Pourquoi SQL est LE langage à apprendre pour la science des données

Pourquoi SQL est LE langage incontournable à apprendre pour la science des données

« Python ! » « Non, R. » « Imbéciles, c’est évidemment Rust. »

De nombreux apprenants en science des données ainsi que des experts sont impatients de trouver le meilleur langage pour la science des données. À mon avis, la plupart des gens se trompent. Au milieu de la recherche du langage le plus récent, le plus sexy, le plus adapté à la science des données, les gens cherchent la mauvaise chose.

C’est facile à négliger. Il est même facile de le considérer comme un langage à part. Mais le langage de requête structuré, ou SQL, est mon choix pour le langage à apprendre pour la science des données. Tous ces autres langages ont certainement leur place, mais SQL est le seul langage non négociable que je considère comme une exigence de base pour toute personne travaillant dans la science des données. Voici pourquoi.

Un langage universel pour les bases de données

Regardez, les bases de données vont de pair avec la science des données. C’est dans le nom. Si vous travaillez avec la science des données, vous travaillez avec des bases de données. Et si vous travaillez avec des bases de données, vous travaillez probablement avec SQL.

Pourquoi ? Parce que SQL est le langage universel de requête des bases de données. Il n’y en a pas d’autre. Imaginez que quelqu’un vous dise que si vous apprenez simplement un langage spécifique, vous pourrez parler à et comprendre chaque personne sur Terre. À quel point cela serait-il précieux ? SQL est ce langage en science des données, le langage que tout le monde utilise pour gérer et accéder aux bases de données.

Chaque data scientist a besoin d’accéder et de récupérer des données, d’explorer des données et de formuler des hypothèses, de filtrer, d’agréger et de trier des données. Et donc, chaque data scientist aura besoin de SQL. Tant que vous savez comment écrire une requête SQL, vous irez loin.

Quelqu’un, en lisant cet article en ce moment même, soulève le mouvement NoSQL. En effet, certaines données sont maintenant plus couramment stockées dans des bases de données non relationnelles, telles que des paires clé-valeur ou des données graphiques. Il est vrai qu’il y a des avantages à stocker des données de cette manière – vous gagnez en évolutivité et en flexibilité. Mais il n’y a pas de langage de requête NoSQL standard. Vous pourriez en apprendre un pour un emploi, puis devoir en apprendre un tout à fait différent pour un nouvel emploi.

De plus, vous trouverez très rarement une entreprise qui travaille exclusivement avec des bases de données NoSQL, tandis que de nombreuses entreprises n’ont pas besoin de bases de données non relationnelles.

Nettoyage et traitement

Il y a cette célèbre (et démentie) statistique selon laquelle les data scientists passent 80% de leur temps à nettoyer les données. Même si ce n’est pas vrai, je pense que si vous demandez à n’importe quel data scientist sur quoi il passe du temps, le nettoyage des données sera l’une des cinq tâches les plus importantes. C’est pourquoi cette section est la plus longue.

Vous pouvez nettoyer et traiter les données avec d’autres langages, mais le SQL offre des avantages uniques pour certains aspects du nettoyage et du traitement des données.

Le langage expressif de requête SQL permet aux data scientists de filtrer, trier et agréger efficacement les données à l’aide de déclarations concises. Ce niveau de flexibilité est particulièrement utile lors de la manipulation de grands ensembles de données, où la manipulation manuelle des données serait longue et sujette aux erreurs. Comparez cela à un langage comme Python, où accomplir des tâches similaires de manipulation des données pourrait nécessiter d’écrire plus de lignes de code et de gérer des boucles, des conditions et des bibliothèques externes. Alors que Python est réputé pour sa polyvalence et son riche écosystème de bibliothèques de science des données, la syntaxe ciblée de SQL peut accélérer les opérations de nettoyage de données de routine, permettant ainsi aux data scientists de préparer rapidement les données pour l’analyse.

De plus, tout data scientist se plaint de la bête noire de son existence : les valeurs manquantes. Les fonctions et capacités de SQL pour traiter les valeurs manquantes – telles que l’utilisation de COALESCE, CASE et la gestion des NULL – offrent des approches simples pour combler les lacunes dans les données sans avoir besoin d’une logique de programmation complexe.

L’autre bête noire de la vie d’un data scientist est celle des doublons. Heureusement, SQL offre des méthodes efficaces pour identifier et éliminer les enregistrements en double des ensembles de données, comme le mot-clé `DISTINCT` et la clause `GROUP BY`.

Vous avez probablement déjà entendu parler des pipelines ETL. Eh bien, SQL peut être utilisé pour créer des pipelines de transformation de données, qui prennent des données brutes ou semi-transformées et les convertissent dans un format adapté à l’analyse. Cela est particulièrement bénéfique pour automatiser et standardiser les processus de nettoyage des données répétitifs que nous connaissons tous et détestons.

La capacité de SQL à joindre des tables provenant de différentes bases de données ou fichiers simplifie le processus de fusion des données pour l’analyse, ce qui est essentiel pour les projets impliquant l’intégration des données ou l’agrégation de données provenant d’origines diverses. Ce qui, pour un data scientist, constitue la majorité des projets.

Enfin, j’aime rappeler aux gens que la science des données n’est pas isolée. Les requêtes SQL sont autonomes et peuvent être facilement partagées avec des collègues. Cela favorise la collaboration et garantit que les autres peuvent reproduire les étapes de nettoyage des données sans intervention manuelle.

S’intègre parfaitement avec les autres

Maintenant, vous n’irez pas loin dans la science des données si vous ne connaissez que SQL. Mais heureusement, SQL s’intègre parfaitement avec n’importe quel autre langage de science des données de premier ordre comme R, Python, Julia ou Rust. Vous bénéficiez de tous les avantages de l’analyse, de la visualisation des données et de l’apprentissage automatique tout en conservant la puissance de SQL pour la manipulation des données.

Ceci est particulièrement puissant lorsque l’on pense à tout le nettoyage et le traitement des données dont j’ai parlé précédemment. Vous pouvez utiliser SQL pour prétraiter et nettoyer les données directement dans les bases de données, puis vous appuyer sur Python, R, Julia ou Rust pour effectuer des transformations de données plus avancées ou de l’ingénierie de fonctionnalités, en utilisant les bibliothèques étendues disponibles.

De nombreuses organisations se basent sur SQL – ou plus précisément, sur des data scientists qui savent utiliser SQL – pour générer des rapports, des tableaux de bord et des visualisations qui guident la prise de décision. La familiarité avec SQL permet aux data scientists de produire directement depuis les bases de données des rapports significatifs. Et parce que SQL est si répandu, ces rapports sont généralement compatibles et interopérables avec presque n’importe quel système.

Grâce à son interopérabilité avec des outils de rapport et des langages de script comme Python, R et JavaScript, les data scientists peuvent automatiser les processus de génération de rapports, en combinant de manière transparente les capacités d’extraction et de manipulation des données de SQL avec les fonctionnalités de visualisation et de rapport de ces langages. Le résultat est la production de rapports globaux et informatifs qui communiquent efficacement des insights basés sur les données aux parties prenantes, le tout en un seul endroit.

Des emplois, des emplois, des emplois

Il y a une raison pour laquelle vous serez souvent posé de nombreuses questions d’entretien SQL lors d’un entretien de science des données. Presque tous les emplois en science des données requièrent au moins une familiarité de base avec SQL.

Voici un exemple de ce que je veux dire : l’offre d’emploi dit : “Expertise en SQL, et en R ou Python pour l’analyse des données et le développement de plateformes”. En d’autres termes, SQL est indispensable. Et ensuite, soit R, soit Python, mais l’un est aussi bon que l’autre pour la plupart des employeurs. Mais grâce à la domination de SQL, il n’y a pas d’alternative à SQL. Chaque emploi en science des données vous demandera de travailler avec SQL.

La chose vraiment intéressante à ce sujet est qu’elle fait de SQL l’outil ultime et transférable. Un emploi peut préférer Python, tandis qu’une startup peut nécessiter Rust en raison de préférences personnelles ou d’une infrastructure héritée. Mais peu importe où vous allez, ou ce que vous faites, c’est SQL ou rien. Prenez le temps de l’apprendre et vous pourrez toujours cocher une exigence d’emploi.

En fin de compte, si vous trouvez un emploi en tant que data scientist qui n’exige pas SQL, vous ne ferez probablement pas beaucoup de science des données.

Pourquoi SQL est-il si indispensable pour la science des données ?

Cela se résume vraiment à la base de données. La science des données nécessite le stockage, la manipulation, la récupération et la gestion d’une grande quantité de données. Ces données résident quelque part. Elles ne peuvent être accédées qu’avec un outil, normalement, et cet outil est SQL. SQL est le langage à apprendre pour la science des données et le restera tant que nous compterons sur les bases de données pour faire de la science des données. Nate Rosidi est un data scientist travaillant dans la stratégie de produits. Il est également professeur adjoint enseignant l’analyse des données et est le fondateur de StrataScratch, une plateforme aidant les data scientists à se préparer à leurs entretiens avec de vraies questions d’entrevue provenant de grandes entreprises. Connectez-vous avec lui sur Twitter : StrataScratch ou LinkedIn.

****[Nate Rosidi](https://twitter.com/StrataScratch)**** est un scientifique des données et spécialiste de la stratégie produit. Il est également professeur adjoint d’analyse et le fondateur de la plateforme StrataScratch, qui aide les scientifiques des données à se préparer à leurs entretiens grâce à des questions d’entretien réelles provenant des meilleures entreprises. Connectez-vous avec lui sur Twitter : StrataScratch ou LinkedIn.

We will continue to update IPGirl; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

AI

Élevez vos assistants libre-service avec de nouvelles fonctionnalités de l'IA générative dans Amazon Lex.

Dans cet article, nous parlerons de la façon dont l'IA générative change l'industrie de l'IA conversationnelle en off...

Apprentissage automatique

Forged in Flames Une start-up fusionne l'IA générative et la vision par ordinateur pour lutter contre les incendies de forêt.

Quand le ciel de Californie est devenu orange à la suite des incendies dévastateurs, une start-up a fusionné la visio...

AI

Rendre les machines conscientes un professeur de l'Université de NYU parle d'une IA responsable

L’intelligence artificielle est maintenant un terme couramment utilisé. L’IA responsable est en train de ...

AI

La menace de la désinformation climatique propagée par la technologie d'IA générative

Explorez comment l'IA générative peut propager des désinformations sur le climat et apprenez des stratégies concrètes...

AI

L'IA visuelle prend son envol à l'aéroport le plus grand et le plus fréquenté du Canada

Toronto Pearson International Airport, en Ontario, Canada, est le plus grand et le plus fréquenté des aéroports du pa...

AI

Rencontrez l'Omnivore un designer industriel qui mélange l'art et OpenUSD pour créer des ressources 3D pour l'entraînement de l'IA.

Note de l’éditeur : Cet article fait partie de notre série Rencontrez l’Omnivore, qui met en avant des cr...