Phython VS SQL

프로그래밍 언어인 파이썬과 SQL, 각각의 장점을 통해 두 언어의 차이점에 대해 정리하고자 한다.

Python의 장점

1. 직관적이고 배우기 쉽다.
2. 다량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있다.
   -엑셀과 달리 빠른 데이터 처리와 향후 예측이 가능하다. 엑셀과의 데이터 호환성도 뛰어나다.
3. 다양한 라이브러리를 지원한다.
   -파이토치, 텐서플로우 등 ML/DL 관련 다양한 분석 및 예측 라이브러리가 지원된다.
   -파이썬에서 동작하는 라이브러리들: Pandas, Seanorn, Scikit-learn, TensorFlow, Mysqlclient 등

SQL의 장점

1. 대부분의 데이터는 SQL 방식의 관계형 DB(RDBMS)에 저장되어 있다.
   -온라인 서비스에서 데이터를 저장하는 보편적인 방식이다.
2. 데이터를 추출하려면 SQL 문법에 맞게 컴퓨터에 명령(SQL query)을 내려야 한다.
   -데이터를 추출하는 경험이 쌓이면, 어떤 DB에 어떤 테이블, 어떤 항목이 저장되어 있는지 등 데이터에 대한 지식과 이해도가 높아진다. 따라서 부족한 데이터를 파악하고 개선점을 찾을 수 있으며, 의사결정의 속도가 빨라진다.
3. 데이터에 접근하는 가장 기본적인 기술로, 반복 작업을 자동화할 수 있다.
   -데이터 분석의 시작은 데이터 추출이며, 파이썬이든 R이든 데이터를 추출해야 분석할 수 있다.
   -파이썬이나 R에 비해 가지는 큰 매력으로, 반복되는 수작업을 줄이고 일을 빠르게 처리할 수 있다.
4. SQL 방식이 아닌 데이터를 추출할 때도, SQL과 비슷한 문법으로 컴퓨터에 명령을 내려야 한다.
   -SQL이 아닌 다른 데이터 저장 체계에서도 SQL과 비슷한 문법으로 데이터를 추출하게 되어 있다. 따라서 프로그래밍 언어보다도 SQL을 먼저 배워놓는 것이 데이터 분석 실무에 있어 유리하다.

마무리

데이터를 추출하고 시각화하는 데 있어 기본이 되는 언어들인 만큼 잘 다룰 수 있도록 능숙해지는 것이 데이터 전문가가 되기 위한 밑거름일 듯하다.

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참고 자료:
https://brunch.co.kr/@parkkyunga/33
https://brunch.co.kr/@minu-log/4