[Mission_6] 파이썬과 SQL의 차이

Python

• 객관적, 쉬운난이도
• 빠른 처리속도
• 다양한 라이브러리 지원
  • pandas
    • 기초통계 및 계산, 시각화 지원
  • Seaborn
    • Visualization, 3-dimension 가능
  • Scikit-learn
    • 다양한 ML Model 지원
  • Tensorflow
    • 구글 제공 딥러닝 라이브러리
  • Mysqlclient
    • MySQL DB에 연결하여 쿼리를 실행할 수 있는 라이브러리

SQL

• 범용성
  • 대부분 데이터는 SQL 방식의 DB에 저장됨
    MySQL, MariaDB, Oracle DB, PostgreS!QL, Redshift 등
  • SQL 문법
    • SQL query를 통해 데이터를 추출
      SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, INNER JOIN, LEFT JOIN 등
• SQL을 다루고 데이터를 추출하면 좋은 점
  • 시간 단축
    • 원하는 데이터를 설명하고 이해시키는 과정을 생략함으로써, 시행착오를 줄일 수 있음
  • 데이터 이해도 향상
    • DB에 어떤 Table이 있는지, 저장되는 데이터 항목에 대한 지식이 쌓임
  • 개선방향 도출
    • 데이터 DB를 다룸으로써, 어떤 데이터가 부족한 지 확인할 수 있음
  • 필요한 데이터를 확인할 수 있음 >> 의사결정 속도 향상
• 모든 프로그래밍 언어에서 데이터 추출방법의 기본적인 방법
  • 데이터 추출 및 분석방법

    1. 데이터 다운로드(XLS) ▶ 확장자 변환(XLS → CSV) ▶ 데이터 분석
    2. 프로그램(R/Python 등)에서 직접 DB 접속 ▶ 데이터로드 후 분석

  * 반복작업을 자동화 하기 위해 R/Python을 배우기 이전, SQL을 배워야 하는 가장 중요한 이유!