SQL مقابل Python: ما الذي يجب أن تتعلمه؟
في هذه المقالة ، سنغطي الميزات الرئيسية لكل من Python و SQL ، وأوجه التشابه والاختلاف الرئيسية بينهما ، وأي منها يجب أن تختاره أولاً لبدء رحلة علم البيانات.
إذا كنت تفكر في اقتحام علم البيانات ، فإن تعلم البرمجة أمر إلزامي. يعد الترميز أحد الأنشطة الرئيسية لمحترفي البيانات. سواء كان عليك جمع البيانات أو تنظيفها أو تحليلها أو تصورها ، فإن كل شيء تقريبًا يتم من خلال البرمجة. ومن ثم ، فأنت بحاجة إلى البدء في تعلم البرمجة في المرحلة المبكرة من رحلة علم البيانات الخاصة بك.
لذا ، فأنت على استعداد لبدء البرمجة. لكن ما هي لغة البرمجة التي يجب أن تختارها؟ هذا سؤال كلاسيكي للغاية بين الوافدين الجدد في علم البيانات. هناك العديد من لغات البرمجة لعلوم البيانات ، ولكن تعلمها جميعًا في نفس الوقت قد يكون شبه مستحيل ومحبِط. من الأفضل اختيار واحدة ، وبمجرد إتقانها ، تقدم إلى واحدة أخرى حسب احتياجاتك أو اهتماماتك.
هناك جدل شائع حول أفضل لغة برمجة للبدء. في هذا الصدد ، تعتبر Python و SQL من المرشحين المناسبين لبدء مغامرة البرمجة الخاصة بك. تعتبر Python و SQL من لغات البرمجة الشائعة للغاية في علم البيانات ، ولن تحقق نجاحًا كبيرًا في حياتك المهنية إلا إذا كنت تتقن كلاهما.
في الأقسام التالية ، سنشرح ماهية Python و SQL ، والاختلافات الرئيسية بينهما ، والأفضل للتعلم أولاً. تابع القراءة!
لماذا تختار بايثون؟
تم تصنيف Python في المرتبة الأولى في العديد من مؤشرات شعبية لغات البرمجة ، مثل TIOBE Index ومؤشر PYPL ، وهي اليوم لغة البرمجة ذات الحجم الواحد الذي يناسب الجميع.
Python هي لغة برمجة مفتوحة المصدر للأغراض العامة مع إمكانية تطبيق واسعة في العديد من مجالات تطوير البرمجيات. نظرًا لبساطتها وقابليتها للقراءة (بالقرب من اللغة الإنجليزية) ، غالبًا ما يشار إلى Python على أنها واحدة من أسهل لغات البرمجة للتعلم والاستخدام للمبرمجين المبتدئين. إذا كنت تريد أن تتذوق كيف تبدو البرمجة باستخدام Python ، فراجع مقدمة حول Python Course.
على الرغم من أنه لم يتم تصميمه لعلوم البيانات عندما تم تطويره في أوائل التسعينيات ، فقد تطورت Python على مر السنين وهي تُستخدم اليوم على نطاق واسع في علوم البيانات والتعلم الآلي وهندسة البيانات. هذا بفضل نظامها البيئي الغني بالحزم. بفضل الآلاف من المكتبات القوية التي يدعمها مجتمع المستخدمين الضخم ، تستطيع Python أداء جميع أنواع المهام المتعلقة بالبيانات.
تحليل البيانات. Python هي أقوى طريقة لتحليل البيانات. مع المكتبات ذات المستوى العالمي مثل الباندا و NumPy ، كل شيء ممكن مع بضعة أسطر من التعليمات البرمجية ، من جمع البيانات وتنقية البيانات إلى تحليل البيانات الاستكشافية والتحليل الإحصائي
عرض مرئي للمعلومات. طريقة رائعة لاكتشاف الأنماط المخفية في مجموعات البيانات الخاصة بك وتقديم نتائجك هي من خلال تصور بياناتك باستخدام مخططات ومخططات مقنعة. يمكن للعديد من الحزم أن تفعل السحر ، مثل matplotlib و seaborn و plotly.
التعلم الالي. يستخدم التعلم الآلي ، وهو حقل فرعي للذكاء الاصطناعي ، الخوارزميات لتمكين الآلات من تعلم الأنماط والاتجاهات من البيانات التاريخية لعمل تنبؤات. تعتبر scikit-Learn حزمة شائعة وسهلة الاستخدام لتنفيذ نماذج التعلم الآلي القوية.
تعلم عميق. التعلم العميق هو جزء من مجموعة أوسع من أساليب التعلم الآلي المعنية بتنفيذ الشبكات العصبية الاصطناعية. كانت هذه الخوارزميات القوية وراء بعض أكثر الاختراقات ابتكارًا في علم البيانات في السنوات القليلة الماضية. مع المكتبات والأطر القوية مثل Keras و TensorFlow ، فإن Python هي لغة الانتقال للتعلم العميق.
لماذا تختار SQL؟
يتم تخزين الكثير من بيانات الشركات في قواعد البيانات ، أي قواعد البيانات العلائقية. قاعدة البيانات العلائقية هي نوع من قواعد البيانات التي توفر الوصول إلى نقاط البيانات المرتبطة ببعضها البعض عبر جداول مختلفة مع صفوف وأعمدة. بعبارة أخرى ، تعد قواعد البيانات العلائقية بديلاً مصقولًا أكثر قابلية للتوسع لجداول البيانات التقليدية.
منذ تطويرها في أوائل السبعينيات من قبل شركة IBM ، كانت SQL (لغة الاستعلام الهيكلية) هي لغة البرمجة الأكثر شيوعًا للتواصل مع البيانات وتحريرها واستخراجها من قواعد البيانات. أن تكون بطلاقة في إدارة قواعد البيانات و SQL أمر لا بد منه إذا كنت ترغب في التقدم في حياتك المهنية في علم البيانات. يمكنك معرفة المزيد حول استخدامات SQL في مقالتنا الكاملة.
من المزايا الرائعة لـ SQL أنه من السهل جدًا التعلم مقارنةً بلغات البرمجة الأخرى. ويرجع ذلك إلى بناء الجملة التعريفي البسيط ، المصمم خصيصًا لإدارة قواعد البيانات العلائقية باستخدام استعلامات SQL. الاستعلام عبارة عن جملة تتكون من أوامر SQL مختلفة تؤدي معًا مهمة محددة في قاعدة بيانات ، مثل الوصول إلى البيانات وتعديلها وتحديثها وحذفها
ستمكنك معرفة SQL من العمل مع قواعد بيانات ارتباطية مختلفة ، بما في ذلك الأنظمة الشائعة مثل SQLite و MySQL و PostgreSQL. على الرغم من الاختلافات الطفيفة بين قواعد البيانات العلائقية هذه ، فإن بنية الاستعلامات الأساسية متشابهة إلى حد كبير ، مما يجعل SQL لغة متعددة الاستخدامات.
مسارات بايثون الوظيفية
Python هي المهارة الأكثر طلبًا في علم البيانات. نتيجة لذلك ، فإن Python مطلوبة في كل وظيفة تقريبًا في الصناعة.
هناك الكثير من المسارات الوظيفية التي يجب اتباعها بمجرد أن تتقن لغة بايثون. يمكنك أن تجد أدناه بعضًا من أشهرها. للحصول على قائمة أكثر تفصيلاً .
عالم البيانات
هناك طلب كبير على علماء البيانات عبر القطاعات. سواء كان الأمر يتعلق بتطوير نماذج التعلم الآلي لتحسين المسارات أو التعامل مع البيانات الجينية لتطوير علاجات جديدة للأمراض النادرة ، فإن Python هي الحل لتحليل كميات هائلة من البيانات.
يحتاج علماء البيانات إلى أن يكونوا قادرين على تطبيق الرياضيات والإحصاء والطريقة العلمية ؛ استخدام أدوات وتقنيات متعددة لتنظيف وإعداد البيانات ؛ إجراء التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي ، وشرح كيف يمكن استخدام هذه النتائج لتوفير حلول قائمة على البيانات لمشاكل الأعمال. في كل هذه المهام ، تعد Python هي الأداة الأكثر شيوعًا التي يستخدمها علماء البيانات.
متوسط الراتب لعالم البيانات في الولايات المتحدة ، وفقًا لـ Glassdoor ، هو 121،276 دولارًا.
محلل بيانات
علماء البيانات ومحللو البيانات هم أقرباء. بينما يركز علماء البيانات على تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بالمستقبل والتعامل مع حالات عدم اليقين ، يتم تدريب محللي البيانات بشكل خاص على التعامل مع مشاكل الأعمال ، مثل تطوير مؤشرات الأداء الرئيسية ، وإنشاء حلول لأصحاب المصلحة ، وتقليل تكاليف الأعمال. Python هي لغة الانتقال لمحللي البيانات لتحليل البيانات ، على الرغم من أن الأدوات الأخرى ، بما في ذلك برامج ذكاء الأعمال ، مثل Power BI أو Tableau و SQL ، لها نفس الأهمية.
هناك طلب كبير على محللي البيانات بالفعل ، ويبدو أن الطلب سيزداد بمرور الوقت. يقدر جلاسدور متوسط راتب قدره 72337 دولارًا لهؤلاء المهنيين.
مهندس تعلم الآلة
يركز مهندسو التعلم الآلي على البحث وبناء وتصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأتمتة النماذج التنبؤية وجعلها قابلة للتطوير. في جوهرها ، يطورون خوارزميات تستخدم بيانات الإدخال وتستفيد من النماذج الإحصائية للتنبؤ بمخرجات مع تحديث المخرجات باستمرار عندما تصبح البيانات الجديدة متاحة.
بينما يمتلك مهندسو التعلم الآلي مجموعة أدوات كبيرة للقيام بعملهم ، لا تزال Python أداة لا غنى عنها.
متوسط الراتب السنوي لمهندسي التعلم الآلي هو 136454 دولارًا.
المسارات الوظيفية في SQL
على الرغم من وجودها لبعض الوقت الآن ، لا تزال SQL أداة لا غنى عنها للمطورين ومحترفي البيانات في جميع أنحاء العالم. SQL موجودة في كل مكان ، كونها لغة الانتقال لإدارة البيانات عبر الصناعات والشركات من الدرجة الأولى مثل Google و Meta و Amazon.
كلغة شائعة للغاية ، فإن الفرص واسعة ومتنوعة. يمكنك العثور أدناه على قائمة ببعض أكثر وظائف SQL شيوعًا.
مهندس قواعد البيانات
مهندس قواعد البيانات مسؤول عن تصميم قاعدة البيانات الأكثر ملاءمة وموثوقية لتطبيق معين. يقوم مهندس قاعدة البيانات بتطوير استراتيجيات النمذجة للتأكد من أن قاعدة البيانات آمنة وقابلة للتطوير وتعمل بشكل موثوق. يستلزم ذلك معرفة جميع الأنواع المختلفة من قواعد البيانات - علائقية ، وقاعدة بيانات NoSQL ، وقواعد بيانات بيانية ، وموزعة ، وما إلى ذلك - ولديها الخبرة لتحديد نوع الموقف الذي يحتاج إلى نوع قاعدة البيانات.
يقدر Glassdoor متوسط الراتب السنوي لمهندس قواعد البيانات بمبلغ 111،365 دولارًا.
مطور برامج
يقوم مطورو البرامج بإنشاء برامج وتطبيقات الكمبيوتر. هم الذين يبرمجون البرامج ، بما في ذلك البرامج والميزات الجديدة.
غالبًا ما تتطلب هذه التطبيقات بيانات لتعمل بشكل صحيح. هل يمكنك تخمين مكان تخزين البيانات؟ نعم ، قاعدة بيانات علائقية. هذا يجعل SQL واحدة من أكثر المهارات الأساسية للمطورين.
متوسط الراتب السنوي لمهندس البرمجيات هو 101.739 دولار.
مسؤول قاعدة البيانات
مسؤولو قواعد البيانات مسؤولون عن ضمان تشغيل قاعدة البيانات بكفاءة وأمان. يحتفظون بمعلومات المستخدمين ، ويخصصون لهم حقوق الوصول المناسبة وفقًا لاحتياجاتهم ، ويراقبون الاستخدام. يقوم مسؤولو قواعد البيانات أيضًا بمهمة دعم البيانات المخزنة على أساس روتيني.
متوسط الراتب السنوي لهذه المهنة ، وفقًا لـ Glassdoor ، هو 89،806 دولارًا.
Python vs SQL: ما هي اللغة التي يجب أن تتعلمها أولاً؟
ما هي اللغة التي يجب أن تتعلمها أولاً؟ على الرغم من أن هذا السؤال ملائم بشكل خاص للقادمين الجدد في علم البيانات ، فمن المهم ملاحظة أنه على المدى الطويل ، ستحتاج إلى إتقان كل من Python و SQL إذا كنت ترغب في التقدم في حياتك المهنية.
بعد قولي هذا ، ستعتمد إجابة السؤال على أهدافك وأولوياتك ومعرفة البرمجة السابقة التي قد تكون لديك.
SQL هي بالتأكيد لغة أسهل في التعلم من Python. يحتوي على بناء جملة أساسي للغاية له غرض وحيد هو التواصل مع قواعد البيانات العلائقية. نظرًا لأنه يتم تخزين قدر كبير من البيانات في قواعد البيانات العلائقية ، فإن استرداد البيانات باستخدام استعلامات SQL غالبًا ما يكون الخطوة الأولى في أي مشروع لتحليل البيانات. يعد تعلم SQL أيضًا خيارًا رائعًا لأنه سيساعدك على استيعاب المفاهيم الأساسية للبرمجة بطريقة سهلة الاستخدام ، مما يمهد طريقك للانتقال إلى لغات برمجة أكثر تعقيدًا.
ومع ذلك ، كلغة برمجة للأغراض العامة ، سيسمح لك تعلم Python بالقيام بالكثير من الأشياء الرائعة. على سبيل المثال ، باستخدام Python ، ستتمكن من تنفيذ مشروع علم بيانات شامل ، بدءًا من جمع البيانات وتنظيف البيانات وحتى تحليل البيانات وتصور البيانات.
تعد Python أكثر تنوعًا من SQL ، ولكنها تستغرق وقتًا أطول للتحدث بطلاقة. على الرغم من ذلك ، يُنظر إلى بايثون على نطاق واسع على أنها لغة صديقة للمبتدئين بسبب تركيبها الشبيه بالإنجليزية وتركيزها على قابلية القراءة.
نوع العمل الذي تبحث عنه يستحق أيضًا التفكير. على سبيل المثال ، إذا كنت مهتمًا بمجال ذكاء الأعمال ، فمن المحتمل أن يكون تعلم SQL خيارًا أفضل ، حيث تتم معظم مهام التحليلات باستخدام أدوات BI ، مثل Tableau أو PowerBI. على النقيض من ذلك ، إذا كنت ترغب في ممارسة مهنة علم البيانات البحتة ، فمن الأفضل أن تتعلم بايثون أولاً.