Chắc hẳn đối với bạn nào bắt đầu học hay tìm hiểu về Data Analyst đều sẽ tự băn khoăn rằng: SQL hay Python là gì? Tại sao chúng ta lại học 2 công cụ này? Nên học công cụ nào trước? Chúng ta cùng đi tìm câu trả lời trong bài viết này cùng MCI nhé!

SQL - Python là gì?

Python là ngôn ngữ lập trình cấp cao được sử dụng cho vô số lĩnh vực, như thiết kế web, xử lý dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo. SQL là chữ viết tắt của Structured Query Language, là ngôn ngữ lập trình được sử dụng để xử lý và sửa đổi dữ liệu được lưu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. SQL được sử dụng để quản lý, chỉnh sửa và trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.

Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng và có rất nhiều lĩnh vực ứng dụng. Python có thể được chạy bởi trình thông dịch Python. Trình thông dịch là một phần mềm được sử dụng để nhập dữ liệu vào máy tính và sau đó chuyển dữ liệu đó thành ngôn ngữ mà máy có thể hiểu được để hoạt động.

SQL là ngôn ngữ lập trình dành riêng cho miền và thường được dùng trong quản lý các hệ quản lý cơ sở dữ liệu. Đây là một trong những ngôn ngữ lập trình máy tính phổ biến nhất vì vậy việc quản lý cơ sở dữ liệu thích hợp là vô cùng cần thiết trong thế giới ngày nay. Quản lý cơ sở dữ liệu liên quan đến việc thu thập và truy xuất thông tin vì vậy việc tổ chức tốt những dữ liệu quan trọng là vô cùng cần thiết.

Điểm khác biệt của SQL và Python?

• Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao với nhiều ứng dụng chức năng. SQL là ngôn ngữ lập trình cơ sở dữ liệu phổ biến được sử dụng để chế tạo và xây dựng hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu.
• Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng trong cuộc sống hiện nay và được đa số các công ty công nghệ lớn sử dụng. SQL là một trong những công cụ phổ biến nhất trong ngành, bởi vì Quản lý cơ sở dữ liệu là một trong những phần phức tạp nhất của kinh doanh trực tuyến.
• Python được sử dụng để chế tạo vô số ứng dụng và chương trình máy tính phức tạp, từ những ứng dụng cá nhân đến các công cụ thương mại và đặc biệt là các ứng dụng tự động trong ngành. SQL được sử dụng để chế tạo cơ sở dữ liệu quản lý và truy xuất thông tin điện tử.
• Python chứa một thư viện hàm lớn. Do đó, các loại công việc khác nhau có thể được thực hiện bằng python. SQL không chứa bất kỳ cơ sở dữ liệu nào nhưng có các ngôn ngữ lập trình con khác nhau có thể được sử dụng để làm việc trên cơ sở dữ liệu.
  

Hầu như tất cả những công ty công nghệ đang chuyển từ loại ngôn ngữ lập trình truyền thống sang python và vì thế số lượng ứng dụng đang tăng nhanh theo cấp số nhân. SQL và những công cụ phái sinh của nó được mọi doanh nghiệp dựa trên công nghệ và internet sử dụng như là một công cụ cực mạnh mẽ để mở rộng kinh doanh.

Tại sao SQL vẫn được sử dụng rộng rãi hơn?

SQL là một công cụ tuyệt vời khi bạn đang xử lý dữ liệu quan hệ hoặc trích xuất thông tin quan trọng từ dữ liệu. Đối với phần lớn các quyết định kinh doanh được chúng tôi đặt ra ở cấp độ thống kê, SQL thực hiện xuất sắc nhiệm vụ với các hàm kết hợp và tổng hợp. Khi chúng ta chuyển lên cấp phân tích dữ liệu cao hơn, ví dụ như phân tích đồ thị (vì chúng ta có chức năng thống kê trong SQL) hoặc phân tích đồ thị bằng Hàm tổng hợp hoặc phân tích chuỗi thời gian bằng SQL trở nên khó để có được chúng trừ khi bạn là một ninja SQL.

Đây là nơi các thư viện và gói dữ liệu kiểu Python/R toả sáng qua. Pandas trong Python hoặc dữ liệu. bảng trong R là những cách để xử lý dữ liệu kiểu bảng hoặc quan hệ. Tuy nhiên, SQL cũng tiếp tục trở nên thịnh hành trong ngành khoa học dữ liệu do tính chất lập trình của nó; . Ngoài ra, sự phổ biến của các thư viện dữ liệu như NoSQL và Hadoop, Redshift của Amazon và BigQuery của Google đã biến đổi đáng kể việc xử lý những tác vụ dữ liệu phức tạp với tốc độ xử lý cao hơn.

Khi nào nên lựa chọn Python thay cho SQL?

SQL chứa một tập hợp các truy vấn nhỏ và gọn hơn đáng kể so với Python. Trong SQL, mỗi truy vấn dường như đều sử dụng sự kết hợp của JOINS như những hàm chuyên dụng và các hàm truy vấn con.

Ngược lại, Python giống như một bộ sưu tập những bộ Lego chuyên dụng, mỗi bộ có một mục đích cụ thể. Mỗi thư viện có những tính năng tuỳ chọn giúp xác định một loại cụ thể của một thứ cụ thể: Gấu trúc để xử lý hình ảnh, PyPDF2 để làm việc với PDF, Scikit-learning để học máy và hơn thế nữa.

Nên học công cụ nào trước: SQL hay Python?

Đối với các học viên của MCI, chúng tôi vẫn đưa ra lựa chọn rằng công cụ tốt nhất để bắt đầu Data Analyst là học SQL. SQL là một công cụ thiết yếu đối với bất cứ việc truy vấn dữ liệu nào từ cơ sở dữ liệu quan hệ, ngay cả khi công việc chính của bạn có ít hoặc không liên quan nhiều đến truy vấn dữ liệu.

Ngay cả khi truy vấn SQL dài hơn mười lần so với tập lệnh Python tương đương, thì việc sử dụng nó trong Python sẽ dễ dàng hơn bởi vì nó phát âm giống tiếng Anh. Hãy nhớ rằng, học tập mất nhiều thời gian hơn viết, mà còn tốn nhiều thời gian hơn nữa. 

Hy vọng bài viết này sẽ cung cấp đủ thông tin về SQL, Python để bạn hiểu hơn về hai công cụ này, và đưa ra lựa chọn chính xác nhất khi bắt đầu học Data. Nếu bạn cần tư vấn về khoá học Python hay SQL đừng ngần ngại liên hệ với đội ngũ tư vấn của MCI để được hỗ trợ tốt nhất nhé.