Quatre raisons pour lesquelles vous devez apprendre SQL en science des données

Le langage SQL est-il important pour la science des données ? Certainement ! Ce langage peut vous aider à jeter les bases de votre carrière analytique. Voyons comment vous utilisez SQL en science des données.

La science des données a le vent en poupe en ce moment. Et si vous pouviez prédire le prochain krach boursier ? Ou contenir la propagation d'Ebola ? Ou prédire avec précision une crise sanitaire des mois, voire des années avant qu'elle ne se produise ? Les scientifiques des données travaillent d'arrache-pied sur ce type de projets, et ils gagnent de bons salaires dans le processus. Il n'est pas étonnant que le scientifique des données ait été couronné par la Harvard Business Review comme le travail le plus sexy du 21e siècle.

Revenons à l'idée de prévoir les problèmes et de trouver des solutions avec la science des données. Pour ce faire, une montagne (ou deux) de données est nécessaire. De nombreux pays ont adopté des initiatives de données ouvertes, de sorte que les référentiels de données publiques deviennent plus complexes et plus courants. Pour exploiter toutes ces informations, il faut être capable de communiquer avec les bases de données qui les stockent.

Il existe plusieurs langages de programmation que vous pouvez utiliser pour vos analyses, par exemple Python ou R. SQL est-il important pour la science des données si vous pouvez en choisir un autre ? Bien sûr, vous n'êtes pas obligé d'utiliser SQL, mais c'est un bon choix pour ceux qui veulent commencer à apprendre leur premier langage. Je vous expliquerai les raisons plus loin.

Le SQL dans la science des données commence par la base de données

Avant d'expliquer pourquoi utiliser SQL en science des données, je vais clarifier les concepts de base des données. Si vous avez les yeux qui se voilent à l'évocation des bases de données, restez avec moi. Les bases de données ne sont pas nouvelles ; c'est seulement que l'ère du Big Data a injecté un sentiment de nouveauté et d'urgence dans le monde des bases de données.

Fondamentalement, il existe trois types courants de bases de données : hiérarchique, réseau et relationnelle. Une base de données relationnelle est indépendante de ses applications - la structure de la base de données peut être modifiée sans impact sur les applications connectées. Dans une base de données relationnelle, vous pouvez définir des relations complexes entre les tables, et vous pouvez accéder directement à ces relations.

En revanche, une base de données hiérarchique ou en réseau est souvent conçue pour une application spécifique. Ces deux types de bases de données sont considérés comme des solutions patrimoniales.

En résumé, les bases de données relationnelles sont devenues le mécanisme de stockage de données le plus courant, et SQL est le moyen le plus courant de communiquer avec elles.

Qu'est-ce que SQL ?

Cet article parle de SQL dans la science des données, mais qu'est-ce que SQL exactement ? Le langage de requête structuré, communément abrégé en SQL, est un puissant langage de programmation qui permet d'ajouter, de supprimer, d'extraire ou d'opérer sur des informations dans une base de données relationnelle. Vous pouvez même utiliser SQL pour exécuter des fonctions analytiques complexes et modifier la structure de la base de données elle-même - en ajoutant ou en supprimant des tables, par exemple. Il est devenu une norme ANSI en 1986 et une norme ISO en 1987.

Il existe différentes "saveurs" de SQL qui fonctionnent avec différents moteurs de base de données. Par exemple, PostgreSQL se conforme autant que possible à la norme SQL, tandis que d'autres moteurs utilisent leur propre variante, par exemple Microsoft SQL Server utilise Transact-SQL, ou T-SQL. Comme les dialectes d'une langue parlée, ces variantes de SQL utilisent parfois des mots ou des structures différents. Elles peuvent également comporter des fonctionnalités supplémentaires propres à cette variante. Cependant, elles restent fermement reconnaissables en tant que SQL.

Quatre raisons pour lesquelles SQL est génial

Maintenant que nous avons répondu à la question "Quelle est l'importance de SQL pour la science des données ?" et que nous avons expliqué ce que c'est, examinons quatre raisons pour lesquelles tout professionnel en herbe a besoin de SQL en science des données :

1. L'utilisation de SQL en science des données devient une norme
   La maîtrise du langage SQL est une exigence de base pour de nombreux emplois en science des données, notamment ceux d'analyste de données, de développeur de veille stratégique, d'analyste-programmeur, d'administrateur de bases de données et de développeur de bases de données. Vous aurez besoin de SQL pour communiquer avec la base de données et travailler avec les données. De nombreux entretiens techniques pour ces emplois testent les compétences SQL d'une manière ou d'une autre, généralement dans le cadre du test du tableau blanc (c'est-à-dire que vous résolvez un problème en écrivant du code sur un tableau blanc).
2. SQL s'intègre aux langages de script
   Le langage SQL est-il important en science des données ? Parfois, il vous donnera toutes les informations dont vous avez besoin. Mais vous pouvez vouloir aller plus loin. Peut-être souhaitez-vous résumer les données d'une manière particulière, puis créer une belle visualisation des données pour votre application Web. Ou peut-être souhaitez-vous utiliser le résultat de la requête comme l'une des entrées de l'étape suivante d'un code que vous êtes en train d'écrire. Ou encore, vous avez peut-être un paquet de scripts qui fonctionne et vous voulez l'intégrer dans l'environnement SQL.
   Heureusement, vous pouvez convertir le jeu de résultats au format XML ou JSON et l'utiliser pour une consommation ultérieure des données. En fonction de la version de SQL que vous utilisez, des bibliothèques de connexion spécialisées (telles que SQLite et MySQLdb) vous permettent de connecter une application client à votre base de données. Vous pouvez même intégrer votre package de code comme une procédure stockée. Cela facilite grandement l'analyse exploratoire des données, la construction et le réglage des algorithmes, ainsi que l'évaluation et le déploiement des modèles.
3. SQL est déclaratif
   L'apprentissage automatique implique des algorithmes d'auto-apprentissage, c'est-à-dire des algorithmes capables d'ajuster leurs performances sans que le processus soit codé en dur dans un ensemble de règles logiques. En d'autres termes, l'apprentissage automatique vous permet de spécifier votre objectif sans spécifier la manière dont il est réalisé. Le langage SQL fonctionne de manière similaire.
   SQL est non procédural et conçu spécifiquement pour accéder aux données. La principale différence entre SQL et les langages de programmation conventionnels (R, Python, Java, etc.) est que les instructions SQL spécifient QUELLES opérations sur les données doivent être effectuées plutôt que COMMENT les effectuer. Lorsque vous écrivez un script Python, l'interpréteur Python lit votre programme ligne par ligne et exécute les instructions de chaque ligne. Si vous avez déjà écrit du code, vous savez combien de temps cela prend !
   En revanche, l'ensemble concis de commandes de SQL permet de gagner du temps et de réduire la quantité de programmation nécessaire à l'exécution de requêtes complexes. Au lieu de diriger un compilateur à chaque étape du processus, vous lui dites simplement ce que vous voulez qu'il fasse.
4. SQL vous prépare à NoSQL
   Quelle est l'importance de SQL pour la science des données ? Si vous envisagez une carrière sérieuse dans le domaine des données, il y a une raison supplémentaire de commencer par ce langage. La vélocité et le volume des Big Data ont rendu les bases de données NoSQL plus populaires. Ces dernières sont appréciées pour leur évolutivité et leur flexibilité, mais comme elles ont évolué très rapidement, il n'existe actuellement aucun moteur ou interface standard. Si vous vous attaquez d'abord à SQL, l'apprentissage de NoSQL sera beaucoup plus facile. Une fois que vous aurez une base SQL solide, vous apprécierez les limites et les avantages de NoSQL (par exemple, NoSQL utilise des objets documentaires flexibles plutôt que le schéma tabulaire fixe et prédéterminé de SQL).

L'utilisation de SQL dans la science des données ouvre des portes

Après avoir parcouru mon article, vous êtes en mesure de répondre à la question "Quelle est l'importance de SQL pour la science des données ?". De nombreuses personnes se lancent tête baissée dans la science des données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Il est d'une importance vitale que vous vous démarquiez en maîtrisant les fondements de ce domaine ainsi que les concepts plus flashy. La maîtrise du SQL en science des données vous permettra de bien comprendre les bases de données relationnelles, qui sont le pain et le beurre de ce domaine. Elle renforcera également votre profil professionnel, notamment par rapport à ceux qui ont une expérience limitée des bases de données.

Il existe de nombreuses façons de commencer à utiliser SQL dans le domaine de la science des données, notamment sur le site LearnSQL.fr. SQL pour les débutants cours. L'important est de commencer rapidement, de tester votre compréhension en cours de route et de vous constituer un ensemble de compétences de qualité qui pourra vous servir de rampe de lancement pour votre carrière en science des données.