SQL чи Python? Що обрати?

Це питання схоже на вибір між молотком та викруткою для будівельника. Чи можна сказати, що щось одне важливіше? Ні, це просто різні інструменти для різних завдань. Хороший майстер віртуозно володіє обома. 

Для сучасного аналітика SQL та Python — це робочі інструменти, як Excel чи Power BI, і навчитися ними користуватися може кожен.

SQL

SQL (Structured Query Language) — це структурована мова запитів для взаємодії з реляційними базами даних (БД). Простіше кажучи, це мова, якою ви “спілкуєтеся” зі сховищем даних, щоб отримати саме ту інформацію, яка вам потрібна. Практично всі структуровані дані компанії — про клієнтів, транзакції, продукти — зберігаються у базах даних, і SQL є універсальним ключем до них.

SQL — це не зовсім мова програмування у класичному розумінні (хоча її діалекти можуть бути “програмованими”). Це декларативна мова запитів. Ви просто говорите, що ви хочете отримати (наприклад: “покажи мені всі товари, продані в липні у Києві”), а не розписуєте, як саме це зробити. Система управління базами даних (СУБД) сама визначає оптимальний шлях для їх вибірки.

Переваги SQL для аналітика:

• Основа роботи з даними. Більшість аналітичних завдань починається з отримання даних. Без SQL ви залежите від розробників або інших колег, які будуть вивантажувати дані для вас, що неефективно і повільно.

• Стандарт індустрії. Багато компаній зберігають свої дані в реляційних базах даних (PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server тощо). Без знання SQL ви просто не зможете до цих даних достукатися. 

• Висока продуктивність. Операції фільтрації, об'єднання (JOIN) та агрегації даних виконуються безпосередньо на сервері БД, який для цього оптимізований. Це дозволяє ефективно обробляти величезні масиви даних (мільйони рядків), не перевантажуючи ПК.

• Відносно низький поріг входу. Синтаксис SQL досить інтуїтивний, структурований і схожий на англійську мову. Вивчення базових операторів SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY займає небагато часу, але одразу дає змогу розв'язувати реальні робочі завдання.

Основні сценарії використання SQL в аналітиці:

• Вибірка даних для звітів та дашбордів.

• Розрахунок ключових бізнес-метрик: середній чек, LTV, конверсія.

• Сегментація користувачів за поведінковими або демографічними критеріями.

• Валідація даних та перевірка якості інформації у БД.

• Перевірка гіпотез (наприклад: “Чи правда, що користувачі, які прийшли з реклами X, купують частіше”?)

Обмеження SQL:

• Не призначений для складних операцій. SQL підходить для отримання та базової обробки даних, але не призначений для статистичного аналізу, машинного навчання чи складних математичних обчислень.

• Обмежені можливості візуалізації. SQL не має вбудованих інструментів для побудови графіків.

• Відмінності в діалектах. Існує стандарт ANSI SQL, але багато СУБД (PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server, Oracle) мають власні розширення та відмінності в синтаксисі деяких функцій.

Отже, SQL — незамінний інструмент першого етапу аналітичного процесу: доступу та вибірки даних. Для будь-якого фахівця, який працює з даними (аналітика, маркетолога, проджект та продакт менеджера), володіння SQL є базовою необхідністю. 

Python

Python — це високорівнева мова програмування загального призначення. Вона стала популярною в аналітиці та Data Science завдяки потужним спеціалізованим бібліотекам, які перетворили  Python на багатофункціональний аналітичний інструмент:

• Pandas: стандарт де-факто для маніпуляцій з табличними даними. Надає зручну структуру DataFrame для очищення, трансформації та аналізу даних.

• NumPy: для швидких та ефективних математичних обчислень, особливо з багатовимірними масивами.

• Matplotlib та Seaborn: для створення статичних та інтерактивних візуалізацій.

• Scikit-learn: для завдань машинного навчання (класифікація, регресія, кластеризація).

• Statsmodels: для поглибленого статистичного аналізу та економетричного моделювання.

Переваги Python для аналітика:

• Гнучкість. Python дозволяє реалізувати будь-яку логіку обробки даних, яка виходить за межі можливостей SQL.

• Поглиблена статистика та Machine Learning. Проведення A/B тестів, побудова прогнозних моделей, пошук аномалій — все це стандартні завдання для Python.

• Автоматизація рутинних завдань. На Python можна написати скрипт, який буде автоматично підключатися до бази, забирати дані, обробляти їх, будувати звіт і надсилати його на пошту.

• Інтеграція з іншими системами. Python легко інтегрується з різними джерелами даних, API та іншими сервісами.

• Візуалізація. Ви можете створювати різні графіки, які допоможуть презентувати ваші знахідки керівництву.

• Величезна спільнота. Якщо у вас виникне проблема, ви майже гарантовано знайдете її рішення на Stack Overflow або в тисячах блогів та форумів.

Основні сценарії використання Python в аналітиці:

• Очищення та підготовка даних (Data Cleaning/Wrangling).

• Розвідувальний аналіз даних (Exploratory Data Analysis, EDA).

• Побудова складних візуалізацій для презентації результатів.

• Статистичне тестування гіпотез.

• Розробка та валідація моделей машинного навчання.

Обмеження Python:

• Вищий поріг входу. Потрібне розуміння концепції змінних, циклів, функцій, структури даних. Це вимагає більше часу та зусиль, ніж вивчення SQL.

• Управління пам'яттю. При роботі з бібліотекою Pandas весь набір даних зазвичай завантажується в оперативну пам'ять (RAM). Це може стати проблемою при обробці дуже великих датасетів (десятки гігабайт) на стандартному ПК.

Отже Python — це інструмент для поглибленої роботи та автоматизації. Він відчиняє двері до професійної аналітики та Data Science. Якщо ви хочете не просто діставати дані, а будувати складні моделі та автоматизувати рутину, після SQL ваш наступний крок — це Python. 

Оптимальна стратегія: спочатку SQL, потім Python

Чому саме така послідовність?

1. Ви не можете аналізувати дані, які не можете отримати. SQL вчить вас найважливішому: як діставати з першоджерела саме ту інформацію, що  вам потрібна.

2. SQL простіший для старту і дає швидке відчуття результату, що мотивує. Освоївши логіку роботи з даними через SQL, перейти до Python буде значно легше.

3. На будь-якій співбесіді на позицію Data Analyst вас у першу чергу запитають про SQL. Це базовий мінімум.

Найбільш продуктивні аналітики не вибирають між SQL та Python, а використовують їх у зв'язці, застосовуючи кожен для тих завдань, де він найефективніший.

Стандартний аналітичний воркфлоу, що поєднує SQL та Python:

Етап 1 (SQL): 

• За допомогою SQL-запиту ви звертаєтесь до бази даних. 

• Фільтруєте дані та агрегуєте їх до потрібного рівня деталізації.

• Замість того, щоб вивантажувати всю багатомільйонну таблицю транзакцій, ви одразу отримуєте дані, згруповані, наприклад, по днях і по продуктах.

Етап 2 (Python): 

• Завантажуєте цей, вже оброблений і значно менший за розміром, набір даних у Python (наприклад, у Pandas DataFrame). 

• Тут починається поглиблений аналіз: очищення, розрахунок складних метрик, пошук кореляцій, візуалізація трендів та, за потреби, побудова моделей.

Цей підхід дозволяє поєднати потужність сервера баз даних для первинної обробки великих масивів (SQL) з гнучкістю та аналітичною силою Python для детального дослідження.

Підсумуємо ключові моменти:

SQL — це ваш фундамент і обов'язкова база. Це мова для отримання та базової маніпуляції з даними.

Python — інструмент для поглибленого аналізу, статистики, візуалізації та автоматизації.

Найефективніший шлях — вивчити спочатку SQL, щоб впевнено працювати з даними, а потім додати до свого арсеналу Python, щоб стати універсальним аналітиком.

Не бійтеся коду! Це всього лише інструменти, які допоможуть вам знаходити відповіді та приносити реальну цінність бізнесу. І опанувати їх набагато простіше, ніж здається, якщо у вас є чітка структура та практичні завдання.

Готові зробити перший крок?

Якщо ви хочете закласти міцний фундамент і навчитися впевнено “спілкуватися” з будь-якою базою даних, почніть з нашого курсу “SQL для бізнес-користувачів”. На курсі ми фокусуємось на реальних бізнес-кейсах і даємо ті знання, які ви зможете застосувати в роботі вже завтра.

 

Якщо ви вже знайомі з SQL і готові перейти на наступний рівень, автоматизувати звіти та проводити поглиблений аналіз, чекаємо на курсі “Python для Data Analysts”. Допоможемо опанувати ключові бібліотеки та навчимо розв'язувати складні аналітичні завдання.

 

Інвестуйте у правильні навички сьогодні, щоб бути затребуваним фахівцем завтра. Успіхів у навчанні!

КУРС SQL для бізнес-користувачів

КУРС Python для Data Analysts