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本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)“讀芯術(shù)”(ID：AI_Discovery)。
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自從數(shù)據(jù)科學(xué)興起，Python成為必要的數(shù)據(jù)分析工具，大受歡迎，Python受到如此多贊譽(yù)和關(guān)注，主要是因?yàn)樗臄?shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)和它的用戶(hù)友好性。這并不奇怪，因?yàn)檫@種高級(jí)編程語(yǔ)言使用了類(lèi)似英語(yǔ)的語(yǔ)法。
另一個(gè)讓Python無(wú)處不在的重要因素在于，它是一種開(kāi)源的編程語(yǔ)言，這意味著它不會(huì)產(chǎn)生任何成本。
數(shù)據(jù)科學(xué)和Python相結(jié)合是一段充滿(mǎn)希望的冒險(xiǎn)。開(kāi)發(fā)者們可用它處理當(dāng)下的業(yè)務(wù)問(wèn)題，從醫(yī)療健康到工業(yè)等涉及各個(gè)領(lǐng)域。從數(shù)據(jù)中獲得的洞見(jiàn)最終都要用于積極驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)，為企業(yè)和利益相關(guān)者創(chuàng)造雙贏環(huán)境。
隨著企業(yè)意識(shí)到數(shù)據(jù)科學(xué)的極大重要性，對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求便劇增了。由此，企業(yè)可應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式來(lái)優(yōu)化決策過(guò)程。
對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)崗位的劇增，求職者的反應(yīng)可謂獨(dú)一無(wú)二。招聘人員發(fā)現(xiàn)他們收到的簡(jiǎn)歷，不僅有來(lái)自與計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)背景的求職者，還有來(lái)自完全不相關(guān)領(lǐng)域，如人類(lèi)學(xué)、社會(huì)科學(xué)和無(wú)學(xué)位的求職者。
數(shù)據(jù)科學(xué)，只有Python就夠了嗎?
數(shù)據(jù)科學(xué)工作崗位需求的確在迅速增長(zhǎng)。但與此同時(shí)，在這個(gè)領(lǐng)域獲得一份體面的工作仍然具有挑戰(zhàn)性，對(duì)新手尤甚。這是因?yàn)?，?shù)據(jù)科學(xué)在理論與現(xiàn)實(shí)生活應(yīng)用中存在著微妙區(qū)別，而后者與企業(yè)日常要處理的問(wèn)題密切相關(guān)。
數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)界中，Python很受重視。教授們和講師們教授如何利用Python的庫(kù)，如NumPy, Pandas和Scikit-learn來(lái)理解數(shù)據(jù)。然而，雖然在某些情況下，單單Python就足以應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)，但可惜的是，在企業(yè)界，它只是企業(yè)處理其大量數(shù)據(jù)的一小塊拼圖。
Python的局限性和其替代品
要追溯Python無(wú)法覆蓋從數(shù)據(jù)提取到模型評(píng)估的所有數(shù)據(jù)科學(xué)階段背后的原因，最重要的是要知道企業(yè)的數(shù)據(jù)首先儲(chǔ)存在哪里。大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)上。這些數(shù)據(jù)庫(kù)需要被并發(fā)管理以保證效率和數(shù)據(jù)的可用性。
不幸的是，這項(xiàng)任務(wù)超出了Python的能力范圍，于是這里就需要SQL(結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言)來(lái)發(fā)揮作用。這就是為什么，可以理解，幾乎所有數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的工作崗位都會(huì)出現(xiàn)SQL。比如，數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家等。
此外，在著手處理數(shù)據(jù)科學(xué)中的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等具體細(xì)節(jié)之前，招聘經(jīng)理會(huì)測(cè)試應(yīng)聘者的SQL能力。問(wèn)題在于，沒(méi)有了SQL，甚至無(wú)法獲得所需要的數(shù)據(jù)去處理。因此，從招聘者角度來(lái)看，SQL的使用經(jīng)驗(yàn)比Python的更重要。
SQL VS Python
在專(zhuān)業(yè)人員中，SQL甚至比Python更受歡迎。2020年StackOverflow對(duì)47184位專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)者進(jìn)行了關(guān)于最重要編碼語(yǔ)言的最新調(diào)查，其結(jié)論如下：
網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言占據(jù)榜首，如Javascript和HTML/CSS，分別占比69.7%和62.4%。SQL以56.9%的占比緊隨其后。Python以41.6%的占比排名第四，比SQL約低15%。
SQL vs Python: MOOCs
對(duì)網(wǎng)上教授SQL的課程進(jìn)行調(diào)查，得到了以下評(píng)論：首先，相比于Python，教授SQL的線(xiàn)上課程數(shù)量更少。舉例來(lái)說(shuō)，在Edx搜索欄輸入“SQL”一詞，顯示課程量31，而輸入Python，這一數(shù)字是94。
其次，SQL的課程層次有缺口。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，要么是課程過(guò)于入門(mén)，要么是課程過(guò)于高級(jí)。前者是在SQL的表面上做文章，比如(SELECT、INSERT和UPDATE查詢(xún))。而后者可能會(huì)顯得晦澀難懂，讓人無(wú)從下手。
雖然SQL在專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)者群體中備受認(rèn)可，但奇怪的是，它在大多數(shù)線(xiàn)上學(xué)習(xí)平臺(tái)都被低估了。這對(duì)自學(xué)的人產(chǎn)生了負(fù)面影響，阻礙了他們向數(shù)據(jù)科學(xué)家前進(jìn)的腳步。
SQL在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用
“競(jìng)爭(zhēng)條件”是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(RDBMS)中經(jīng)常出現(xiàn)的問(wèn)題。它發(fā)生在對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)同時(shí)進(jìn)行數(shù)百萬(wàn)或數(shù)億次操作的情況下。舉個(gè)例子，當(dāng)社交媒體上的一個(gè)帖子被病毒式傳播，數(shù)百萬(wàn)人同時(shí)與之互動(dòng)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)上的操作交織在一起，這將導(dǎo)致約束違反和更多不必要的結(jié)果。
細(xì)節(jié)就不多說(shuō)了，在眾多解決方案中，有一種可能的方案來(lái)處理這些情況，那就是使用“鎖”。當(dāng)然，每種解決方案都有其用例和局限性。知道使用哪種方案及何時(shí)使用是一種技能，只有經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)的經(jīng)驗(yàn)才可磨練出來(lái)。
啟發(fā)
圖源：Google
Python仍然是一門(mén)值得學(xué)習(xí)有趣的編程語(yǔ)言，特別是對(duì)于有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)說(shuō)。它在數(shù)據(jù)科學(xué)中的重要性不容忽視或低估，但SQL仍然是領(lǐng)先的黑馬，在職位競(jìng)爭(zhēng)激烈的時(shí)候，它讓你比其他候選人更有優(yōu)勢(shì)。
學(xué)習(xí)SQL不是走馬觀花。查詢(xún)語(yǔ)言不僅需要行業(yè)設(shè)置(如果在本地工作，則需要服務(wù)器)，而且使用SQL工作涉及到使用多種數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，MySQL、SQL Server和PostgreSQL等等。
SQL軟件的語(yǔ)法有輕微的差異。這可能會(huì)很煩人，因?yàn)椴皇撬械钠髽I(yè)都使用相同的軟件。因此，至少應(yīng)該學(xué)習(xí)最常用的軟件，如MySQL和SQL Server。
網(wǎng)站欄目：沒(méi)那么簡(jiǎn)單：僅靠Python你沒(méi)法找到數(shù)據(jù)科學(xué)工作
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