SQL vs. Python: Was solltest du lernen?

Wenn du in die Data Science einsteigen willst, ist Programmieren Pflicht. Coden gehört zum Alltag von Datenprofis. Ob du Daten sammelst, bereinigst, analysierst oder visualisierst – fast alles läuft über Code. Starte daher am besten früh mit dem Programmieren lernen auf deiner Data-Science-Reise.

Du bist bereit loszulegen. Aber mit welcher Programmiersprache fängst du an? Diese Frage stellen sich viele Einsteiger. Es gibt zahlreiche Programmiersprachen für Data Science, aber alle gleichzeitig zu lernen ist kaum machbar und frustrierend. Besser: Such dir eine aus, meistere sie und wechsle dann je nach Bedarf oder Interesse zur nächsten. 

Oft diskutiert wird, welche Sprache sich für den Start am besten eignet. Speziell Python und SQL sind ideale Kandidaten für deinen Einstieg ins Coden. Beide sind in der Data Science extrem beliebt, und ohne gute Kenntnisse in beiden kommst du in deiner Karriere nicht weit. 

In den nächsten Abschnitten erklären wir, was Python und SQL sind, worin sie sich unterscheiden und welche Sprache du zuerst lernen solltest. Lies weiter! 

Kurzantwort: SQL vs. Python

Keine Zeit? Hier ist ein Überblick über die wichtigsten Unterschiede zwischen SQL und Python:

Du willst tiefer einsteigen? Lies weiter!

Warum Python?

In Rankings wie dem TIOBE-Index und dem PYPL-Index ganz vorne, ist Python heute die Allzwecksprache schlechthin.  

Python ist eine Open-Source-Programmiersprache für viele Anwendungsfelder in der Softwareentwicklung. Dank der einfachen, gut lesbaren Syntax (nah am Englischen) gilt Python als eine der leichtesten Sprachen für Einsteiger. Wenn du einen ersten Eindruck bekommen willst, wie Python-Code aussieht, schau dir unseren Introduction to Python Course an.

Auch wenn Python in den frühen 1990ern nicht für Data Science gedacht war, hat es sich stark weiterentwickelt und ist heute aus Data Science, Machine Learning und Data Engineering nicht mehr wegzudenken. Der Hauptgrund ist das riesige Paket-Ökosystem. Mit Tausenden leistungsfähigen Libraries und einer großen Community kann Python praktisch alle datenbezogenen Aufgaben abdecken. 

Hier eine (unvollständige) Liste von Python-Anwendungsfällen in der Data Science. Falls du mehr wissen willst, wirf einen Blick in diesen Leitfaden zu Python-Einsatzgebieten.

• Datenanalyse: Python ist die stärkste Option für Datenanalyse. Mit Top-Bibliotheken wie pandas und NumPy ist mit wenigen Zeilen Code alles möglich – von Datensammlung und -bereinigung über explorative bis hin zu statistischer Analyse.

• Datenvisualisierung: Aussagekräftige Diagramme bringen verborgene Muster ans Licht und helfen beim Kommunizieren deiner Ergebnisse. Zahlreiche Pakete wie Matplotlib, Seaborn und Plotly liefern dir die Tools dazu.  

• Machine Learning: Als Teilgebiet der KI ermöglicht Machine Learning Maschinen, aus historischen Daten Muster zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Scikit-learn ist ein beliebtes, intuitives Paket für leistungsfähige ML-Modelle.

• Deep Learning: Deep Learning setzt auf künstliche neuronale Netze und treibt viele der jüngsten Innovationen in der Data Science voran. Mit Frameworks wie Keras und TensorFlow ist Python die erste Wahl für Deep Learning.

Warum SQL?

Ein Großteil der Unternehmensdaten liegt in Datenbanken, insbesondere in relationalen Datenbanken. Diese verbinden zusammenhängende Datenpunkte über verschiedene Tabellen mit Zeilen und Spalten. Anders gesagt:  Relationale Datenbanken sind eine skalierbare, robustere Alternative zu klassischen Tabellenkalkulationen. 

Diagramm einer relationalen Datenbank. Quelle: MongoDB

Seit seiner Entwicklung in den frühen 1970ern bei IBM ist SQL (Structured Query Language) die gängigste Sprache, um mit Datenbanken zu kommunizieren, Daten zu ändern und abzurufen. Kenntnisse in Datenbankmanagement und SQL sind ein Muss, wenn du in deiner Data-Science-Karriere vorankommen willst. Mehr darüber, wofür SQL genutzt wird, findest du in unserem ausführlichen Artikel. 

Ein großer Vorteil von SQL: Es ist im Vergleich zu anderen Sprachen sehr leicht zu lernen. Das liegt an der deklarativen, einfachen Syntax, die speziell für das Management relationaler Datenbanken über SQL-Queries entwickelt wurde. Eine Query ist eine Anweisung aus mehreren SQL-Kommandos, die gemeinsam eine konkrete Aufgabe in der Datenbank ausführen, zum Beispiel Daten abrufen, ändern, aktualisieren oder löschen.

Mit SQL kannst du mit verschiedenen relationalen Datenbanken arbeiten, darunter beliebte Systeme wie SQLite, MySQL und PostgreSQL. Trotz kleiner Unterschiede zwischen diesen Systemen ist die Syntax für grundlegende Abfragen ähnlich – SQL ist dadurch sehr vielseitig.

Du willst SQL lernen? Starte mit unserem Introduction to SQL Course oder tauche tief ein mit dem SQL Fundamentals Skill Track.

Karrierepfade mit Python

Python ist die gefragteste Kompetenz in der Data Science. Entsprechend wird Python in fast allen Rollen der Branche verlangt. 

Hast du Python drauf, stehen dir viele Karrierewege offen. Hier sind einige der beliebtesten. Eine ausführlichere Liste findest du in diesem Artikel zu den Top-7-Data-Science-Karrieren. Wenn du einen Job in der Datenbranche suchst, schau auch bei DataCamp Jobs vorbei – dort findest du Rollen passend zu deinen Kompetenzen.

Data Scientist

Data Scientists sind in vielen Branchen gefragt. Ob ML-Modelle zur Routenoptimierung oder Genomdaten für neue Therapien seltener Krankheiten – Python ist das Mittel der Wahl, um große Datenmengen zu analysieren. 

Data Scientists wenden Mathematik, Statistik und die wissenschaftliche Methode an; bereiten Daten mit verschiedenen Tools auf; führen Predictive Analytics und KI ein; und übersetzen Ergebnisse in datenbasierte Lösungen für Business-Probleme. Für all das ist Python das Standardwerkzeug.

Das durchschnittliche Gehalt für Data Scientists in den USA liegt laut Glassdoor bei $113.215.

Data Analyst

Data Scientists und Data Analysts sind eng verwandt. Während Data Scientists mit ML die Zukunft vorhersagen und Unsicherheiten adressieren, fokussieren Data Analysts auf Business-Themen wie KPI-Entwicklung, Stakeholder-Lösungen und Kostensenkung. Python ist für Analysen die erste Wahl, daneben sind BI-Tools wie Power BI oder Tableau und SQL ebenso wichtig.

Data Analysts sind stark gefragt – Tendenz steigend. Glassdoor schätzt ein durchschnittliches Gehalt von $83.787.

Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers forschen, bauen und designen KI- und ML-Anwendungen, um Vorhersagemodelle zu automatisieren und zu skalieren. Kurz: Sie entwickeln Algorithmen, die Eingabedaten und statistische Modelle nutzen, um Ausgaben vorherzusagen und Ergebnisse mit neuen Daten kontinuierlich zu verbessern. 

Auch wenn ML Engineers viele Tools einsetzen, bleibt Python unverzichtbar.

Das durchschnittliche Jahresgehalt liegt bei $164.820.

Karrierepfade mit SQL

SQL gibt es seit Jahrzehnten, und dennoch ist es für Entwicklerinnen, Entwickler und Datenprofis weltweit unverzichtbar. SQL ist überall – die Standardsprache fürs Datenmanagement in vielen Branchen und bei Top-Unternehmen wie Google, Meta und Amazon. 

Als extrem verbreitete Sprache bietet SQL zahlreiche Möglichkeiten. Hier einige der gängigsten Jobs.

Database Architect

Database Architects entwerfen die passende und zuverlässige Datenbank für eine Anwendung. Sie entwickeln Modellierungsstrategien, damit die Datenbank sicher, skalierbar und performant ist. Dafür kennen sie unterschiedliche Datenbanktypen – relational, NoSQL, Graph, verteilt etc. – und wissen, welche Lösung zu welcher Anforderung passt.

Glassdoor schätzt das durchschnittliche Jahresgehalt auf $113.427.

Software Developer

Software Developers entwickeln Software und Anwendungen. Sie programmieren neue Programme und Features. 

Diese Anwendungen benötigen oft Daten, um korrekt zu funktionieren. Und wo liegen die Daten? Richtig, in relationalen Datenbanken. Das macht SQL zu einer Basiskompetenz für Entwicklerinnen und Entwickler. 

Das durchschnittliche Jahresgehalt für Software Engineers beträgt $100.828.

Wenn du mehr über Gehälter wissen willst, lies unseren Leitfaden zu SQL Developer Salaries. 

Database Administrator

Database Administrators stellen sicher, dass eine Datenbank effizient und sicher läuft. Sie verwalten Nutzerdaten, vergeben passende Zugriffsrechte und überwachen die Nutzung. Außerdem sichern sie regelmäßig die gespeicherten Daten. 

Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Jahresgehalt bei $103.837.

Python vs. SQL: Welche Sprache solltest du zuerst lernen?

Welche Sprache zuerst? Gerade für Einsteiger ist das eine wichtige Frage. Langfristig wirst du jedoch beide – Python und SQL – beherrschen müssen, wenn du Karriere machen willst.

Die Antwort hängt von deinen Zielen, Prioritäten und Vorkenntnissen ab.

Python vs. SQL: Was ist leichter?

SQL ist definitiv leichter zu lernen als Python. Die Syntax ist sehr simpel und die Sprache dient ausschließlich der Kommunikation mit relationalen Datenbanken. Da viele Daten in relationalen Datenbanken liegen, ist das Abrufen per SQL-Query oft der erste Schritt in Analyseprojekten. SQL zu lernen ist zudem ein guter Einstieg in grundlegende Programmierkonzepte – benutzerfreundlich und eine solide Basis für komplexere Sprachen.

Als Allzwecksprache erlaubt dir Python allerdings deutlich mehr. Mit Python kannst du komplette Data-Science-Projekte umsetzen – von Sammlung und Bereinigung über Analyse bis zur Visualisierung.

Python ist wesentlich vielseitiger als SQL, benötigt aber mehr Zeit, bis du flüssig wirst. Trotzdem gilt Python dank englischähnlicher Syntax und Fokus auf Lesbarkeit als sehr einsteigerfreundlich.

Berücksichtige auch, welche Arbeit du anstrebst. Interessiert dich Business Intelligence, ist SQL meist die bessere erste Wahl, da viele Aufgaben in BI-Tools wie Tableau oder PowerBI stattfinden. Willst du eine reine Data-Science-Laufbahn, solltest du zuerst Python lernen.

SQL vs. Python für Datenanalyse

In der Datenanalyse haben sowohl SQL als auch Python ihre Stärken und Einsatzbereiche.

SQL für Datenanalyse

SQL (Structured Query Language) ist die Standardsprache, um Daten in relationalen Datenbanken abzufragen und zu verwalten. Es punktet bei:

• Datenabruf: Effizientes Extrahieren spezifischer Daten aus großen Datenbanken mit einfachen, gut lesbaren Abfragen.
• Datenaggregation: Summen, Mittelwerte, Zählungen zur kompakten Zusammenfassung.
• Joins: Zusammenführen von Daten aus mehreren Tabellen für umfassende Datensätze.
• Datenbereinigung: Filtern, Sortieren und Bereinigen direkt in der Datenbank.

Die deklarative Syntax macht SQL besonders zugänglich – vor allem für strukturierte Daten in relationalen Systemen. Für Profis, die häufig mit Datenbanken arbeiten, ist SQL unverzichtbar.

Python für Datenanalyse

Python ist eine leistungsfähige Allzwecksprache und in der Data Science weit verbreitet. Sie bietet:

• Vielseitigkeit: Neben Datenabruf auch Datenaufbereitung, Statistik und Visualisierung.
• Libraries & Tools: Starke Bibliotheken wie pandas und NumPy für Daten, matplotlib und seaborn für Visualisierung sowie scikit-learn für Machine Learning.
• Automatisierung: Automatisiere Workflows von Datensammlung und -bereinigung bis Analyse und Reporting.
• Integration: Nahtlose Nutzung mit Tools wie Jupyter Notebooks für interaktive Analysen.

Dank Flexibilität und großem Bibliotheks-Ökosystem ist Python ideal für komplexe Analysen, ML-Modelle und aussagekräftige Visualisierungen.

Wann SQL, wann Python?

Die Wahl hängt von der Aufgabe ab:

• Nutze SQL, wenn du Daten in relationalen Datenbanken effizient abfragen und manipulieren willst.
• Nutze Python, wenn umfassende Verarbeitung, Statistik oder fortgeschrittene Visualisierungen gefragt sind.

SQL vs. Python: Der detaillierte Vergleich

Hier findest du eine Vergleichstabelle zwischen Python und SQL:

Fazit: Zusammen sind SQL und Python am stärksten

Wir hoffen, der Artikel war hilfreich. Python und SQL sind für Datenprofis unverzichtbar. Für den Start ist es sinnvoll, eine Sprache zu wählen. Langfristig solltest du jedoch beide meistern.

Du willst Python und SQL lernen? Hier sind Ressourcen für deinen Start.

• Ein großes Kurskatalog mit 500+ Data-Science-Kursen zu Programmierung, Statistik, Visualisierung und mehr.
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