데이터 과학을 위한 SQL: SQL을 선택해야 하는 이유, 이점 및 명령 목록

데이터 과학 소개

오늘날 데이터는 비즈니스에서 프로세스 흐름에 이르기까지 모든 단일 프로세스의 핵심입니다. 매일 많은 양의 정형 및 비정형 데이터가 생성됩니다. 데이터 과학은 여기에서 필드를 입력합니다. 모든 단일 정보를 추론하는 통계 및 수학적 기능을 포함하는 다학문 영역입니다.

손에 든 데이터는 여러 하위 도메인에서 가져온 것이며, 각각은 보다 광범위한 문제 영역 및 기능과 관련되어 있습니다. 이 데이터는 사용 가능하지만 그것이 의미하는 바를 해석하려면 해결해야 합니다. 데이터 과학은 비즈니스의 문제 영역을 먼저 확보함으로써 이를 관통합니다. 프로세스의 방법에는 미개척 어려움 영역을 감지한 다음 비즈니스 개선에 도움이 되는 솔루션을 찾는 것이 포함됩니다.

사용 가능한 데이터에서 모든 지식을 갖춘 통찰력을 이끌어냄으로써 중요한 문제에 대한 솔루션을 찾고 비즈니스를 발전시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공 지능, 기계 학습 및 자연 프로그래밍을 다룹니다.

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SQL이란 무엇입니까?

SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하는 것을 목표로 하는 쿼리 언어입니다. 관계형 데이터베이스는 데이터를 검색, 수정 및 재구성할 수 있는 구조화된 테이블의 모음입니다. 사용자가 데이터베이스의 테이블을 변경할 필요가 없도록 하는 관계형 데이터베이스의 기능은 유리한 것으로 입증되었습니다. SQL은 데이터 과학을 마스터하려는 경우 갖추어야 할 중요한 기술 기술 중 하나입니다.

SQL은 관계형 데이터베이스의 표준 API입니다. SQL 프로그래밍은 데이터 업데이트 및 제거를 포함하여 질문을 포함하는 다양한 활동에 유용합니다. 이 모든 것이 데이터 과학 목적의 최종 분석 결과에 중요한 단계를 형성합니다. 수많은 데이터 유형은 다양한 종류와 정확도의 정수와 부동 소수점을 포함합니다.

따라서 SQL은 유용한 결과를 도출하는 것을 목표로 하는 특정 방법으로 데이터를 조작하고 분석하는 데 유용하게 배포됩니다. SQL을 사용하는 데이터베이스의 예로는 MySQL, Oracle, SQLite 등이 있습니다. SQL이 빅 데이터 엔지니어에게 필수 도구인 방법에 대해 자세히 알아보세요.

데이터 과학에 SQL이 필요한 이유는 무엇입니까?

데이터 과학의 기초가 되는 개념은 생성된 방대한 양의 데이터를 뿌리 뽑고 처리하고 해석하는 것입니다. 다음 단계는 유용한 통찰력을 얻는 것입니다. 시급한 것은 이 중요하고 포괄적인 데이터 측정값을 저장하고 관리하는 데 사용할 도구입니다.

이것이 SQL이 들어오는 곳입니다. SQL 또는 구조적 쿼리 언어는 쿼리 언어입니다. 컴퓨터 프로그래밍 언어로서 데이터베이스에 저장된 데이터를 수집, 관리 및 복구하는 데 적용됩니다. 많은 쿼리 작업, 연구 개발, 추출, 편집 및 데이터 변환을 수행하는 데 사용됩니다.

읽기: 2020년 상위 9가지 데이터 과학 도구

데이터의 정확한 처리를 위해서는 처리의 개별 단계를 설계하기 위한 원활한 관리 시스템과 데이터 작업 중에 필요한 방법을 제시할 수 있는 언어가 필요합니다.

반드시 읽어야 합니다: SQL 인터뷰 질문.

데이터 과학용 SQL을 선호하는 속성은 무엇입니까?

SQL의 몇 가지 특성으로 인해 데이터 과학에서 데이터 추출 후 상세한 해석 및 분석 목적에 적합합니다. 데이터 과학을 위한 SQL의 다양한 속성은 다음과 같습니다.

1. 한 번 이해하면 원활하게 작동할 수 있는 일련의 명령 및 데이터 유형이 있는 쉬운 도구입니다. 주요 목표는 데이터베이스에서 더 큰 파일 청크에서 데이터를 추출하는 것입니다. MySQL은 쿼리 언어에서 데이터 저장소와 가장 잘 통신하는 데 사용되는 가장 기본적이고 이해하기 쉬운 언어 중 하나로 인식됩니다.

2. 기능의 용이성과 별개로 SQL 플랫폼은 데이터에 보안을 제공합니다. MySQL에는 데이터의 섬세함과 기밀성을 고려하는 강력한 데이터 보안 계층이 있습니다. SQL 플랫폼의 암호 암호화 기능은 모든 종류의 침입을 차단하고 보호합니다.

3. MySQL은 공식 웹사이트를 방문하기만 하면 어디서든 무료로 애플리케이션을 다운로드할 수 있는 오픈 소스 유형입니다. 다운로드는 제공된 속도로 몇 분 안에 완료됩니다.

4. 데이터를 처리할 수 있는 방대한 용량. SQL 데이터베이스는 수백만 개의 데이터 행과 열을 저장할 수 있는 리포지토리입니다.

5. MySQL은 클라이언트-서버 아키텍처를 추적합니다. 여기서 MySQL은 데이터베이스 역할을 하고 다양한 애플리케이션은 클라이언트 역할을 하여 서버와 통신합니다. 통신 채널에서는 데이터가 공유되고 변경 사항도 저장 및 업데이트됩니다.

6. SQL 플랫폼은 거의 모든 운영 체제와 호환됩니다. Windows, Linux 또는 Unix에서 실행하기 쉬운 SQL은 수많은 API와 라이브러리로 구성되어 MySQL 애플리케이션 개발에 도움이 됩니다. C, C++, Java, Python 등과 같은 언어를 채택하여 로컬 네트워크 또는 인터넷을 통해 다른 클라이언트와 데이터를 프로그래밍할 수 있습니다. Python과 MySQL의 조합은 모든 시스템에서 유용한 것으로 간주됩니다.

7. MySQL의 커스터마이징 가능한 속성은 플랫폼 독립적으로 만드는 데 유리합니다. MySQL은 클라이언트 애플리케이션과 함께 다양한 운영 체제에서 자유롭게 작동할 수 있습니다.

8. MySQL의 고속 운영 도구는 그것을 상당히 안전한 데이터베이스 운영 프로그램으로 만듭니다. 수많은 벤치마크 테스트를 통해 개발자가 트리거 및 예약된 절차를 사용하여 높은 생산성을 구성할 수 있습니다.

SQL 명령

도구를 기능적으로 작동하기 위해 다음은 데이터 과학용 SQL에서 필수적인 중요한 명령입니다.

1. 첫 번째 명령은 SQL이 CREATE DATABASE입니다. 이름에서 알 수 있듯이 이 명령은 데이터베이스를 생성합니다.

통사론:

CREATE DATABASE 이름;

사용 이름;

• 여기서 세미콜론은 종결자 역할을 합니다.
• USE 명령은 생성된 데이터베이스를 활성화합니다.
• 명령을 대문자로 작성하면 명령을 값 테이블의 이름과 구별하는 데 도움이 됩니다.

2. 두 번째 명령은 CREATE TABLE입니다. 이것은 데이터 과학에서 분석을 위해 데이터를 올바르게 설정하기 위한 기본 명령 중 하나로 간주됩니다. 여기에는 다양한 데이터 유형의 많은 데이터 변수가 포함될 수 있습니다.

통사론:

CREATE TABLE 이름(변수1 데이터 유형1, 변수2 데이터 유형2);

• 이 함수는 필수 테이블을 생성합니다.

3. 여기서 세 번째 명령은 INSERT INTO입니다. 이 명령은 새 명령을 테이블에 삽입하는 데 사용됩니다.

통사론:

INSERT INTO 이름 값(값1, 값2, 값3…..);

• 포함된 값은 할당된 데이터 유형으로 정렬되어야 합니다.

4. 다음 명령은 SELECT 입니다. 이것은 데이터 과학을 위한 SQL에서 가장 중요한 명령 중 하나로 간주됩니다. 그 의미가 높은 이유는 데이터베이스에서 필요한 특정 데이터 집합을 추출하는 데 사용되기 때문입니다. 정의된 열/테이블을 선택하고 필요한 데이터를 얻습니다.

구문 :

SELECT*FROM table_name

• 명령은 유틸리티에 따라 조정할 수 있습니다.

5. SELECT 다음은 UPDATE 명령입니다. 이렇게 하면 테이블에 저장된 모든 값을 수정할 수 있습니다. WHERE 명령은 수정하려는 정확한 데이터를 선택합니다.

통사론:

table_name SET variable1='' WHERE 조건 업데이트 ;

6. DELETE 명령은 UPDATE 다음에 옵니다. 이름에서 알 수 있듯이 데이터 세트에서 데이터를 삭제합니다.

통사론:

DELETE FROM 테이블 WHERE 조건;

• WHERE 명령은 원하는 데이터 세트에서 데이터를 삭제하기 위해 삭제 명령 다음에 조건을 정의하는 데 도움이 됩니다.

7. DROP TABLE 명령은 지정된 테이블의 모든 내용을 삭제하는 기능을 합니다.

통사론:

DROP TABLE table_name;

결론

데이터 과학은 도구를 사용하여 비즈니스 문제를 해결하기 위해 데이터를 파생, 마이닝 및 분석합니다. 상당한 양의 데이터에서 개별 장치를 처리하고 인식하려면 기술과 기술 능력의 조합이 필요합니다.

SQL은 유용한 결과를 도출하기 위해 특정 방법으로 데이터를 관리 및 분석하기 위해 관계형 데이터베이스를 조작하고 처리하는 것을 목표로 하는 쿼리 언어 도구입니다. 컬렉션을 운영하는 인간과 부하를 운반하는 컴퓨터 시스템 사이의 언어 커뮤니케이터 역할을 하여 방대한 데이터베이스 더미에서 데이터를 추출하는 힘든 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 하는 원활한 관리 시스템입니다. 명령은 소프트웨어의 다른 쪽 끝이 이해하는 언어 입력입니다.