SQL vs Python : Lequel devez-vous apprendre ?

Si vous envisagez de vous lancer dans la science des données, il est obligatoire d'apprendre à coder. Le codage est l'une des principales activités des professionnels des données. Qu'il s'agisse de collecter, de nettoyer, d'analyser ou de visualiser des données, presque tout se fait par le biais de la programmation. C'est pourquoi vous devez commencer à apprendre à coder dès le début de votre parcours en science des données.

Vous êtes donc prêt à vous lancer dans le codage. Mais quel langage de programmation choisir ? Il s'agit d'une question très classique parmi les nouveaux venus dans le domaine de la science des données. Il existe de nombreux langages de programmation pour la science des données, mais les apprendre tous simultanément peut s'avérer presque impossible et décourageant. Il est préférable d'en choisir un et, une fois que vous l'aurez maîtrisé, de passer à un autre en fonction de vos besoins ou de vos intérêts. 

Un débat très courant porte sur le choix du meilleur langage de programmation pour débuter. À cet égard, Python et SQL sont des candidats particulièrement bien adaptés pour commencer votre aventure de codage. Python et SQL sont des langages de programmation extrêmement populaires en science des données, et vous n'irez pas très loin dans votre carrière si vous ne les maîtrisez pas tous les deux. 

Dans les sections suivantes, nous expliquerons ce que sont Python et SQL, les principales différences entre eux, et ce qu'il est préférable d'apprendre en premier. Poursuivez votre lecture ! 

Réponse rapide : SQL vs Python

Vous êtes pressé ? Voici un aperçu de haut niveau des différences entre SQL et Python :

Si vous voulez en savoir plus, continuez à lire !

Pourquoi choisir Python ?

Classé premier dans plusieurs indices de popularité des langages de programmation, tels que l'indice TIOBE et l'indice PYPL, Python est aujourd'hui le langage de programmation passe-partout.  

Python est un langage de programmation à code source ouvert et à usage général qui s'applique à de nombreux domaines de développement de logiciels. En raison de sa syntaxe simple et lisible (proche de la langue anglaise), Python est souvent désigné comme l'un des langages de programmation les plus faciles à apprendre et à utiliser pour les programmeurs débutants. Si vous voulez avoir un avant-goût de ce à quoi ressemble le codage avec Python, consultez notre cours d'introduction à Python.

Bien qu'il n'ait pas été conçu pour la science des données lors de son développement au début des années 1990', au fil des années, Python a évolué, et aujourd'hui, il est largement utilisé en science des données, l'apprentissage automatiqueet l'ingénierie des données. Ceci est principalement dû à son riche écosystème de paquets. Avec des milliers de bibliothèques puissantes soutenues par son énorme communauté d'utilisateurs, Python peut effectuer toutes sortes de tâches liées aux données. 

Vous trouverez ci-dessous une liste non exhaustive des cas d'utilisation de Python dans le domaine de la science des données. Si vous êtes curieux de découvrir d'autres applications de Python, consultez ce guide des utilisations de Python.

• Analyse des données : Python est le moyen le plus puissant d'analyser des données. Grâce à des bibliothèques de classe mondiale telles que pandas et NumPy, tout est possible en quelques lignes de code, de la collecte et du nettoyage des données à l'analyse exploratoire des données et à l'analyse statistique.

• Visualisation des données : La visualisation de vos données à l'aide de diagrammes et de graphiques attrayants est un excellent moyen de découvrir des modèles cachés dans vos ensembles de données et de présenter vos résultats. De nombreux logiciels, tels que Matplotlib, Seaborn et Plotly, peuvent faire la magie.  

• L'apprentissage automatique : Sous-domaine de l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique utilise des algorithmes pour permettre aux machines d'apprendre des modèles et des tendances à partir de données historiques et de faire des prédictions. Scikit-learn est un logiciel populaire et intuitif qui permet de mettre en œuvre de puissants modèles d'apprentissage automatique.

• Apprentissage en profondeur : L'apprentissage profond fait partie d'une famille plus large de méthodes d'apprentissage automatique visant à mettre en œuvre des réseaux neuronaux artificiels. Ces puissants algorithmes sont à l'origine de certaines des percées les plus innovantes de ces dernières années dans le domaine de la science des données. Avec des bibliothèques et des frameworks puissants comme Keras et TensorFlow, Python est le langage de référence pour l'apprentissage profond.

Pourquoi choisir SQL ?

La plupart des données des entreprises sont stockées dans des bases de données, , et plus particulièrement dans des bases de données relationnelles. Une base de données relationnelle permet d'accéder à des points de données liés les uns aux autres dans différents tableaux comportant des lignes et des colonnes. En d'autres termes, les bases de données relationnelles constituent une alternative plus évolutive,, aux feuilles de calcul traditionnelles. 

Diagramme de base de données relationnelle. Source : MongoDB

Depuis son développement au début des années 1970 par IBM, SQL (Structured Query Language) est le langage de programmation le plus populaire pour communiquer, éditer et extraire des données des bases de données. La maîtrise de la gestion des bases de données et du langage SQL est indispensable si vous souhaitez progresser dans votre carrière en science des données. Pour en savoir plus sur l 'utilisation de SQL, consultez notre article complet. 

L'un des grands avantages du langage SQL est qu'il est assez facile à apprendre par rapport à d'autres langages de programmation. Cela est dû à sa syntaxe déclarative et simple, qui est spécifiquement conçue pour gérer des bases de données relationnelles à l'aide de requêtes SQL. Une requête est une déclaration comprenant diverses commandes SQL qui, ensemble, exécutent une tâche spécifique dans une base de données, telle que l'accès, la modification, la mise à jour et la suppression de données

Connaître SQL vous permettra de travailler avec différentes bases de données relationnelles, y compris des systèmes populaires comme SQLite, MySQL et PostgreSQL. Malgré les différences minimes entre ces bases de données relationnelles, la syntaxe des requêtes de base est similaire, ce qui fait de SQL un langage très polyvalent.

Vous voulez apprendre SQL ? Consultez notre cours d'introduction à SQL, ou plongez-vous dans notre cursus de compétences sur les principes fondamentaux de SQL.

Les carrières en Python

Python est la compétence la plus demandée en science des données. Par conséquent, Python est requis dans presque tous les emplois du secteur. 

Il existe de nombreuses possibilités de carrière une fois que vous maîtrisez Python. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des plus populaires. Pour une liste plus détaillée, consultez cet article sur les 7 meilleures carrières en science des données. Par ailleurs, si vous cherchez un poste dans le secteur des données, consultez DataCamp Jobs, qui peut vous aider à trouver des postes adaptés à vos compétences.

Scientifique des données

Les scientifiques des données sont très demandés dans tous les secteurs. Qu'il s'agisse de développer des modèles d'apprentissage automatique pour optimiser les itinéraires ou de traiter des données génétiques pour faire progresser de nouveaux traitements pour les maladies rares, Python est la réponse à l'analyse de vastes quantités de données. 

Les scientifiques des données doivent être capables d'appliquer les mathématiques, les statistiques et la méthode scientifique, d'utiliser plusieurs outils et techniques pour nettoyer et préparer les données, d'effectuer des analyses prédictives et de l'intelligence artificielle, et d'expliquer comment ces résultats peuvent être utilisés pour fournir des solutions basées sur les données aux problèmes de l'entreprise. Python est l'outil le plus couramment utilisé par les data scientists pour toutes ces tâches.

Le salaire moyen d'un data scientist aux États-Unis, selon Glassdoor, est de 113215 dollars.

Analyste de données

Les data scientists et les data analysts sont des parents proches. Alors que les data scientists se concentrent sur les techniques d'apprentissage automatique pour prédire l'avenir et gérer les incertitudes, les data analysts sont spécifiquement formés pour traiter les problèmes des entreprises, tels que l'élaboration d'indicateurs de performance clés, la création de solutions pour les parties prenantes et la réduction des coûts de l'entreprise. Python est le langage de prédilection des analystes de données pour analyser les données, même si d'autres outils, notamment les logiciels de veille stratégique comme Power BI ou Tableau et SQL, sont tout aussi importants.

Les analystes de données sont déjà très demandés, et il semble que cette demande ne fera qu'augmenter avec le temps. Glassdoor estime le salaire moyen de ces professionnels à 83 787 dollars.

Ingénieur en apprentissage automatique

Les ingénieurs en apprentissage automatique se concentrent sur la recherche, la construction et la conception d'applications d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique afin d'automatiser les modèles prédictifs et de les rendre évolutifs. Essentiellement, ils développent des algorithmes qui utilisent des données d'entrée et tirent parti de modèles statistiques pour prédire un résultat, tout en actualisant continuellement les résultats au fur et à mesure que de nouvelles données sont disponibles. 

Si les ingénieurs en apprentissage automatique disposent d'une large boîte à outils pour faire leur travail, Python reste un outil indispensable.

Le salaire annuel moyen des ingénieurs en apprentissage automatique est de 164 820 dollars.

Les carrières en SQL

Bien qu'il existe depuis un certain temps, SQL reste un outil indispensable pour les développeurs et les professionnels des données du monde entier. SQL est omniprésent, c'est le langage de référence pour la gestion des données dans tous les secteurs d'activité et dans des entreprises de premier plan telles que Google, Meta et Amazon. 

Comme il s'agit d'une langue extrêmement populaire, les possibilités sont nombreuses et variées. Vous trouverez ci-dessous une liste des emplois les plus populaires dans le domaine du langage SQL.

Architecte de base de données

Un architecte de base de données est chargé de concevoir la base de données la plus adaptée et la plus fiable pour une application donnée. L'architecte élabore des stratégies de modélisation pour garantir la sécurité, l'évolutivité et la fiabilité de la base de données. Cela implique de connaître tous les différents types de bases de données - relationnelles, NoSQL, basées sur les graphes, distribuées, etc - et d'avoir l'expertise nécessaire pour identifier quel type de situation nécessite quel type de base de données.

Glassdoor estime que le salaire annuel moyen d'un architecte de base de données est de 113 427 dollars.

Développeur de logiciels

Les développeurs de logiciels créent des logiciels et des applications informatiques. Ce sont eux qui programment les logiciels, y compris les nouveaux programmes et les nouvelles fonctionnalités. 

Ces applications ont souvent besoin de données pour fonctionner correctement. Pouvez-vous deviner où les données sont stockées ? Oui, une base de données relationnelle. Cela fait de SQL l'une des compétences les plus élémentaires pour les développeurs. 

Le salaire annuel moyen d'un ingénieur logiciel est de 100 828 dollars.

Si vous souhaitez en savoir plus sur les salaires, consultez notre guide détaillé sur les salaires des développeurs SQL. 

Administrateur de base de données

Les administrateurs de base de données sont chargés de veiller à ce qu'une base de données fonctionne efficacement et en toute sécurité. Ils gèrent les informations relatives aux utilisateurs, leur attribuent les droits d'accès appropriés en fonction de leurs besoins et contrôlent l'utilisation qui en est faite. Les administrateurs de bases de données sauvegardent également régulièrement les données stockées. 

Le salaire annuel moyen pour cette profession, selon Glassdoor, est de 103 837 dollars.

Python vs SQL : Quelle langue devez-vous apprendre en premier ?

Quelle langue devez-vous apprendre en premier ? Bien que cette question soit particulièrement pertinente pour les nouveaux venus dans la science des données, il est important de noter qu'à long terme, vous devrez maîtriser à la fois Python et SQL si vous voulez progresser dans votre carrière.

Cela dit, la réponse à cette question dépend de vos objectifs, de vos priorités et de vos connaissances préalables en matière de programmation.

Python vs SQL : Lequel est le plus facile ?

SQL est certainement un langage plus facile à apprendre que Python. Il possède une syntaxe très basique et est conçu uniquement pour communiquer avec des bases de données relationnelles. Étant donné qu'un grand nombre de données sont stockées dans des bases de données relationnelles, l'extraction de données à l'aide de requêtes SQL est souvent la première étape d'un projet d'analyse de données. L'apprentissage de SQL est également un excellent choix car il vous aidera à assimiler les concepts de base de la programmation d'une manière conviviale, ce qui vous ouvrira la voie vers des langages de programmation plus complexes.

Cependant, en tant que langage de programmation à usage général, l'apprentissage de Python vous permettra de faire beaucoup plus de choses intéressantes. Par exemple, avec Python, vous pouvez réaliser un projet de science des données de bout en bout, depuis la collecte et le nettoyage des données jusqu'à leur analyse et leur visualisation.

Python est beaucoup plus polyvalent que SQL, mais il faut plus de temps pour le maîtriser. Malgré cela, Python est largement considéré comme un langage convivial pour les débutants en raison de sa syntaxe proche de celle de l'anglais et de l'importance qu'il accorde à la lisibilité.

Le type de travail que vous recherchez mérite également d'être pris en compte. Par exemple, si vous êtes intéressé par le domaine de l'informatique décisionnelle, il est probablement préférable d'apprendre SQL, car la plupart des tâches d'analyse sont effectuées à l'aide d'outils d'informatique décisionnelle, tels que Tableau ou PowerBI. En revanche, si vous souhaitez poursuivre une carrière en science des données pure, vous feriez mieux d'apprendre Python en premier.

SQL vs Python pour l'analyse de données

Lorsqu'il s'agit d'analyse de données, plus précisément, SQL et Python ont tous deux leurs points forts et leurs applications uniques.

SQL pour l'analyse des données

SQL (Structured Query Language) est le langage de référence pour l'interrogation et la gestion des données dans les bases de données relationnelles. Il excelle dans :

• Recherche de données: Extraire efficacement des données spécifiques de grandes bases de données à l'aide de requêtes simples et lisibles.
• Agrégation de données: Effectuer des opérations de somme, de moyenne et de comptage pour résumer les données.
• Joindre des tableaux: Combinaison de données provenant de plusieurs tableaux pour créer des ensembles de données complets à des fins d'analyse.
• Nettoyage des données: Utilisation de commandes SQL pour filtrer, trier et nettoyer les données directement dans la base de données.

La syntaxe déclarative du langage SQL le rend facile à utiliser, en particulier pour les tâches impliquant des données structurées stockées dans des bases de données relationnelles. Il s'agit d'un outil essentiel pour les professionnels des données travaillant dans des environnements où l'interaction avec les bases de données est fréquente.

Python pour l'analyse des données

Python est un langage de programmation puissant et polyvalent largement utilisé dans la science des données. Il offre :

• Polyvalence: Au-delà de la simple récupération de données, Python peut prendre en charge la manipulation des données, l'analyse statistique et la visualisation.
• Bibliothèques et outils: Des bibliothèques robustes comme pandas et NumPy pour la manipulation des données, matplotlib et seaborn pour la visualisation des données, et scikit-learn pour l'apprentissage automatique.
• Automatisation: Capacités d'automatisation des flux de données, depuis la collecte et le nettoyage des données jusqu'à l'analyse et l'établissement de rapports.
• Intégration: Intégration transparente avec d'autres outils et environnements, tels que Jupyter Notebooks, pour une analyse interactive des données.

La flexibilité de Python et la prise en charge d'une vaste bibliothèque en font un outil idéal pour effectuer des tâches complexes d'analyse de données, développer des modèles d'apprentissage automatique et créer des visualisations perspicaces.

Quand utiliser SQL ou Python ?

Le choix entre SQL et Python dépend souvent de la tâche à accomplir :

• Utilisez SQL lorsque vous devez interroger et manipuler efficacement des données stockées dans des bases de données relationnelles.
• Utilisez Python lorsque votre analyse de données nécessite un traitement plus complet, une analyse statistique ou des visualisations avancées.

SQL vs Python : Une comparaison détaillée

Vous trouverez ci-dessous un tableau des différences entre Python et SQL :

Conclusion : SQL et Python vont mieux ensemble

Nous espérons que vous avez trouvé cet article intéressant. Python et SQL sont tous deux des outils indispensables pour les professionnels des données ; par conséquent, bien qu'il soit préférable d'en choisir un à apprendre au début de votre parcours en science des données, à long terme, vous devrez devenir un maître des deux.

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