ogni tipo.

3. MySQL è un tipo open-source che ti permette di scaricare l'applicazione gratuitamente da qualsiasi luogo, solo visitando il loro sito ufficiale. Il download viene completato in pochi minuti dalla velocità offerta.

4. Enorme capacità di gestire i dati. I database SQL sono repository che possono contenere milioni di righe e colonne di dati al loro interno.

5. MySQL segue un'architettura client-server. In questo, MySQL funge da database e le varie applicazioni funzionano come client, che poi comunicheranno con il server. Nel canale di comunicazione i dati vengono condivisi, le modifiche vengono salvate e aggiornate.

6. Le piattaforme SQL sono adatte a quasi tutti i sistemi operativi. Semplice da eseguire su Windows, Linux o Unix, SQL, è composto da numerose API e librerie, aiuta a sviluppare applicazioni MySQL. Adottando linguaggi come C, C++, Java, Python, ecc. puoi programmare i dati con altri client su una rete locale o tramite Internet. La combinazione di Python e MySQL è considerata utile su tutti i sistemi.

7. La proprietà personalizzabile di MySQL è utile per renderlo indipendente dalla piattaforma. MySQL, insieme alle applicazioni client, ha la libertà di operare con vari sistemi operativi.

8. Lo strumento operativo ad alta velocità di MySQL lo rende un programma operativo per database considerevolmente sicuro. Essendo supportato da numerosi test di benchmark, consente allo sviluppatore di costruire un'elevata produttività utilizzando trigger e procedure riservate.

Comandi SQL

Per utilizzare lo strumento in modo funzionale, di seguito sono riportati i comandi importanti essenziali in SQL per Data Science:

1. Il primo comando è SQL è CREATE DATABASE. Come suggerisce il nome, questo comando crea un database per te.

Sintassi:

CREA DATABASE nome;

USA nome;

• Il punto e virgola funge da terminatore qui.
• Il comando USE attiva il database che è stato creato.
• Scrivere i comandi in maiuscolo ti aiuterà a distinguere il comando dal nome della tabella dei valori

2. Il secondo comando è CREATE TABLE. Questo è considerato uno dei comandi principali per impostare correttamente i dati per l'analisi nella scienza dei dati. Può contenere molte variabili di dati di diversi tipi di dati.

Sintassi:

CREATE TABLE nome (variabile1 tipo_dati1, variabile2 tipo_dati2);

• Questa funzione creerà la tabella come essenziale.

3. Il terzo comando qui è INSERT INTO. Questo comando viene utilizzato per inserire un nuovo comando nella tabella.

Sintassi:

INSERT INTO name VALUES (valore1, valore2, valore3…..);

• I valori inclusi devono concordare con i tipi di dati assegnati.

4. Il comando successivo è SELEZIONA . Questo è considerato uno dei comandi più importanti in SQL per la scienza dei dati. Il motivo della sua elevata implicazione è che viene utilizzato per estrarre il particolare insieme di dati richiesto dal database. Seleziona una colonna/tabella definita e ottiene i dati richiesti.

Sintassi :

SELEZIONA*DA nome_tabella

• Il comando può essere regolato secondo l'utilità.

5. Dopo SELECT c'è il comando UPDATE . Ciò consentirà la modifica di qualsiasi valore memorizzato nella tabella. Il comando WHERE selezionerà i dati esatti che si intende modificare.

Sintassi:

Aggiorna table_name SET variabile1='' WHERE condizione;

6. Il comando DELETE segue l'UPDATE. Come suggerisce il nome, cancellerà i dati dal tuo set di dati.

Sintassi:

DELETE FROM tabella WHERE condizione;

• Il comando WHERE ti aiuterà a definire una condizione dopo il comando di eliminazione per eliminare i dati dal set di dati desiderato.

7. Il comando DROP TABLE funziona per eliminare tutto il contenuto di una tabella specificata.

Sintassi:

DROP TABLE nome_tabella;

Conclusione

Data Science utilizza strumenti per derivare, estrarre e analizzare i dati per risolvere i problemi aziendali. La gestione e la percezione delle singole unità dal considerevole volume di dati richiedono una combinazione di competenze e potenza tecnologica.

SQL è uno strumento di linguaggio di interrogazione che mira a manipolare e gestire i database relazionali per gestire e analizzare i dati in metodi specifici, cercando di ottenere risultati utili. Si tratta di un sistema di gestione regolare volto a semplificare il faticoso processo di estrazione dei dati dall'enorme pila di database fungendo da comunicatore linguistico tra l'uomo che gestisce la raccolta e il sistema informatico che trasporta il carico. I comandi sono gli input della lingua che l'altra estremità del software comprende.