SQL dla nauki o danych: dlaczego SQL, lista korzyści i poleceń

Wprowadzenie do nauki o danych

Dane są dziś sednem każdego procesu, od firm po przepływy procesów. Każdego dnia tworzone są duże miary danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Data Science wkracza tutaj na pole. Jest to dziedzina multidyscyplinarna, która obejmuje funkcje statystyczne i matematyczne w celu uzasadnienia każdej pojedynczej informacji.

Dostępne dane pochodzą z kilku poddomen, z których każda odnosi się do szerszego zestawu obszarów problemowych i funkcji. Te dane, chociaż są dostępne, muszą zostać rozwiązane, aby zinterpretować, co implikuje. Data science penetruje obszary problemowe dla biznesu pozyskując je w pierwszej kolejności. Metody w procesie obejmują wykrywanie niewykorzystanych obszarów trudności, a następnie znajdowanie rozwiązań tych, które pomogą usprawnić biznes.

Wyprowadzając wszystkie szczegółowe informacje z dostępnych danych, możesz znaleźć rozwiązania krytycznych problemów i pomóc w rozwoju firmy. Obejmuje sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe, a także naturalne programowanie.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Co to jest SQL?

SQL to język zapytań, który ma na celu zarządzanie relacyjną bazą danych. Relacyjne bazy danych są kompilacją ustrukturyzowanych tabel, z których można pobierać, modyfikować i restrukturyzować dane. Udowodniono, że funkcjonalność relacyjnych baz danych, która pozwala użytkownikom niekoniecznie zmieniać tabele w bazach danych, jest korzystna. SQL jest jedną z ważnych umiejętności technicznych, jeśli chcesz opanować naukę o danych.

SQL to standardowe API dla relacyjnych baz danych. Programowanie w SQL jest pomocne w szerokim zakresie działań, które obejmują kwestionowanie, w tym aktualizowanie i eliminowanie danych. Z których wszystkie stanowią krytyczne kroki do ostatecznej analizy wyników w celu nauki danych. Jego liczne typy danych obejmują liczby całkowite i zmiennoprzecinkowe różnego rodzaju i dokładności.

SQL jest zatem wykorzystywany do użytecznej manipulacji i analizowania danych w określonych metodach mających na celu uzyskanie użytecznych wyników. Przykłady baz danych korzystających z SQL to MySQL, Oracle, SQLite itp. Dowiedz się więcej, jak SQL jest niezbędnym narzędziem dla inżynierów Big Data.

Dlaczego SQL jest potrzebny do nauki o danych?

Koncepcją leżącą u podstaw nauki o danych jest wykorzenianie, przetwarzanie i interpretacja ogromnej ilości wytworzonych danych. Następnym krokiem jest uzyskanie z niego przydatnych informacji. Potrzeba godziny to narzędzia, których można używać do przechowywania i zarządzania tak obszerną, kompleksową miarą danych.

Tu właśnie pojawia się SQL. SQL lub Structured Query Language to język zapytań. Jako język programowania komputerowego służy do gromadzenia, zarządzania i odzyskiwania danych przechowywanych w bazie danych. Służy do wykonywania wielu operacji zapytań, opracowywania badań, ekstrakcji, edycji i przekształcania danych.

Przeczytaj: 9 najlepszych narzędzi do analizy danych w 2020 r.

Do dokładnego przetwarzania danych potrzebujemy sprawnego systemu zarządzania, który zaprojektuje poszczególne etapy obsługi oraz języka, który pozwoli nam przedstawić metody, których potrzebujemy podczas pracy z naszymi danymi.

Musisz przeczytać: Pytania do wywiadu SQL.

Które atrybuty sprzyjają SQL for Data Science?

Kilka cech SQL sprawia, że ​​nadaje się on do szczegółowej interpretacji i analizy po ekstrakcji danych w nauce o danych. Różne atrybuty SQL do nauki o danych obejmują:

1. Jest to proste narzędzie z zestawem poleceń i typów danych, które po zrozumieniu stają się bezproblemowe w obsłudze. Podstawowym celem jest wyodrębnienie danych z większych fragmentów plików z bazy danych. MySQL jest uznawany za jeden z najbardziej podstawowych i zrozumiałych języków używanych w języku zapytań do najlepszej komunikacji z repozytorium danych.

2. Platforma SQL oprócz łatwości działania zapewnia bezpieczeństwo Twoich danych. MySQL posiada solidną warstwę bezpieczeństwa danych, która uwzględnia delikatność i poufność Twoich danych. Funkcja szyfrowania haseł platformy SQL zapewnia jej ochronę i blokuje wszelkiego rodzaju inwazje.

3. MySQL to typ open source, który umożliwia bezpłatne pobranie aplikacji z dowolnego miejsca, tylko odwiedzając ich oficjalną stronę internetową. Pobieranie zostanie ukończone w ciągu kilku minut według oferowanej prędkości.

4. Ogromna zdolność do obsługi danych. Bazy danych SQL to repozytoria, które mogą przechowywać w nich miliony wierszy i kolumn danych.

5. MySQL podąża za architekturą klient-serwer. W tym przypadku MySQL działa jako baza danych, a różne aplikacje działają jako klienci, którzy następnie komunikują się z serwerem. W kanale komunikacji dane są udostępniane, zmiany są zapisywane i aktualizowane.

6. Platformy SQL są zgodne z prawie każdym systemem operacyjnym. Prosty w obsłudze w systemach Windows, Linux lub Unix SQL, składa się z wielu interfejsów API i bibliotek, pomaga w tworzeniu aplikacji MySQL. Przyjmując języki takie jak C, C++, Java, Python itp. możesz programować dane z innymi klientami w sieci lokalnej lub przez Internet. Połączenie Pythona i MySQL jest uważane za przydatne we wszystkich systemach.

7. Konfigurowalna właściwość MySQL jest korzystna, aby uczynić go niezależnym od platformy. MySQL, wraz z aplikacjami klienckimi, może działać w różnych systemach operacyjnych.

8. Szybkie narzędzie operacyjne MySQL sprawia, że ​​jest to znacznie bezpieczny program do obsługi baz danych. Poparte licznymi testami porównawczymi, pozwala programiście zbudować wysoką produktywność za pomocą wyzwalaczy i procedur zarezerwowanych.

Polecenia SQL

Aby funkcjonalnie obsługiwać narzędzie, poniżej przedstawiono ważne polecenia, które są niezbędne w SQL for Data Science:

1. Pierwsze polecenie to SQL CREATE DATABASE. Jak sama nazwa wskazuje, to polecenie tworzy dla Ciebie bazę danych.

Składnia:

UTWÓRZ BAZĘ DANYCH nazwa;

UŻYJ nazwy;

• Średnik pełni tutaj rolę terminatora.
• Polecenie USE aktywuje utworzoną bazę danych.
• Pisanie poleceń wielką literą pomoże Ci odróżnić polecenie od nazwy tabeli wartości

2. Drugie polecenie to CREATE TABLE. Jest to uważane za jedno z podstawowych poleceń do prawidłowego ustawiania danych do analizy w nauce o danych. Może zawierać wiele zmiennych danych o różnych typach danych.

Składnia:

CREATE TABLE nazwa (zmienna1 typ_danych1, zmienna2 typ_danych2);

• Ta funkcja stworzy tabelę jako niezbędną.

3. Trzecie polecenie to INSERT INTO. To polecenie służy do wstawiania nowego polecenia do tabeli.

Składnia:

INSERT INTO nazwa WARTOŚCI (wartość1, wartość2, wartość3…..);

• Uwzględnione wartości muszą być uporządkowane z przypisanymi typami danych.

4. Następne polecenie to WYBIERZ . Jest to uważane za jedno z najważniejszych poleceń SQL dla nauki o danych. Powodem jego dużej implikacji jest to, że służy do wyodrębnienia określonego zestawu danych, które są wymagane z bazy danych. Wybiera zdefiniowaną kolumnę/tabelę i uzyskuje żądane dane.

Składnia :

SELECT*FROM nazwa_tabeli

• Polecenie można dostosować zgodnie z narzędziem.

5. Po SELECT jest polecenie UPDATE . Umożliwi to modyfikację dowolnej wartości przechowywanej w Twojej tabeli. Polecenie WHERE wybierze dokładnie te dane, które zamierzasz zmodyfikować.

Składnia:

Aktualizacja nazwa_tabeli SET zmienna1 ='' Warunek WHERE ;

6. Polecenie DELETE następuje po aktualizacji. Jak sama nazwa wskazuje, usunie dane z Twojego zbioru danych.

Składnia:

DELETE FROM table WHERE warunek;

• Polecenie WHERE pomoże ci zdefiniować warunek po poleceniu usuwania, aby usunąć dane z żądanego zestawu danych.

7. Komenda DROP TABLE służy do usuwania całej zawartości określonej tabeli.

Składnia:

DROP TABLE nazwa_tabeli;

Wniosek

Data Science wykorzystuje narzędzia do pozyskiwania, wydobywania i analizowania danych w celu rozwiązywania problemów biznesowych. Obsługa i postrzeganie poszczególnych jednostek ze znacznej ilości danych wymaga połączenia umiejętności i mocy technologicznej.

SQL to narzędzie języka zapytań, które ma na celu manipulowanie i obsługę relacyjnych baz danych w celu zarządzania danymi i ich analizowania za pomocą określonych metod, dążąc do uzyskania przydatnych wyników. Jest to płynny system zarządzania mający na celu uproszczenie żmudnego procesu wydobywania danych z ogromnego stosu baz danych, działając jako komunikator językowy między człowiekiem obsługującym zbiór a systemem komputerowym przenoszącym obciążenie. Polecenia to wejścia językowe, które rozumie drugi koniec oprogramowania.