Python vs. SQL para análise de dados

Você certamente já ouviu falar de SQL e Python. Talvez você até tenha trabalhado com uma dessas linguagens. Ambas têm pontos fortes e fracos. Quando se trata de análise de dados, qual delas você deve usar? Este artigo demonstrará como o Python e o SQL são úteis para a análise de dados e como o conhecimento de ambas as linguagens pode impulsionar sua jornada de análise de dados.

Decidiu entrar no setor de análise de dados? Ótimo! Um número cada vez maior de empresas está procurando pessoas que possam analisar dados e tirar conclusões a partir deles. Mas há outro desafio: quais ferramentas você usará para isso? Não se preocupe, eu o ajudarei com isso. As opções mais óbvias seriam SQL ou Python.

Se você decidir aprender SQL para análise de dados, comece com o SQL para Iniciantes curso. Ele é interativo, 100% on-line e ensinará tudo o que você precisa saber para começar. Essa é a melhor opção se você leva sua carreira a sério. Prefere começar com Python? A trilha Python Basics em nosso site irmão LearnPython.com é uma boa opção. E o primeiro curso dessa trilha de aprendizado é totalmente gratuito!

Mas espere, por que estou oferecendo a você essas linguagens específicas e o que elas são exatamente? Continue lendo para descobrir.

Uma breve introdução ao SQL e ao Python

SQL

SQL, acrônimo de Structured Query Language (Linguagem de consulta estruturada), é uma linguagem de programação usada para trabalhar com bancos de dados relacionais. Com o SQL, você pode extrair, modificar e excluir informações de um banco de dados. Também é possível modificar a estrutura do próprio banco de dados.

O SQL é surpreendentemente amigável para iniciantes: você pode realizar operações complexas com solicitações muito curtas, diretas e compreensíveis. Deseja um guia claro sobre como aprender SQL de forma eficaz e indolor? Aqui está A melhor maneira de aprender SQL: um guia abrangente para iniciantes.

Vamos ver o exemplo a seguir. Imagine que você vende equipamentos esportivos on-line e que todas as informações sobre os produtos estão localizadas em uma tabela chamada products em seu banco de dados. Você deseja recuperar o preço de um de seus produtos cujo SKU é A5E4EQZWE; você pode fazer isso com a seguinte solicitação:

SELECT price FROM products WHERE sku=’A5E4EQZWE’;

Simples, não é? Agora, você pode alterar o preço desse produto em seu banco de dados executando a seguinte solicitação:

UPDATE products SET price=25.5 WHERE sku=’A5E4EQZWE’;

Se você quiser descobrir algumas solicitações SQL incríveis, leia o artigo Top 7 SQL Avançado Queries for Data Analysis, de Nicole Darnley.

O SQL também é extremamente eficiente. Ele pode lidar com solicitações superpesadas e complexas em um curto espaço de tempo, o que o torna o aliado perfeito para a análise de dados! O SQL é usado até mesmo por pessoas não técnicas: as equipes de vendas, marketing e finanças (entre outras) usam o SQL para extrair, processar e analisar informações e tomar decisões com base nos dados.

O SQL é excelente, mas tem algumas limitações. Em primeiro lugar, é importante mencionar que o SQL é uma linguagem padronizada; há muitas pequenas variações do SQL chamadas dialetos SQL. MySQL, PostgreSQL e Microsoft SQL Server, por exemplo, são dialetos de SQL. Mas não se preocupe; os dialetos SQL são mutuamente inteligíveis, e a mudança de um para outro não é um grande problema. Interessado em bancos de dados? Você deve ler o excelente artigo Os bancos de dados mais populares em 2023, de Kamila Ostrowska.

O SQL é uma linguagem de programação específica de domínio, o que significa que é usada para uma coisa específica: trabalhar com bancos de dados. Não é possível desenvolver um aplicativo ou criar algoritmos complexos com o SQL. Mas se você estiver usando o SQL para uma finalidade como a análise de dados, essa limitação realmente não importa.

O SQL é um divisor de águas. Mesmo que você não tenha experiência em codificação, é fácil aprender e começar a se aprofundar em grandes conjuntos de dados. Com apenas alguns comandos, você pode extrair fatos e números interessantes de um mar de informações. Se estiver se perguntando se o SQL é muito difícil de dominar, confira o artigo de Jill Thornhill Is SQL Hard to Learn?

Além disso, o SQL funciona em qualquer lugar. Quer você esteja usando um pequeno banco de dados de computador ou um grande sistema on-line, o SQL é a ferramenta ideal. Como a tecnologia continua mudando, o SQL permanece relevante, o que o torna uma ferramenta confiável para qualquer pessoa que trabalhe com dados. Em resumo, o SQL é fácil de usar e poderoso, uma combinação rara no mundo da tecnologia.

Python

Ao contrário do SQL, o Python é uma linguagem de programação de uso geral: você pode fazer quase tudo com Python! É possível construir um site, criar um aplicativo de desktop, escrever algoritmos complexos ou executar scripts. Você pode até mesmo criar jogos com Python!

De acordo com a Pesquisa de desenvolvedores do StackOverflow 2023o Python é uma das linguagens de programação mais populares para quem está aprendendo a programar. Além de estar na moda, Python é uma excelente linguagem de programação para iniciantes: ela tem uma sintaxe fácil de entender e escrever. O código Python a seguir calcula a circunferência de um círculo com um determinado raio:

import math

def calculate_circumference(radius):
    return 2 * math.pi * radius

radius = 2
circumference = calculate_circumference(radius)
print(f"The circumference of the circle with radius {radius} is {circumference:.2f}")

Bastante simples e compreensível, certo? A sintaxe é limpa; o código não é inundado por colchetes ou parênteses redundantes. Em Python, a indentação é obrigatória; isso reduz o código espaguete. O estilo de programação imperativo do Python permite que você produza um código limpo e aumente sua produtividade. Também é muito gratificante ler o código limpo de outro programador. Você não perde muito tempo tentando entender o código, o que significa que pode se concentrar no assunto principal (por exemplo, implementar um novo recurso).

O Python é multifuncional, mas também é a linguagem principal para a ciência de dados. Há uma infinidade de bibliotecas e estruturas Python incríveis para análise de dados e aprendizado de máquina! A biblioteca Python mais famosa para manipulação de grandes conjuntos de dados é, sem dúvida, a NumPy. O NumPy é o resultado de um enorme trabalho colaborativo da comunidade Python; é uma ferramenta essencial para cientistas de dados.

As bibliotecas Python são fascinantes; se você quiser saber mais sobre elas, leia Bibliotecas Python que você precisa conhecer em 2023, de Soner Yildirim.

Conhecer Python pode significar um salário maior. Muitas empresas valorizam as habilidades em Python e estão dispostas a pagar bem por elas. Portanto, se estiver procurando aumentar seu salário, aprender Python é uma atitude inteligente.

Há uma enorme demanda por especialistas em Python. Desde a criação de sites até a construção de tecnologia inteligente, o Python é usado em toda parte. Grandes empresas e novas startups estão sempre procurando pessoas que conheçam Python. E com sua crescente comunidade e atualizações, a popularidade do Python não está diminuindo. Portanto, aprender Python significa que você está se preparando para muitas oportunidades de trabalho agora e no futuro.

E a melhor parte é que Python é fácil de aprender. Ele é direto e se lê quase como o inglês normal. Isso o torna excelente para iniciantes. Mas não é apenas para iniciantes; até mesmo os especialistas o adoram porque é poderoso o suficiente para lidar com grandes tarefas. Em resumo, ele é simples e forte, uma combinação perfeita.

Python vs. SQL para análise de dados

Nesta seção, vou me aprofundar em áreas específicas do SQL para análise de dados, comparando seus recursos com os do Python para determinar qual é a melhor opção.

Em primeiro lugar, vamos falar sobre uma etapa crucial do processo de análise de dados: a limpeza dos dados. Antes de analisar os dados, é importante garantir que eles sejam precisos e confiáveis. É necessário identificar e corrigir erros, inconsistências e imprecisões em um conjunto de dados.

Em geral, o SQL é preferido para a limpeza de dados: a maioria das operações de limpeza é direta (por exemplo, remover linhas com dados ausentes) e pode ser executada com solicitações SQL simples. Além disso, o SQL lida com grandes conjuntos de dados mais facilmente do que o Python e, muitas vezes, leva a um tempo de execução melhor. No entanto, se você precisar executar operações complexas para limpar seus dados, o SQL pode se tornar complicado. O uso de uma biblioteca Python, como NumPy ou pandas, pode ser mais adequado.

Em seguida, temos a manipulação de dados. Depois de extrair e limpar os dados, você provavelmente precisará organizá-los para facilitar a compreensão e a interpretação. O SQL pode ser usado para operações básicas, mas o Python é geralmente preferido para a manipulação de dados: bibliotecas como NumPy ou pandas contêm a maioria das funções de que você precisa.

Depois de limpar e manipular seus dados, você pode visualizá-los! Para visualizações básicas de dados (por exemplo, vendas ao longo do tempo), você pode usar ferramentas de análise de dados como o Metabase, que se baseia em solicitações de SQL. Ele produz gráficos interativos surpreendentes (pizza, cascata, etc.) que você pode mostrar às partes interessadas ou incluir em um relatório. Se precisar de visualizações mais avançadas, você pode usar as bibliotecas Python Matplotlib e seaborn, que oferecem uma ampla gama de funções de plotagem 2D e 3D.

Por fim, há o aprendizado de máquina! Quando seus dados estiverem limpos e bem organizados, você poderá usá-los para criar modelos preditivos. Sem SQL aqui; você pode fazer isso com Python e duas de suas bibliotecas populares para aprendizado de máquina: scikit-learn e TensorFlow. Ambas as bibliotecas fornecem algoritmos para classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade, bem como ferramentas para pré-processamento de dados, seleção de modelos e avaliação.

Como você pode ver, usar o SQL para análise de dados é tão importante quanto o Python; ambos têm seus pontos fortes exclusivos. Recomendo enfaticamente que você aprenda essas duas linguagens de programação. Precisa de ajuda para traçar seu curso? Kateryna Koidan escreveu um roteiro para se tornar um analista de dados; você deveria lê-lo!

SQL vs. Python: Qual é a melhor para análise de dados?

Quando se trata de escolher entre SQL e Python para análise de dados, é como escolher entre maçãs e laranjas. Ambos são fantásticos em seus próprios aspectos. O SQL é uma ferramenta poderosa para gerenciar e consultar grandes conjuntos de dados diretamente dos bancos de dados. Sua precisão na extração de pontos de dados específicos é inigualável, o que o torna o favorito de muitos analistas de dados.

Por outro lado, a versatilidade do Python se destaca. Não se trata apenas de análise de dados; com Python, você pode se aventurar no desenvolvimento da Web, no aprendizado de máquina e muito mais. Suas bibliotecas facilitam a manipulação e a análise de dados. Para aqueles que querem se aprofundar nos dados e obter insights, o Python é um companheiro confiável.

Mas a questão é a seguinte: não há necessidade de escolher um em detrimento do outro. No mundo da análise de dados, usar SQL e Python juntos pode ser incrível. Imagine usar o SQL para buscar dados e depois empregar as ferramentas do Python para analisá-los e visualizá-los. É como ter o melhor dos dois mundos.

Então, quem ganha no debate Python vs. SQL para análise de dados? A resposta é simples: Ambos são campeões no campo da análise de dados. Se o seu objetivo é ser um analista de dados de alto nível, dominar tanto o SQL quanto o Python é o caminho a seguir. Eles se complementam, garantindo que você esteja bem equipado para enfrentar qualquer desafio de dados que apareça em seu caminho.

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Obrigado por ler este artigo; espero realmente que você tenha gostado!