SQL para Data Science: Por que SQL, Lista de Benefícios e Comandos

Introdução à ciência de dados

Os dados hoje são o cerne de cada processo, de negócios a fluxos de processos. A cada dia, grandes medidas de dados estruturados e não estruturados são produzidas. Data Science entra em campo aqui. É um domínio multidisciplinar que inclui funções estatísticas e matemáticas para raciocinar cada pedaço de informação.

Os dados em mãos são de vários subdomínios, cada um relacionado a um conjunto mais amplo de áreas e funções problemáticas. Esses dados, embora disponíveis, precisam ser resolvidos para interpretar o que eles implicam. A ciência de dados penetra nas áreas problemáticas dos negócios obtendo-as em primeiro lugar. Os métodos no processo incluem detectar as áreas de dificuldade inexploradas e, em seguida, encontrar soluções para aquelas que ajudarão a melhorar o negócio.

Ao derivar todos os insights de conhecimento dos dados disponíveis, você pode encontrar soluções para problemas críticos e ajudar a impulsionar seus negócios. Abrange Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Programação Natural.

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O que é SQL?

SQL é uma linguagem de consulta que visa gerenciar um banco de dados relacional. Os bancos de dados relacionais são uma compilação de tabelas estruturadas das quais os dados podem ser recuperados, modificados e reestruturados. A funcionalidade dos bancos de dados relacionais que permite que os usuários não necessariamente alterem as tabelas nos bancos de dados é comprovadamente vantajosa. O SQL é uma das habilidades técnicas importantes para ter se você quiser dominar a ciência de dados.

SQL é uma API padrão para os bancos de dados relacionais. A programação em SQL é útil em uma ampla gama de atividades que incluem questionamentos, incluindo atualização e eliminação de dados. Todos eles formam as etapas críticas para os resultados finais da análise no propósito da ciência de dados. Seus numerosos tipos de dados abrangem números inteiros e pontos flutuantes de vários tipos e precisões.

O SQL é, portanto, implantado de maneira útil para manipular e analisar os dados em métodos específicos com o objetivo de obter resultados úteis. Exemplos de bancos de dados que usam SQL incluem MySQL, Oracle, SQLite, etc. Saiba mais como SQL é uma ferramenta obrigatória para engenheiros de Big Data.

Por que o SQL é necessário para a ciência de dados?

O conceito subjacente à ciência de dados é o desenraizamento, processamento e interpretação da enorme quantidade de dados produzidos. O passo seguinte é obter informações úteis a partir dele. A necessidade do momento é usar ferramentas para armazenar e gerenciar essa medida substancial e abrangente de dados.

É aqui que entra o SQL. SQL ou Structured Query Language é uma linguagem de consulta. Como linguagem de programação de computador, é aplicada para coletar, gerenciar e recuperar os dados armazenados no banco de dados. Ele é usado para realizar muitas operações de consulta, desenvolvimentos de pesquisa, extrações, edição e transformação dos dados.

Leia: As 9 principais ferramentas de ciência de dados em 2020

Para o processamento preciso dos dados, exigimos um sistema de gerenciamento suave para projetar as etapas individuais no manuseio e uma linguagem que nos permita apresentar os métodos de que precisamos ao trabalhar com nossos dados.

Deve ler: Perguntas da entrevista SQL.

Quais atributos favorecem o SQL para Data Science?

Várias características do SQL o tornam adequado para fins de interpretação e análise detalhados após a extração de dados em ciência de dados. Os diferentes atributos do SQL para ciência de dados incluem:

1. É uma ferramenta fácil com um conjunto de comandos e tipos de dados que, uma vez compreendidos, tornam-se fáceis de operar. O objetivo principal é extrair dados de grandes blocos de arquivos do banco de dados. O MySQL é reconhecido como uma das linguagens mais básicas e compreensíveis usadas na linguagem de consulta para se comunicar melhor com o repositório de dados.

2. Além da facilidade de funcionamento, a plataforma SQL oferece segurança aos seus dados. O MySQL possui uma robusta camada de segurança de dados que leva em consideração a delicadeza e a confidencialidade de seus dados. O recurso de criptografia de senha da plataforma SQL a torna protegida e bloqueia invasões de todos os tipos.

3. MySQL é um tipo de código aberto que permite baixar o aplicativo gratuitamente de qualquer lugar, apenas visitando seu site oficial. O download é concluído em poucos minutos pela velocidade oferecida.

4. Grande capacidade de manipulação de dados. Bancos de dados SQL são repositórios que podem conter milhões de linhas e colunas de dados neles.

5. O MySQL segue uma arquitetura cliente-servidor. Neste, o MySQL atua como um banco de dados, e as diversas aplicações funcionam como clientes, que então se comunicarão com o servidor. No canal de comunicação, os dados são compartilhados, as alterações são salvas e atualizadas também.

6. As plataformas SQL são compatíveis com quase todos os sistemas operacionais. Simples de rodar em Windows, Linux ou Unix, o SQL, composto por inúmeras APIs e bibliotecas, auxilia no desenvolvimento de aplicações MySQL. Adotando linguagens como C, C++, Java, Python, etc. você pode programar os dados com outros clientes em uma rede local ou pela internet. A combinação de Python e MySQL é considerada útil em todos os sistemas.

7. A propriedade personalizável do MySQL é benéfica para torná-lo independente de plataforma. O MySQL, juntamente com os aplicativos clientes, tem a liberdade de operar em vários sistemas operacionais.

8. A ferramenta operacional de alta velocidade do MySQL o torna consideravelmente um programa operacional de banco de dados seguro. Sendo respaldado por inúmeros testes de benchmark, permite ao desenvolvedor construir alta produtividade usando gatilhos e procedimentos reservados.

Comandos SQL

Para operar funcionalmente a ferramenta, a seguir estão os comandos importantes que são essenciais no SQL for Data Science:

1. O primeiro comando é SQL é CREATE DATABASE. Como o nome sugere, este comando cria um banco de dados para você.

Sintaxe:

CRIAR nome do BANCO DE DADOS;

USE nome;

• O ponto e vírgula atua como um terminador aqui.
• O comando USE ativa o banco de dados que foi criado.
• Escrever os comandos em letras maiúsculas irá ajudá-lo a distinguir o comando do nome da tabela de valores

2. O segundo comando é o CREATE TABLE. Este é considerado um dos principais comandos para definir os dados corretamente para análise em ciência de dados. Ele pode conter muitas variáveis ​​de dados de diferentes tipos de dados.

Sintaxe:

CREATE TABLE nome (variável1 tipo_dados1, variável2 tipo_dados2);

• Esta função criará a tabela como essencial.

3. O terceiro comando aqui é INSERT INTO. Este comando é usado para inserir um novo comando em sua tabela.

Sintaxe:

INSERT INTO nome VALUES (valor1, valor2, valor3…..);

• Os valores incluídos devem ser combinados com os tipos de dados atribuídos.

4. O próximo comando é SELECT . Este é considerado um dos comandos mais importantes em SQL para ciência de dados. O motivo de sua alta implicação é que ele é usado para extrair o conjunto específico de dados necessário do banco de dados. Ele pega uma coluna/tabela definida e obtém os dados exigidos.

Sintaxe :

SELECT*FROM table_name

• O comando pode ser ajustado de acordo com o utilitário.

5. Após SELECT está o comando UPDATE . Isso permitirá a modificação de qualquer valor armazenado em sua tabela. O comando WHERE selecionará os dados exatos que você pretende modificar.

Sintaxe:

Atualizar table_name SET variable1='' WHERE condição;

6. O comando DELETE segue o UPDATE. Como o nome sugere, ele excluirá os dados do seu conjunto de dados.

Sintaxe:

DELETE FROM tabela WHERE condição;

• O comando WHERE o ajudará a definir uma condição após o comando delete para excluir os dados do conjunto de dados desejado.

7. O comando DROP TABLE funciona para excluir todo o conteúdo de uma tabela especificada.

Sintaxe:

DROP TABLE nome_da_tabela;

Conclusão

Data Science usa ferramentas para derivar, minerar e analisar dados para resolver problemas de negócios. O manuseio e a percepção de unidades individuais a partir do volume considerável de dados exigem uma combinação de habilidades e poder tecnológico.

SQL é uma ferramenta de linguagem de consulta que visa manipular e manipular bancos de dados relacionais para gerenciar e analisar os dados em métodos específicos - buscando obter resultados úteis. É um sistema de gerenciamento suave que visa simplificar o árduo processo de extração de dados da enorme pilha de bancos de dados, atuando como um comunicador de linguagem entre o humano que opera a coleção e o sistema de computador que carrega a carga. Os comandos são as entradas de idioma que a outra extremidade do software entende.