データサイエンスのためのSQL：なぜSQL、利点とコマンドのリスト

データサイエンス入門

今日のデータは、ビジネスからプロセスフローまで、すべてのプロセスの核心です。 毎日、構造化データと非構造化データの大規模な測定値が生成されます。 データサイエンスはここでこの分野に参入します。 これは、すべての情報を推論するための統計的および数学的な機能を含む学際的な領域です。

手元にあるデータはいくつかのサブドメインからのものであり、それぞれがより広範な問題領域と機能のセットに関連しています。 このデータは利用可能ですが、それが意味することを解釈するために解決する必要があります。 データサイエンスは、そもそもビジネスの問題領域を取得することによって、それらを取得することによってビジネスの問題領域に浸透します。 このプロセスの方法には、未開発の困難な領域を検出し、ビジネスの改善に役立つ解決策を見つけることが含まれます。

利用可能なデータからすべての知識のある洞察を導き出すことにより、重大な問題の解決策を見つけ、ビジネスを前進させるのに役立ちます。 人工知能、機械学習、自然プログラミングをカバーしています。

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SQLとは何ですか？

SQLは、リレーショナルデータベースの管理を目的としたクエリ言語です。 リレーショナルデータベースは、データを取得、変更、および再構築できる構造化テーブルをまとめたものです。 ユーザーがデータベース内のテーブルを必ずしも変更できないようにするリレーショナルデータベースの機能は、有利であることが証明されています。 SQLは、データサイエンスを習得したい場合に必要な重要な技術スキルの1つです。

SQLは、リレーショナルデータベースの標準APIです。 SQLでのプログラミングは、データの更新や削除など、質問を含むさまざまなアクティビティで役立ちます。 これらはすべて、データサイエンスの目的で最終的な分析結果への重要なステップを形成します。 その多数のデータ型は、さまざまな種類と精度の整数と浮動小数点をカバーしています。

したがって、SQLは、有用な結果を引き出すことを目的とした特定の方法でデータを操作および分析するために有用に展開されます。 SQLを使用するデータベースの例には、MySQL、Oracle、SQLiteなどがあります。SQLがビッグデータエンジニアにとって必須のツールである方法の詳細をご覧ください。

データサイエンスにSQLが必要なのはなぜですか？

データサイエンスの根底にある概念は、生成された大量のデータの根こそぎ、処理、および解釈です。 次のステップは、そこから有用な洞察を取得することです。 時間の必要性は、この実質的で包括的なデータの測定値を保存および管理するために使用するツールです。

これがSQLの出番です。SQLまたは構造化照会言語は照会言語です。 コンピュータプログラミング言語として、データベースに保存されているデータを収集、管理、および回復するために適用されます。 これは、多くのクエリ操作、研究開発、抽出、編集、およびデータの変換を実行するために使用されます。

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データを正確に処理するには、処理の個々のステップを設計するためのスムーズな管理システムと、データの操作中に必要な方法を提示できる言語が必要です。

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SQL for Data Scienceを支持する属性はどれですか？

SQLのいくつかの特性により、データサイエンスでのデータ抽出後の詳細な解釈と分​​析の目的に適しています。 データサイエンスのためのSQLのさまざまな属性は次のとおりです。

1.これは、一度理解するとシームレスに操作できるようになる一連のコマンドとデータ型を備えた簡単なツールです。 主な目的は、データベースのより大きなファイルのチャンクからデータを抽出することです。 MySQLは、データリポジトリとの通信を最適化するために、クエリ言語で使用される最も基本的で理解しやすい言語の1つとして認識されています。

2.機能のしやすさは別として、SQLプラットフォームはデータにセキュリティを提供します。 MySQLには、データの繊細さと機密性を考慮に入れた堅牢なデータセキュリティレイヤーがあります。 SQLプラットフォームのパスワード暗号化機能により、SQLプラットフォームが保護され、あらゆる種類の侵入がブロックされます。

3. MySQLはオープンソースタイプであり、公式Webサイトにアクセスするだけで、どこからでも無料でアプリケーションをダウンロードできます。 ダウンロードは、提供された速度で数分で完了します。

4.データを処理するための大容量。 SQLデータベースは、数百万のデータの行と列を保持できるリポジトリです。

5. MySQLは、クライアントサーバーアーキテクチャを追跡します。 この場合、MySQLはデータベースとして機能し、さまざまなアプリケーションがクライアントとして機能し、クライアントはサーバーと通信します。 通信チャネルでは、データが共有され、変更も保存および更新されます。

6. SQLプラットフォームは、ほぼすべてのオペレーティングシステムに対応しています。 SQLは、Windows、Linux、またはUnixで簡単に実行でき、多数のAPIとライブラリで構成されており、MySQLアプリケーションの開発に役立ちます。 C、C ++、Java、Pythonなどの言語を採用すると、ローカルネットワーク上またはインターネットを介して他のクライアントとデータをプログラムできます。 PythonとMySQLの組み合わせは、すべてのシステムで役立つと考えられています。

7. MySQLのカスタマイズ可能なプロパティは、プラットフォームに依存しないようにするために役立ちます。 MySQLは、クライアントアプリケーションとともに、さまざまなオペレーティングシステムで動作する自由を持っています。

8. MySQLの高速操作ツールにより、MySQLはかなり安全なデータベース操作プログラムになります。 多数のベンチマークテストにバックアップされているため、開発者はトリガーと予約済みの手順を使用して高い生産性を構築できます。

SQLコマンド

ツールを機能的に操作するために、SQL forDataScienceに不可欠な重要なコマンドは次のとおりです。

1.最初のコマンドはSQLがCREATEDATABASEです。 名前が示すように、このコマンドはデータベースを作成します。

構文：

CREATEDATABASE名;

USE名;

• ここでは、セミコロンがターミネータとして機能します。
• USEコマンドは、作成されたデータベースをアクティブ化します。
• コマンドを大文字で書くと、コマンドを値の表の名前と区別するのに役立ちます

2.2番目のコマンドはCREATETABLEです。 これは、データサイエンスで分析するためにデータを正しく設定するための主要なコマンドの1つと見なされています。 さまざまなデータ型の多くのデータ変数を含めることができます。

構文：

CREATE TABLE名（variable1 data_type1、variable2 data_type2）;

• この関数は、必須としてテーブルを作成します。

3.ここでの3番目のコマンドはINSERTINTOです。 このコマンドは、テーブルに新しいコマンドを挿入するために使用されます。

構文：

INSERT INTO name VALUES（value1、value2、value3…..）;

• 含まれる値は、割り当てられたデータ型と一致している必要があります。

4.次のコマンドはSELECTです。 これは、データサイエンスのためのSQLで最も重要なコマンドの1つと見なされています。 その影響が大きい理由は、データベースから必要な特定のデータセットを抽出するために使用されるためです。 定義された列/テーブルを選択し、要求されたデータを取得します。

構文：

SELECT * FROM table_name

• コマンドはユーティリティごとに調整できます。

5. SELECTに続くのは、 UPDATEコマンドです。 これにより、テーブルに保存されている値を変更できます。 WHEREコマンドは、変更する予定の正確なデータを選択します。

構文：

table_name SET variable1='' WHERE条件を更新します。

6.DELETEコマンドはUPDATEの後に続きます。 名前が示すように、データセットからデータが削除されます。

構文：

DELETEFROMテーブルWHERE条件;

• WHEREコマンドは、deleteコマンドに続く条件を定義して、目的のデータセットからデータを削除するのに役立ちます。

7. DROP TABLEコマンドは、指定されたテーブルのすべての内容を削除するように機能します。

構文：

DROP TABLE table_name;

結論

データサイエンスは、ツールを使用してデータを導き出し、マイニングし、分析して、ビジネス上の問題を解決します。 かなりの量のデータからの個々のユニットの処理と認識には、スキルとテクノロジーの力の融合が必要です。

SQLは、リレーショナルデータベースを操作および処理して、特定の方法でデータを管理および分析することを目的としたクエリ言語ツールであり、有用な結果を導き出すことを目的としています。 これは、コレクションを操作する人間と負荷を運ぶコンピューターシステムとの間の言語コミュニケーターとして機能することにより、データベースの膨大な山からデータを抽出するという骨の折れるプロセスを簡素化することを目的としたスムーズな管理システムです。 コマンドは、ソフトウェアのもう一方の端が理解できる言語入力です。