Python vs. SQL pour l'analyse de données

Vous avez certainement entendu parler de SQL et de Python. Vous avez peut-être même travaillé avec l'un de ces langages. Ces deux langages ont des forces et des faiblesses. Lorsqu'il s'agit d'analyse de données, lequel devez-vous utiliser ? Cet article montre comment Python et SQL sont utiles pour l'analyse de données et comment la connaissance de ces deux langages peut vous aider dans votre parcours d'analyse de données.

Vous avez décidé de vous lancer dans l'analyse de données ? C'est très bien ! De plus en plus d'entreprises recherchent des personnes capables d'analyser des données et d'en tirer des conclusions. Mais il y a un autre défi à relever : quels outils allez-vous utiliser pour cela ? Ne vous inquiétez pas, je vais vous aider. Les choix les plus évidents sont SQL ou Python.

Si vous décidez d'apprendre SQL pour l'analyse de données, commencez par le cours SQL pour les débutants cours. Il est interactif, 100% en ligne, et vous enseignera tout ce que vous devez savoir pour commencer. C'est le meilleur choix si vous êtes sérieux au sujet de votre carrière. Vous préférez commencer par Python ? Le cours Python Basics de notre site frère LearnPython.com est un bon choix. Et le premier cours de ce parcours d'apprentissage est entièrement gratuit !

Mais attendez, pourquoi vous proposer ces langages particuliers et de quoi s'agit-il exactement ? Lisez la suite pour le savoir.

Brève introduction à SQL et Python

SQL

SQL, acronyme de Structured Query Language, est un langage de programmation utilisé pour travailler avec des bases de données relationnelles. Avec SQL, vous pouvez extraire, modifier et supprimer des informations d'une base de données. Vous pouvez également modifier la structure de la base de données elle-même.

Le langage SQL est étonnamment convivial pour les débutants : vous pouvez effectuer des opérations complexes à l'aide de requêtes très courtes, simples et compréhensibles. Voulez-vous un guide clair sur la façon d'apprendre le langage SQL efficacement et sans douleur ? Voici La meilleure façon d'apprendre SQL : Un guide complet pour les débutants.

Prenons l'exemple suivant. Imaginez que vous vendez des articles de sport en ligne et que toutes les informations relatives à vos produits se trouvent dans une table appelée products dans votre base de données. Vous voulez récupérer le prix d'un de vos produits dont le SKU est A5E4EQZWE; vous pouvez le faire avec la requête suivante :

SELECT price FROM products WHERE sku=’A5E4EQZWE’;

C'est simple, non ? Vous pouvez maintenant modifier le prix de ce produit dans votre base de données en exécutant la requête suivante :

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

Si vous souhaitez découvrir des requêtes SQL de qualité, lisez l'article Les 7 meilleures requêtes SQL avancées pour l'analyse des données de Nicole Darnley.

SQL est également extrêmement efficace. Il peut traiter des requêtes super lourdes et complexes en peu de temps, ce qui en fait l'allié parfait pour l'analyse des données ! Le langage SQL est utilisé même par des personnes non techniques : les équipes de vente, de marketing et de finance (entre autres) utilisent le langage SQL pour extraire, traiter et analyser des informations et pour prendre des décisions basées sur des données.

Le langage SQL est formidable, mais il présente certaines limites. Tout d'abord, il est important de mentionner que SQL est un langage standardisé; il existe de nombreuses petites variations de SQL appelées dialectes SQL. MySQL, PostgreSQL et Microsoft SQL Server, par exemple, sont des dialectes SQL. Mais ne vous inquiétez pas, les dialectes SQL sont mutuellement intelligibles et le passage d'un dialecte à l'autre n'est pas un problème. Les bases de données vous intéressent ? Vous devriez lire l'excellent article Les bases de données les plus populaires en 2023 ) de Kamila Ostrowska.

SQL est un langage de programmation spécifique à un domaine, ce qui signifie qu'il est utilisé pour une chose spécifique : travailler avec des bases de données. Il n'est pas possible de construire une application ou de créer des algorithmes complexes avec SQL. Mais si vous utilisez SQL dans un but tel que l'analyse de données, cette limitation n'a pas vraiment d'importance.

Le langage SQL change la donne. Même si vous êtes novice en matière de codage, il est facile de le prendre en main et de commencer à plonger dans de grands ensembles de données. Quelques commandes suffisent pour extraire des faits et des chiffres intéressants d'une mer d'informations. Si vous vous demandez si le langage SQL est trop difficile à maîtriser, lisez l'article de Jill Thornhill intitulé " Is SQL Hard to Learn" (Le langage SQL est-il difficile à apprendre ?).

De plus, le langage SQL fonctionne partout. Que vous utilisiez une petite base de données informatique ou un grand système en ligne, SQL est l'outil idéal. Alors que la technologie évolue sans cesse, le langage SQL reste pertinent, ce qui en fait un outil de confiance pour tous ceux qui travaillent avec des données. En bref, SQL est à la fois convivial et puissant, une combinaison rare dans le monde de la technologie.

Python

Contrairement à SQL, Python est un langage de programmation polyvalent : vous pouvez presque tout faire avec Python ! Vous pouvez construire un site web, créer une application de bureau, écrire des algorithmes complexes ou exécuter des scripts. Vous pouvez même créer des jeux avec Python !

Selon l'étude StackOverflow Developer Survey 2023 Python est l'un des langages de programmation les plus populaires auprès des personnes qui apprennent à coder. Au-delà de sa popularité, Python est un excellent langage de programmation pour les débutants : sa syntaxe est facile à comprendre et à écrire. Le code Python suivant calcule la circonférence d'un cercle de rayon donné :

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}")

C'est assez simple et compréhensible, n'est-ce pas ? La syntaxe est propre ; le code n'est pas inondé de parenthèses ou de crochets redondants. En Python, l'indentation est obligatoire, ce qui réduit les codes spaghettis. Le style de programmation impératif de Python vous permet de produire un code propre et d'augmenter votre productivité. Il est également très satisfaisant de lire le code propre d'un autre programmeur. Vous ne perdez pas beaucoup de temps à comprendre le code, ce qui vous permet de vous concentrer sur l'essentiel (par exemple, la mise en œuvre d'une nouvelle fonctionnalité).

Python est polyvalent, mais c'est aussi le langage clé pour la science des données. Il existe une multitude de bibliothèques Python et de frameworks géniaux pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique ! La bibliothèque Python la plus célèbre pour la manipulation de grands ensembles de données est sans aucun doute NumPy. NumPy est le résultat d'un énorme travail de collaboration de la communauté Python ; c'est un outil essentiel pour les scientifiques des données.

Les bibliothèques Python sont fascinantes ; si vous voulez en savoir plus, lisez Python Libraries You Need to Know in 2023 par Soner Yildirim.

Connaître Python peut être synonyme de salaire plus élevé. De nombreuses entreprises apprécient les compétences en Python et sont prêtes à les rémunérer correctement. Si vous souhaitez augmenter votre salaire, apprendre Python est donc une bonne idée.

La demande d'experts en Python est énorme. De la création de sites web à la construction de technologies intelligentes, Python est utilisé partout. Les grandes entreprises et les nouvelles startups sont toujours à la recherche de personnes connaissant Python. Et avec sa communauté grandissante et ses mises à jour, la popularité de Python ne ralentit pas. Apprendre Python, c'est donc se préparer à de nombreuses opportunités d'emploi aujourd'hui et à l'avenir.

Et le plus beau, c'est que Python est facile à apprendre. Il est simple et se lit presque comme de l'anglais normal. Il est donc idéal pour les débutants. Mais il n'est pas réservé aux débutants ; même les experts l'apprécient car il est suffisamment puissant pour gérer des tâches importantes. En bref, il est à la fois simple et puissant, une combinaison parfaite.

Python contre SQL pour l'analyse des données

Dans cette section, je vais me plonger dans des domaines spécifiques de SQL pour l'analyse de données, en comparant ses capacités à celles de Python afin de déterminer lequel des deux est le plus adapté.

Tout d'abord, parlons d'une étape cruciale dans le processus d'analyse des données : le nettoyage des données. Avant d'analyser les données, il est important de s'assurer qu'elles sont exactes et fiables. Il est nécessaire d'identifier et de corriger les erreurs, les incohérences et les inexactitudes dans un ensemble de données.

En général, le langage SQL est préféré pour le nettoyage des données : la plupart des opérations de nettoyage sont simples (par exemple, la suppression des lignes comportant des données manquantes) et peuvent être effectuées à l'aide de simples requêtes SQL. En outre, SQL gère les grands ensembles de données plus facilement que Python et permet souvent d'obtenir un meilleur temps d'exécution. Cependant, si vous devez effectuer des opérations complexes pour nettoyer vos données, SQL peut s'avérer délicat. L'utilisation d'une bibliothèque Python comme NumPy ou pandas peut s'avérer plus adaptée.

Vient ensuite la manipulation des données. Après avoir extrait et nettoyé vos données, vous devrez probablement les organiser pour les rendre plus faciles à comprendre et à interpréter. SQL peut être utilisé pour les opérations de base, mais Python est généralement préféré pour la manipulation des données : des bibliothèques comme NumPy ou pandas contiennent la plupart des fonctions dont vous avez besoin.

Une fois que vous avez nettoyé et manipulé vos données, vous pouvez les visualiser ! Pour les visualisations de données de base (par exemple, les ventes au fil du temps), vous pouvez utiliser des outils d'analyse de données tels que Metabase, qui est basé sur des requêtes SQL. Il produit d'étonnants graphiques interactifs (camembert, cascade, etc.) que vous pouvez montrer aux parties prenantes ou inclure dans un rapport. Si vous avez besoin de visualisations plus avancées, vous pouvez utiliser les bibliothèques Python Matplotlib et seaborn, qui offrent un large éventail de fonctions de traçage 2D et 3D.

Enfin, il y a l'apprentissage automatique ! Une fois que vos données sont propres et bien organisées, vous pouvez les utiliser pour créer des modèles prédictifs. Pas de SQL ici ; vous pouvez y parvenir avec Python et deux de ses bibliothèques populaires pour l'apprentissage automatique : scikit-learn et TensorFlow. Ces deux bibliothèques fournissent des algorithmes de classification, de régression, de regroupement et de réduction de la dimensionnalité, ainsi que des outils de prétraitement des données, de sélection et d'évaluation des modèles.

Comme vous pouvez le constater, l'utilisation de SQL pour l'analyse de données est aussi cruciale que celle de Python ; les deux ont leurs points forts uniques. Je vous recommande vivement d'apprendre ces deux langages de programmation. Besoin d'aide pour tracer votre route ? Kateryna Koidan a rédigé une feuille de route pour devenir analyste de données; vous devriez la lire !

SQL vs. Python : Lequel est le meilleur pour l'analyse de données ?

Lorsqu'il s'agit de choisir entre SQL et Python pour l'analyse de données, c'est comme choisir entre des pommes et des oranges. Les deux sont fantastiques dans leur propre domaine. SQL est un outil puissant pour la gestion et l'interrogation de grands ensembles de données directement à partir de bases de données. Sa précision dans l'extraction de points de données spécifiques est inégalée, ce qui en fait le favori de nombreux analystes de données.

En revanche, Python brille par sa polyvalence. Il ne s'agit pas seulement d'analyse de données ; avec Python, vous pouvez vous aventurer dans le développement web, l'apprentissage automatique et bien d'autres choses encore. Ses bibliothèques facilitent la manipulation et l'analyse des données. Pour ceux qui cherchent à plonger dans les données et à en tirer des enseignements, Python est un compagnon de confiance.

Mais voilà : il n'est pas nécessaire de choisir l'un ou l'autre. Dans le monde de l'analyse des données, l'utilisation conjointe de SQL et de Python peut être impressionnante. Imaginez que vous utilisiez SQL pour récupérer des données, puis que vous employiez les outils de Python pour les analyser et les visualiser. C'est comme avoir le meilleur des deux mondes.

Alors, qui gagne dans le débat Python vs. SQL pour l'analyse des données ? La réponse est simple : Les deux sont des champions dans le domaine de l'analyse des données. Si vous souhaitez devenir un analyste de données de premier plan, vous devez maîtriser à la fois SQL et Python. Ils se complètent l'un l'autre, ce qui vous permet d'être bien équipé pour relever tous les défis liés aux données qui se présentent à vous.

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Merci d'avoir lu cet article ; j'espère qu'il vous a plu !