SAS vs. SQL : Quelle est la différence ?

Vous voulez devenir analyste de données ? Vous ne savez pas par quel langage d'analyse de données commencer ? Cet article vous aidera à choisir entre SAS et SQL, deux des outils les plus populaires.

Vous envisagez une carrière dans l'analyse de données ? Vous rencontrerez probablement des noms tels que SQL et SAS dans les offres d'emploi et les descriptions de poste. Ces outils peuvent sembler similaires à première vue, mais ils servent en réalité des objectifs différents. Dans cet article, nous allons explorer les principales caractéristiques de SAS et de SQL, ainsi que leurs différences. Nous vous aiderons à décider lequel apprendre pour votre prochain emploi dans le domaine de l'analyse de données !

Si vous débutez en tant qu'analyste de données et que vous souhaitez savoir quoi apprendre ensuite, consultez notre feuille de route pour devenir analyste de données. Si vous avez confiance en vos compétences, consultez notre article sur la création d'un portefeuille d'analyste de données.

Et si vous décidez de vous lancer dans le SQL après avoir lu cet article, notre cours SQL pour l'analyse de données contient plus de 450 exercices interactifs conçus pour vous préparer à des tâches réelles d'analyse de données !

Qu'est-ce que SAS ?

SAS (Statistical Analysis System) est une suite logicielle statistique développée par l'Institut SAS. Il est utilisé pour analyser des données, rédiger des rapports et créer des prédictions. Il comprend son propre langage de programmation, également appelé SAS, conçu pour l'analyse statistique.

Le langage de programmation SAS est largement utilisé pour l'analyse avancée des données, l'analyse statistique et la Business Intelligence. Il est également utilisé pour la visualisation des données et la prédiction. Enfin, il est couramment intégré à des langages de programmation tels que Python et R, ainsi qu'à des systèmes de gestion de base de données courants.

Qu'est-ce que SQL ?

SQL (Structured Query Language) est un langage de programmation conçu pour gérer les bases de données. Une base de données est un ensemble de données organisées qui sont stockées sur un ordinateur. Une base de données peut contenir les coordonnées des clients d'un magasin en ligne, l'historique des transactions d'une banque ou les dossiers des étudiants d'une université - parmi bien d'autres choses.

Le langage SQL permet de visualiser les données contenues dans les bases de données, de les gérer et de les mettre à jour. Il permet également de créer et de modifier la structure des tables d'une base de données. Le langage SQL a une syntaxe semblable à celle de l'anglais, ce qui le rend très facile à comprendre et à apprendre. C'est actuellement le langage de requête le plus populaire pour le traitement de grandes quantités de données, et il est étroitement intégré à d'autres langages de programmation par le biais de diverses bibliothèques.

Enfin, il convient de noter que le langage SQL se décline en de nombreux dialectes. Ces dialectes sont conçus pour fonctionner avec des systèmes de gestion de base de données (SGBD) spécifiques ; les SGBD les plus répandus sont MySQL, Oracle et SQLite. Cependant, la plupart des différences entre les dialectes SQL sont mineures et peuvent être facilement résolues en consultant la documentation du SGBD en question.

Si vous décidez d'apprendre le langage SQL pour votre travail d'analyste de données, gardez à portée de main notre aide-mémoire sur le langage SQL pour l'analyse de données. Elle fournit une référence rapide aux commandes SQL courantes.

SQL ou SAS : lequel choisir ?

Que devriez-vous apprendre, SQL ou SAS ? Cela dépend principalement de vos objectifs et de ce que vous voulez accomplir.

SQL est largement utilisé dans les domaines qui s'appuient fortement sur les données elles-mêmes, comme la technologie, les médias, la comptabilité et les logiciels. Envisagez d'apprendre le langage SQL si vous voulez être en mesure de concevoir des bases de données et d'exploiter de grandes quantités de données.

SAS est utilisé principalement dans les domaines qui reposent sur une analyse avancée des données, comme les soins de santé, la sécurité, la fabrication, la finance et certains systèmes gouvernementaux. Vous devriez apprendre le logiciel SAS si vous envisagez d'utiliser des données pour trouver des modèles complexes et prédire des résultats futurs.

Jetez un coup d'œil à cette comparaison au cas par cas entre SQL et SAS :

SAS vs. SQL : Conclusion

SQL et SAS peuvent sembler similaires à première vue, mais dans cet article, nous avons mis en évidence les différences d'approches et de cas d'utilisation de ces langages.

Vous devriez apprendre SQL si vous souhaitez travailler avec des données dans des secteurs tels que les affaires, la vente au détail ou la technologie. C'est un outil puissant qui permet d'organiser et d'analyser les données afin d'aider les entreprises à prendre de meilleures décisions. Le langage SQL est utilisé pour créer des rapports et des tableaux de bord et pour répondre à des questions importantes telles que les produits qui se vendent le mieux ou l'évolution des préférences des clients. Il s'agit également d'une compétence essentielle si vous souhaitez travailler avec des outils de visualisation des données, tels que Power BI ou Tableau.

Vous devriez apprendre le SAS si vous souhaitez travailler dans des secteurs tels que la santé, la finance ou l'administration publique, où l'analyse des données et les prévisions sont cruciales. SAS est particulièrement utile pour trouver des modèles dans les données, prédire les tendances futures ou créer des rapports conformes à des réglementations strictes. C'est un outil idéal pour travailler avec des données importantes et sensibles, telles que les dossiers des patients ou les transactions financières, dans des secteurs qui doivent respecter des règles et des normes spécifiques.

Avant de conclure, j'aimerais vous encourager à consulter notre piste SQL pour l'analyse de données avec plus de 450 exercices interactifs. Vous y apprendrez tout ce qu'il faut savoir pour analyser avec succès des données avec SQL. Bon apprentissage !