Hướng dẫn sql vs python vs java - sql vs python vs java
|
Trang chủ & nbsp;> & nbsp; Khoa học dữ liệu & NBSP;> & NBSP; Show
Khi chúng ta nói về các ngôn ngữ lập trình hàng đầu thế giới, & nbsp; chúng là một số ngôn ngữ lập trình để tìm hiểu những gì và sẽ có nhu cầu trong tương lai. SQL và Python được đặt tốt trên đầu danh sách. Là một người mới bắt đầu, nó có thể gây khó khăn khi có ý nghĩa của những ưu và nhược điểm của riêng bạn. Vì vậy, trong bài viết này, chúng tôi đã giải quyết cuộc tranh luận SQL so với Python để hướng dẫn bạn tốt hơn. & NBSP;SQL vs. Python debate to guide you better. Khoảng hai thập kỷ trước, các kỹ sư phần mềm đã có các lựa chọn hạn chế khi nói đến các ngôn ngữ lập trình. Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc hoặc SQL là ngôn ngữ được tìm kiếm nhiều nhất cho những hiểu biết dữ liệu nhanh chóng, tìm nạp hồ sơ và rút ra kết luận. Sau đó, dữ liệu tồn tại chủ yếu trong các cơ sở dữ liệu quan hệ và SQL đã được chứng minh là một tài nguyên tuyệt vời trong khi viết các báo cáo và ứng dụng. & NBSP; Ngày nay, dữ liệu có nhiều hình dạng và hình thức, chẳng hạn như văn bản thuần túy, tệp CSV, trên web và nhiều định dạng khác. Đây là nơi Python đi vào bức tranh, tự hào về bộ thư viện và nền tảng liên quan khổng lồ của nó. Trong những năm qua, nó đã nổi lên như một ngôn ngữ lập trình được ưa thích rộng rãi để khám phá dữ liệu nhanh và lặp. Hơn nữa, bộ công cụ đa dạng của nó cho phép các nhà phát triển tiến hành trực quan hóa và phân tích thống kê và xác định thêm các mẫu trong dữ liệu có sẵn. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Python, hãy xem các khóa học khoa học dữ liệu của chúng tôi.
Lợi ích của việc sử dụng SQL và PythonKhám phá các khóa học khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôiSQL or Python, each language comes with its own set of advantages. SQL has been designed to query and extract data. One of its main strengths includes merging data from multiple tables within a database. However, you cannot use SQL exclusively for performing higher-level data manipulations and transformations like regression tests, time series, etc. Python’s specialized library, Pandas, facilitates such data analysis. Therefore, you can use SQL to fetch data and further manipulate the structured data using Python. Sự khác biệt giữa SQL và PythonSQL vs. Python. Đọc các bài báo khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi Khám phá các khóa học khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôiSự khác biệt giữa SQL và PythonĐọc các bài báo khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi Thêm các lớp phức tạpSQL vs. Python. Lịch sử, cách sử dụng và các loại SQLSELECT* FROM eateries. Similarly, to retrieve the first five restaurants, you can use SELECT* FROM eateries LIMIT 5. You can also get the names of all the restaurants located in Mumbai with the SQL statement SELECT Name FROM eateries WHERE City = ‘Mumbai’. Kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu để học vào năm 2022 Lịch sử, cách sử dụng và các loại Pythoneateries SQL hoặc Python: Bạn nên sử dụng cái nào?eateries.head(5) Bạn nên học ngôn ngữ nào trước?eateries[eateries.City = = ‘Mumbai’].Name Tổng hợp Đọc các bài báo khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôiThêm các lớp phức tạpLịch sử, cách sử dụng và các loại SQL SQL: Chọn Thành phố từ các quán ăn_by_city đặt hàng của Eatery_count Desc Giới hạn 10 Python sử dụng gấu trúc: Ăn uống_by_city.nlargest (10, cột = xông ăn_count ‘) Cấu trúc của các tuyên bố này sẽ thay đổi như thế nào nếu bạn cần xác định mười nhà hàng tiếp theo? Bạn có thể tìm hiểu thêm về hướng dẫn Python Pandas sẽ xóa ý tưởng về khái niệm này.python pandas tutorial which will clear the idea of this concept. SQL: Chọn Thành phố từ các quán ăn_by_city đặt hàng của Eatery_count Desc Giới hạn 10 Offset 10 Python: Ăn uống_by_city.nlargest (20, cột = xông ăn_count ‘). Đuôi (10) Khi các truy vấn trở nên phức tạp hơn, bạn sẽ nhận thấy rằng cú pháp SQL trở nên khó đọc hơn so với cú pháp Python, vẫn tương đối không thay đổi. & NBSP; Lịch sử, cách sử dụng và các loại SQLSQL là một đứa con tinh thần của Donald D. Chamberlin và Raymond F. Boyce, người đã phát triển hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu tại IBM vào năm 1974. Đầu những năm 1970, Tiến sĩ E.F. CODD (thường được biết đến với cái tên là cha đẻ của Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu) đã công bố ý tưởng của mình về cơ sở dữ liệu quan hệ trong một bài báo, đã khiến IBM tạo ra một nhóm để phát triển nguyên mẫu. CODD đã đề xuất một ngôn ngữ gọi là DSL/Alpha, đã trải qua nhiều giai đoạn đơn giản hóa và tinh chỉnh để cuối cùng được đổi tên thành SQL. & NBSP; Đến ngày nay, gần như mọi trang web đều sử dụng cơ sở dữ liệu SQL để phát triển back-end. Và SQL là ngôn ngữ tiêu chuẩn thể hiện nhu cầu của bạn đối với cơ sở dữ liệu. Chúng tôi đã tổng hợp các loại cơ sở dữ liệu SQL khác nhau dưới đây.
Đọc thêm: 7 lý do hàng đầu để bắt đầu học SQL ngay hôm nayTop 7 Reasons to Start Learning SQL Today Kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu để học vào năm 2022Lịch sử, cách sử dụng và các loại PythonPython tìm thấy nguồn gốc của nó vào những năm 1980 khi ABC, một ngôn ngữ để dạy lập trình, lần đầu tiên được giới thiệu. Vào cuối những năm 1980, Guido Van Rossum từ Hà Lan bắt đầu công việc của mình để có được một ngôn ngữ với khả năng đọc mã tốt hơn. Và do đó, Python được tạo ra vào năm 1991 và được đặt theo tên của bộ phim truyền hình nổi tiếng của Anh, Monty Monty Python, Flying Flying Circus mà ông đang xem vào thời điểm đó. & NBSP;, a language to teach programming, was first introduced. In the late 1980s, Guido Van Rossum from the Netherlands began his work to derive a language with better code readability. And hence, Python was created in 1991 and named after the famous British TV series “Monty Python’s Flying Circus” that he was watching at the time. Ngày nay, các công ty công nghệ cao trên thế giới đang sử dụng Python cho khoa học và thăm dò dữ liệu. Một số ví dụ bao gồm các nhà lãnh đạo ngành như Google, Dropbox và YouTube. Bây giờ, đến với các loại Python, Python 2 và Python 3 là hai phiên bản phổ biến nhất. Python 3 được cho là tiếp quản Python 2 vào năm 2020, nhưng Python 2 vẫn là một phần được thành lập của phần mềm trong nhiều công ty. Tuy nhiên, phiên bản Python 2 có thể mất các tính năng bảo mật và sửa lỗi trong tương lai gần, do đó, thật hợp lý khi tăng kỹ năng Python 3 của bạn. & NBSP; & NBSP; Những người học của chúng tôi cũng đọc: Các khóa học Python hàng đầu cho hội thảo trên bảng điều khiển khoa học dữ liệu độc quyền của Freeupgrad cho bạn -
Top Python Courses for Free Bài thuyết trình lãnh đạo tư tưởng của Ode https://cdn.upgrad.com/blog/ppt-by-ode-infinity.mp4 SQL hoặc Python: Bạn nên sử dụng cái nào? Which one should you use?Các lệnh SQL là các lệnh Python vis-a-vis đơn giản hơn và hẹp hơn. Thường xuyên hơn không, chúng tạo thành một sự kết hợp của các kết hợp, các hàm tổng hợp và các hàm truy vấn con. & Nbsp; & nbsp; Đối với Python, các lệnh lập trình giống như một loại của một bộ LEGO, trong đó mỗi phần có một mục đích cụ thể. Các thư viện bao gồm các bit chuyên dụng giúp bạn xây dựng một cái gì đó trong lĩnh vực cụ thể đó. Ví dụ, gấu trúc được sử dụng để phân tích dữ liệu, scikit-learn cho học máy, PYPDF2 để thao tác PDF, SCIPY cho các thói quen số và Numpy cho các hoạt động toán học và điện toán khoa học. & NBSP; Các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ được sử dụng trong nhiều ứng dụng của công ty kêu gọi có kiến thức trước về SQL. Nó cung cấp một tuyến đường có cấu trúc để có được thông tin mong muốn. Ngược lại, Python cung cấp nhiều khả năng đọc và tính di động hơn, hỗ trợ phát triển bất cứ thứ gì với các công cụ và thư viện phù hợp. & NBSP; Biết thêm: Top 5 mô -đun Python bạn nên biếtTop 5 Python Modules You Should Know Bạn nên học ngôn ngữ nào trước?Trước tiên chúng ta hãy tóm tắt lại những gì mỗi ngôn ngữ mang đến cho bảng. SQL là ngôn ngữ truy vấn tiêu chuẩn để truy xuất dữ liệu và Python là ngôn ngữ kịch bản được công nhận rộng rãi để xây dựng các ứng dụng máy tính để bàn và web. Vì vậy, ngôn ngữ nào trong hai ngôn ngữ này là nơi tốt nhất để bắt đầu? Thông thường, SQL được cho là bước đầu tiên trong nấc thang học tập vì đây là một công cụ thiết yếu để triệu tập thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu quan hệ. Ngoài ra, thật dễ dàng để nắm bắt vì nó đọc như tiếng Anh. Vì vậy, có một sự hiểu biết hợp lý về ngôn ngữ này giúp bạn cho Python. Khi bạn có thể viết một truy vấn để tham gia hai bảng, hãy áp dụng cùng một logic để viết lại mã trong Python bằng thư viện Pandas. & NBSP; Với nền tảng vững chắc của hai ngôn ngữ, bạn sẽ được thiết lập để thực hiện các chức năng khác nhau như phát triển back-end, phân tích dữ liệu, điện toán khoa học, trí tuệ nhân tạo, v.v. & NBSP; Tổng hợpCân nhắc từ các đối số trên, chúng ta có thể thấy rằng SQL được áp dụng trong cơ sở dữ liệu quan hệ chỉ với một vài ngoại lệ. Nhưng nó vẫn có thể là một công cụ mạnh mẽ cho người mới bắt đầu. Trong những năm qua, nhiều tính năng mới đã được kết hợp trong SQL để cải thiện chức năng hướng đối tượng của nó. & NBSP; Python là một ngôn ngữ lập trình linh hoạt và động có nhiều ứng dụng. Phạm vi rộng có thể được quy cho bộ sưu tập các thư viện Python rộng rãi cho khoa học dữ liệu, mỗi người trong số họ phục vụ một mục đích riêng biệt. Bằng cách trở nên lão luyện trong hai ngôn ngữ này, bạn sẽ tiến gần hơn một bước để hạ cánh một công việc sinh lợi. Một số hồ sơ công việc bao gồm kỹ sư phần mềm, kỹ sư DevOps, nhà khoa học dữ liệu và nhiều vai trò học máy và liên quan đến AI. Các công ty như IBM, NASA, Walt Disney, Google và Yahoo! Bản đồ thường xuyên thuê các chuyên gia sở hữu các kỹ năng Python vượt trội. & NBSP; Với điều này, chúng tôi đã đề cập đến các khía cạnh khác nhau của SQL so với Python. Khi bạn bắt đầu hành trình học tập của mình, giờ đây bạn sẽ có một cách tiếp cận chính xác hơn nhiều. Cộng đồng mã hóa luôn luôn ồn ào với những điều mới và thú vị, và có một cơ sở khái niệm cho phép bạn thích nghi liền mạch và tỏa sáng!SQL vs. Python. As you start your learning journey, you will now have a much more precise approach. The coding community is always abuzz with new and exciting things, and having a conceptual base allows you to adapt seamlessly and shine! Nếu bạn tò mò tìm hiểu về Python, tất cả mọi thứ về khoa học dữ liệu, hãy xem chương trình PG điều hành của IIIT-B & nâng cấp trong Khoa học dữ liệu được tạo ra cho các chuyên gia làm việc và cung cấp hơn 10 nghiên cứu và dự án trường hợp, hội thảo thực tế, cố vấn với Các chuyên gia trong ngành, 1 trên 1 với các cố vấn ngành, hơn 400 giờ học tập và hỗ trợ công việc với các công ty hàng đầu. Cái nào dễ dàng hơn - Python hay SQL?Nếu chúng ta xem nó như một ngôn ngữ, thì SQL dễ dàng hơn nhiều so với Python vì cú pháp nhỏ hơn và có rất ít khái niệm trong SQL. Mặt khác, nếu bạn xem nó như một công cụ, thì SQL khó khăn hơn mã hóa trong Python. Vì vậy, bạn có thể nói rằng cả hai ngôn ngữ đều có những chia sẻ công bằng về những khó khăn và sự dễ dàng của riêng họ. SQL không phải là ngôn ngữ lập trình khó khăn vì nó chỉ là ngôn ngữ truy vấn. Lý do chính đằng sau việc phát triển SQL là giúp những người bình thường dễ dàng lấy dữ liệu cụ thể từ toàn bộ cơ sở dữ liệu. Khi bạn đã hoàn thành việc học SQL, bạn sẽ thấy khá dễ dàng để làm việc với bất kỳ cơ sở dữ liệu quan hệ nào. Python có khó tìm hiểu nếu bạn là một người không lập trình?Python có thể được gọi là ngôn ngữ dễ nhất vì cần rất ít dòng mã. Ngay cả khi bạn rõ ràng chỉ với những điều cơ bản của tiếng Anh và toán học, bạn có thể bắt đầu với hành trình học tập Python của mình. Học sinh vẫn có thói quen bắt đầu với các ngôn ngữ được gõ tĩnh như Java, C hoặc C ++. Ngay cả khi bạn không có bất kỳ nền tảng lập trình nào, bạn vẫn có thể bắt đầu với Python vì nó có cú pháp khá đơn giản cùng với một thư viện rộng lớn. Thật dễ dàng để bắt đầu làm việc trên các ứng dụng thời gian thực ngay cả khi bắt đầu quá trình học tập trong Python. SQL được coi là lỗi thời?SQL không lỗi thời vì mọi người vẫn sử dụng nó như một ngôn ngữ truy vấn trong các lĩnh vực khác nhau, nơi dữ liệu phải được lưu trữ trong các bảng. Việc sử dụng chính của SQL có thể nhìn thấy trong lĩnh vực ngân hàng. Ngoài ra, một số công việc kỹ thuật như nhà phát triển phần mềm, kỹ thuật viên lưu trữ, đảm bảo chất lượng phần mềm, nhà thiết kế web, chuyên gia quản lý máy chủ và quản trị viên cơ sở dữ liệu sử dụng SQL. Việc sử dụng của nó cũng có thể nhìn thấy trong các vai trò công việc khác nhau trong các lĩnh vực phân tích kinh doanh và thông minh kinh doanh. Vì vậy, chúng ta có thể nói rằng SQL chắc chắn không lỗi thời. Bạn muốn chia sẻ bài viết này? Chuẩn bị cho một sự nghiệp của tương laiSQL hay Java nào tốt hơn?Thực hiện số lượng xử lý dữ liệu tối đa trong SQL là hiệu quả và nhanh hơn so với việc viết logic bên trong mã Java. Tải dữ liệu từ cơ sở dữ liệu vào bộ nhớ ứng dụng và ghi lại vào cơ sở dữ liệu sau khi tính toán là một sự lãng phí bộ nhớ ứng dụng, băng thông và thời gian.. Loading data from the database into application memory and writing it back to the database after computation is a waste of application memory, bandwidth and time.
SQL có tốt hơn Python không?Sử dụng SQL vs Python: Nghiên cứu trường hợp nếu ai đó thực sự muốn bắt đầu sự nghiệp với tư cách là nhà phát triển thì họ nên bắt đầu với SQL vì đây là ngôn ngữ tiêu chuẩn và cấu trúc dễ hiểu làm cho quá trình phát triển và mã hóa thậm chí còn nhanh hơn.Mặt khác, Python là dành cho các nhà phát triển lành nghề.
SQL hay Python có khó hơn không?Cái nào dễ dàng hơn - Python hay SQL?Nếu chúng ta xem nó như một ngôn ngữ, thì SQL dễ dàng hơn nhiều so với Python vì cú pháp nhỏ hơn và có rất ít khái niệm trong SQL.Mặt khác, nếu bạn xem nó như một công cụ, thì SQL khó khăn hơn mã hóa trong Python.SQL is tougher than coding in Python.
SQL có thích Python không?Sự khác biệt chính là SQL là ngôn ngữ truy vấn chủ yếu được sử dụng để thu thập, thao tác và trích xuất cơ sở dữ liệu.Mặt khác, Python là ngôn ngữ lập trình đa năng cho phép thử nghiệm dữ liệu được sử dụng để phát triển các ứng dụng di động, các ứng dụng web khác nhau, trí tuệ nhân tạo, v.v. |
