O SQL é importante para a ciência dos dados? Certamente é! Esta linguagem pode ajudá-lo a construir uma base para sua carreira analítica. Vamos ver como você usa SQL na ciência dos dados.

A ciência de dados está quente agora mesmo. E se você pudesse prever o próximo colapso do mercado? Ou conter a propagação do Ébola? Ou prever com precisão uma crise de saúde meses ou até mesmo anos antes que ela aconteça? Os cientistas de dados estão trabalhando arduamente neste tipo de projetos, e estão ganhando salários saudáveis no processo. Não é de admirar que o cientista de dados tenha sido coroado como o trabalho mais sexy do século 21 pela Harvard Business Review.

Vamos voltar à idéia de prever problemas e encontrar soluções com a ciência dos dados. Para que isso aconteça, é necessária uma montanha (ou duas) de dados. Muitos países adotaram iniciativas de dados abertos, portanto, os repositórios de dados públicos estão se tornando mais complexos e mais comuns. O acesso a todas essas informações requer a capacidade de se comunicar com os bancos de dados que as armazenam.

Há várias linguagens de programação que você pode usar para suas análises, por exemplo, Python ou R. O SQL é importante para a ciência dos dados se você puder escolher outra? É claro que você não é obrigado a usar SQL, mas é uma boa escolha para aqueles que querem começar a aprender sua primeira linguagem. Explicarei as razões mais tarde.

SQL em Ciência de Dados Começa com Base de Dados

Antes de explicar por que você usaria SQL na ciência dos dados, vou esclarecer conceitos básicos de dados. Se seus olhos estão brilhando sobre a noção de bancos de dados, fique comigo. Os bancos de dados não são novos; é apenas que a era dos Grandes Dados injetou uma sensação de novidade e urgência no mundo dos bancos de dados.

Basicamente, existem três tipos comuns de bancos de dados: hierárquicos, em rede e relacionais. Um banco de dados relacional é independente de suas aplicações - a estrutura do banco de dados pode ser modificada sem impactar quaisquer aplicações conectadas. Em um banco de dados relacional, é possível definir relações complexas entre tabelas, e é possível acessar as relações diretamente.

Em contraste, um banco de dados hierárquico ou em rede é freqüentemente projetado para uma aplicação específica. Estes dois tipos de banco de dados são considerados soluções legadas.

Em resumo, os bancos de dados relacionais tornaram-se o mecanismo de armazenamento de dados mais comum, e SQL é a forma mais comum de comunicação com eles.

O que é SQL?

Este artigo fala sobre SQL na ciência dos dados, mas o que é SQL exatamente? Linguagem de Consulta Estruturada, comumente abreviada para SQL, é uma poderosa linguagem de programação que pode adicionar, apagar, extrair ou operar com informações dentro de um banco de dados relacional. Você pode até mesmo usar SQL para executar funções analíticas complicadas e alterar a estrutura do próprio banco de dados - adicionando ou apagando tabelas, por exemplo. Tornou-se uma norma ANSI em 1986 e uma norma ISO em 1987.

Existem diferentes "sabores" de SQL que funcionam com diferentes motores de banco de dados. Por exemplo, o PostgreSQL está o mais próximo possível do padrão SQL, enquanto outros mecanismos utilizam sua própria variante, por exemplo, o Microsoft SQL Server utiliza o Transact-SQL, ou T-SQL. Como os dialetos em uma linguagem falada, estas variantes SQL ocasionalmente usam palavras ou estruturas diferentes. Elas também podem ter funcionalidades adicionais que são exclusivas a essa variante. Entretanto, elas ainda são firmemente reconhecíveis como SQL

Quatro Razões Porque SQL é Fantástico

Agora que respondemos à pergunta "Quão importante é SQL para a ciência dos dados? e explicamos o que é, vamos investigar quatro razões pelas quais qualquer aspirante a profissional precisa de SQL na ciência dos dados:

1. Está se tornando um padrão para usar SQL na ciência dos dados
   A proficiência em SQL é um requisito básico para muitos trabalhos de ciência de dados, incluindo analista de dados, desenvolvedor de inteligência de negócios, analista programador, administrador de banco de dados e desenvolvedor de banco de dados. Você precisará de SQL para se comunicar com o banco de dados e trabalhar com os dados. Muitas entrevistas técnicas para estes trabalhos testam as habilidades SQL de alguma forma, geralmente no teste do quadro branco (ou seja, onde você resolve um problema escrevendo código em um quadro branco).
2. SQL Integra-se com Linguagens de Scripting
   O SQL é importante na ciência dos dados? Às vezes, ele lhe dará todas as informações de que você precisa. Mas talvez você queira levar isso mais longe. Talvez você queira resumir os dados de uma determinada maneira e depois criar uma boa visualização de dados para sua aplicação web. Ou talvez você queira usar o resultado da consulta como uma das entradas para o próximo passo em algum código que você esteja escrevendo. Ou talvez você tenha um pacote de script funcional e queira integrá-lo ao ambiente SQL.
   Felizmente, você pode converter o resultado definido em um formato XML ou JSON e usá-lo para o consumo de dados subseqüente. Dependendo da versão do SQL que você utiliza, bibliotecas especializadas em conexão (como SQLite e MySQLdb) permitem que você conectar um aplicativo cliente ao seu banco de dados. Você pode até mesmo integrar seu pacote de códigos como um procedimento armazenado. Isto facilita muito a análise exploratória de dados, a construção e ajuste de algoritmos e a avaliação e implantação de modelos.
3. SQL é Declarativo
   A aprendizagem de máquinas envolve algoritmos de auto-aprendizado - algoritmos que podem ajustar seu desempenho sem ter o processo codificado em código rígido em um conjunto de regras lógicas. Em outras palavras, o aprendizado de máquina permite especificar seu objetivo sem especificar como ele é feito. SQL funciona de maneira semelhante.
   SQL é não-processado e projetado especificamente para acessar dados. A principal diferença entre SQL e as linguagens convencionais de programação (R, Python, Java, etc.) é que as instruções SQL especificam QUE operações de dados devem ser realizadas em vez de COMO realizá-las. Quando você escreve o script Python, o intérprete Python lê seu programa linha por linha e executa as instruções em cada linha. Se você já escreveu algum código, você sabe quanto tempo isso leva!
   Em contraste, o conjunto conciso de comandos SQL economiza tempo e reduz a quantidade de programação necessária para realizar consultas complexas. Em vez de dirigir um compilador ao longo de cada etapa do caminho, você simplesmente diz o que quer que ele faça.
4. SQL Prepara Você para o NoSQL
   Qual a importância do SQL para a ciência dos dados? Se você está planejando uma carreira de dados séria, há mais um motivo para começar com esta linguagem. A velocidade e o volume dos grandes dados tornaram os bancos de dados NoSQL mais populares. O NoSQL é valorizado por sua escalabilidade e flexibilidade, mas por ter evoluído tão rapidamente que atualmente não há um mecanismo ou interface padrão. Tackle SQL primeiro, e aprender NoSQL será muito mais fácil. Uma vez que você tenha uma base SQL sólida, você apreciará as limitações assim como as vantagens do NoSQL (ou seja, o NoSQL usa objetos de documento flexíveis ao invés do esquema tabular pré-determinado e fixo do SQL).

Usando SQL em Ciência de Dados Abre Portas

Depois de analisar meu artigo, você é capaz de responder à pergunta "Qual é a importância do SQL para a ciência dos dados". Muitas pessoas estão se precipitando na ciência dos dados, na aprendizagem de máquinas e na inteligência artificial. É de vital importância que você se destaque, dominando os fundamentos deste campo, bem como os conceitos de flashier. O domínio de SQL na ciência de dados lhe dará uma boa compreensão dos bancos de dados relacionais, que são o pão e a manteiga deste campo. Ele também impulsionará seu perfil profissional, especialmente em comparação com aqueles com experiência limitada em bancos de dados.

Há muitas maneiras de começar a usar SQL na ciência dos dados, incluindo LearnSQL.com.br's SQL para Iniciantes curso. O importante é começar logo, testar sua compreensão ao longo do caminho e construir um conjunto de habilidades de qualidade que possa servir como rampa de lançamento para sua carreira na ciência dos dados.