SQL बनाम Python: आपको क्या सीखना चाहिए?

यदि आप डेटा साइंस में करियर बनाने पर विचार कर रहे हैं, तो कोड करना सीखना अनिवार्य है। कोडिंग डेटा प्रोफेशनल्स की प्रमुख गतिविधियों में से एक है। चाहे आपको डेटा एकत्र करना हो, साफ करना हो, विश्लेषण करना हो या उसका विज़ुअलाइज़ेशन करना हो—लगभग सब कुछ प्रोग्रामिंग के माध्यम से किया जाता है। इसलिए, अपनी डेटा साइंस यात्रा के शुरुआती चरण में ही आपको कोड करना सीखना शुरू कर देना चाहिए।

तो, आप कोडिंग शुरू करने के लिए तैयार हैं। लेकिन किस प्रोग्रामिंग भाषा का चयन करें? यह डेटा साइंस के नए सीखने वालों के बीच बहुत सामान्य प्रश्न है। डेटा साइंस के लिए कई प्रोग्रामिंग भाषाएँ हैं, पर उन्हें एक साथ सीखना लगभग असंभव और हतोत्साहित करने वाला हो सकता है। बेहतर है कि पहले एक चुनें और उस पर महारत हासिल करने के बाद अपनी ज़रूरतों या रुचि के अनुसार दूसरी भाषा की ओर बढ़ें। 

यह बहस अक्सर होती है कि शुरुआत किस भाषा से करनी चाहिए। इस संदर्भ में, Python और SQL आपकी कोडिंग यात्रा शुरू करने के लिए विशेष रूप से उपयुक्त उम्मीदवार हैं। Python और SQL डेटा साइंस में अत्यंत लोकप्रिय भाषाएँ हैं, और अपने करियर में आगे बढ़ने के लिए दोनों में दक्ष होना आवश्यक है। 

आगे की धाराओं में, हम बताएँगे कि Python और SQL क्या हैं, इनके बीच मुख्य अंतर क्या हैं, और पहले किसे सीखना अधिक उचित है। पढ़ते रहें! 

त्वरित उत्तर: SQL बनाम Python

जल्दी में हैं? यहाँ SQL और Python के बीच अंतरों का उच्च-स्तरीय सारांश दिया गया है:

यदि आप विस्तार से जानना चाहते हैं, तो पढ़ते रहें!

Python क्यों चुनें?

TIOBE इंडेक्स और PYPL इंडेक्स जैसी कई लोकप्रियता सूचियों में पहले स्थान पर रहने वाली Python आज एक सर्वोपयोगी प्रोग्रामिंग भाषा है।  

Python एक ओपन-सोर्स, जनरल-पर्पज़ प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट के कई क्षेत्रों में व्यापक उपयोग है। इसके सरल और पठनीय सिंटैक्स (जो अंग्रेज़ी भाषा के क़रीब है) के कारण Python को अक्सर शुरुआती प्रोग्रामर्स के लिए सबसे आसान भाषाओं में गिना जाता है। यदि आप देखना चाहते हैं कि Python में कोडिंग कैसी दिखती है, तो हमारा Introduction to Python Course देखें।

हालाँकि शुरुआती 1990 के दशक में विकसित होते समय इसे डेटा साइंस के लिए नहीं बनाया गया था, वर्षों में Python विकसित हुआ है और आज यह डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और डेटा इंजीनियरिंग में व्यापक रूप से प्रयुक्त होती है। यह मुख्यतः इसके समृद्ध पैकेज इकोसिस्टम के कारण संभव हुआ है। हज़ारों शक्तिशाली लाइब्रेरी और विशाल यूज़र कम्युनिटी के साथ, Python हर तरह के डेटा-संबंधित कार्य कर सकती है। 

नीचे डेटा साइंस में Python के उपयोग मामलों की अपूर्ण सूची दी गई है। यदि आप Python के अन्य उपयोगों के बारे में उत्सुक हैं, तो यह Python उपयोग गाइड देखें।

• डेटा विश्लेषण: Python डेटा विश्लेषण का सबसे शक्तिशाली तरीका है। pandas और NumPy जैसी वर्ल्ड-क्लास लाइब्रेरी के साथ, कुछ पंक्तियों के कोड से डेटा संग्रह और सफ़ाई से लेकर अन्वेषणात्मक और सांख्यिकीय विश्लेषण तक सब कुछ संभव है

• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: आकर्षक प्लॉट्स और चार्ट्स से डेटा को विज़ुअलाइज़ करना आपके डेटासेट्स में छिपे पैटर्न खोजने और अपने नतीजे प्रस्तुत करने का शानदार तरीका है। Matplotlib, Seaborn, और Plotly जैसी अनेक पैकेज यह जादू कर सकते हैं.  

• मशीन लर्निंग: कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपक्षेत्र, मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म का उपयोग करके मशीनों को ऐतिहासिक डेटा से पैटर्न और ट्रेंड सीखने और भविष्यवाणियाँ करने में सक्षम बनाती है। Scikit-learn शक्तिशाली मशीन लर्निंग मॉडल्स को लागू करने के लिए लोकप्रिय और सहज पैकेज है।

• डीप लर्निंग: डीप लर्निंग मशीन लर्निंग तरीकों का व्यापक परिवार है जो आर्टिफ़िशियल न्यूरल नेटवर्क्स के कार्यान्वयन पर केंद्रित है। ये शक्तिशाली एल्गोरिद्म पिछले कुछ वर्षों में डेटा साइंस की सबसे नवाचारी उपलब्धियों के पीछे हैं। Keras और TensorFlow जैसी ताक़तवर लाइब्रेरी और फ़्रेमवर्क के साथ, डीप लर्निंग के लिए Python पहली पसंद है।

SQL क्यों चुनें?

अधिकांश कंपनियों का डेटा डेटाबेस में, विशेष रूप से रिलेशनल डेटाबेस में संग्रहित होता है। एक रिलेशनल डेटाबेस अलग-अलग तालिकाओं की पंक्तियों और स्तंभों में आपस में संबंधित डेटा बिंदुओं तक पहुँच प्रदान करता है। दूसरे शब्दों में, रिलेशनल डेटाबेस पारंपरिक स्प्रेडशीट्स का अधिक स्केलेबल, परिष्कृत विकल्प हैं। 

रिलेशनल डेटाबेस आरेख। स्रोत: MongoDB

1970 के दशक की शुरुआत में IBM द्वारा विकसित होने के बाद से, SQL (Structured Query Language) डेटाबेस के साथ संचार करने, उन्हें संपादित करने और उनमें से डेटा निकालने के लिए सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा रही है। डेटाबेस प्रबंधन और SQL में दक्षता डेटा साइंस करियर में आगे बढ़ने के लिए अनिवार्य है। आप हमारे पूर्ण लेख में SQL किस काम आता है के बारे में और जान सकते हैं। 

SQL का एक बड़ा लाभ यह है कि अन्य भाषाओं की तुलना में इसे सीखना काफ़ी आसान है। इसका कारण इसका डिक्लेरेटिव, सरल सिंटैक्स है, जो विशेष रूप से SQL क्वेरीज़ का उपयोग करके रिलेशनल डेटाबेस को प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। क्वेरी एक स्टेटमेंट होता है जो विभिन्न SQL कमांड्स से मिलकर बना होता है और जो मिलकर डेटाबेस में कोई विशिष्ट कार्य करते हैं, जैसे डेटा तक पहुँचना, संशोधित करना, अपडेट करना और हटाना।

SQL जानने से आप विभिन्न रिलेशनल डेटाबेस के साथ काम कर पाएँगे, जिनमें SQLite, MySQL और PostgreSQL जैसे लोकप्रिय सिस्टम शामिल हैं। इन रिलेशनल डेटाबेस के बीच छोटे-मोटे अंतरों के बावजूद, बेसिक क्वेरीज़ का सिंटैक्स समान होता है, जिससे SQL एक बहुत ही बहुमुखी भाषा बनती है।

SQL सीखना चाहते हैं? हमारा Introduction to SQL Course देखें, या SQL Fundamentals Skill Track के साथ गहराई से सीखें।

Python करियर पाथ

डेटा साइंस में Python सबसे अधिक माँगी जाने वाली स्किल है। परिणामस्वरूप, उद्योग में लगभग हर नौकरी में Python की आवश्यकता होती है। 

Python में महारत हासिल करने के बाद आप कई करियर पाथ अपना सकते हैं। नीचे कुछ सबसे लोकप्रिय विकल्प दिए गए हैं। विस्तृत सूची के लिए यह टॉप 7 डेटा साइंस करियर वाला लेख देखें। साथ ही, यदि आप डेटा इंडस्ट्री में भूमिका खोज रहे हैं, तो DataCamp Jobs देखें, जो आपकी स्किल्स के अनुसार भूमिकाएँ ढूँढने में मदद कर सकता है।

डेटा साइंटिस्ट

डेटा साइंटिस्ट्स की विभिन्न क्षेत्रों में बहुत मांग है। चाहे वह रूट्स को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना हो या दुर्लभ बीमारियों के लिए नए इलाज आगे बढ़ाने हेतु जेनेटिक डेटा पर काम करना—भारी मात्रा में डेटा के विश्लेषण के लिए Python उत्तर है। 

डेटा साइंटिस्ट्स को गणित, सांख्यिकी और वैज्ञानिक पद्धति लागू करने में सक्षम होना चाहिए; डेटा की सफ़ाई और तैयारी के लिए अनेक टूल्स और तकनीकें उपयोग करनी चाहिए; प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस करना चाहिए; और समझाना चाहिए कि इन परिणामों का उपयोग व्यावसायिक समस्याओं के डेटा-आधारित समाधान देने में कैसे किया जा सकता है। इन सभी कार्यों के लिए Python सबसे आम टूल है।

Glassdoor के अनुसार संयुक्त राज्य में डेटा साइंटिस्ट का औसत वेतन $113,215.

डेटा एनालिस्ट

डेटा साइंटिस्ट्स और डेटा एनालिस्ट्स काफ़ी क़रीबी भूमिकाएँ हैं। जहाँ डेटा साइंटिस्ट्स भविष्यवाणी और अनिश्चितताओं से निपटने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों पर ध्यान देते हैं, वहीं डेटा एनालिस्ट्स विशेष रूप से व्यावसायिक समस्याओं—जैसे KPI विकसित करना, स्टेकहोल्डर्स के लिए समाधान बनाना, और व्यावसायिक लागत घटाना—पर प्रशिक्षित होते हैं। डेटा का विश्लेषण करने के लिए Python डेटा एनालिस्ट्स की पहली पसंद है, हालाँकि Power BI या Tableau जैसे बिज़नेस इंटेलिजेंस सॉफ़्टवेयर और SQL भी उतने ही महत्वपूर्ण हैं।

डेटा एनालिस्ट्स की माँग पहले से ही बहुत अधिक है, और लगता है कि समय के साथ यह और बढ़ेगी। Glassdoor इन पेशेवरों के लिए औसत वेतन $83,787 आँकता है।

मशीन लर्निंग इंजीनियर

मशीन लर्निंग इंजीनियर्स पूर्वानुमानित मॉडलों को ऑटोमेट और स्केल करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग एप्लिकेशन का शोध, निर्माण और डिज़ाइन करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। मूलतः, वे ऐसे एल्गोरिद्म विकसित करते हैं जो इनपुट डेटा और सांख्यिकीय मॉडलों का उपयोग कर आउटपुट की भविष्यवाणी करते हैं और जैसे-जैसे नया डेटा आता है आउटपुट को लगातार अपडेट करते रहते हैं। 

हालाँकि मशीन लर्निंग इंजीनियर्स के पास काम के लिए बड़ा टूलकिट होता है, फिर भी Python एक अपरिहार्य टूल है।

औसत वार्षिक वेतन मशीन लर्निंग इंजीनियर्स का $164,820 है।

SQL करियर पाथ

काफ़ी समय से मौजूद होने के बावजूद, SQL आज भी दुनिया भर के डेवलपर्स और डेटा प्रोफेशनल्स के लिए अपरिहार्य टूल है। SQL हर जगह है और उद्योगों तथा Google, Meta, और Amazon जैसी शीर्ष कंपनियों में डेटा प्रबंधन के लिए पहली पसंद की भाषा है। 

एक अत्यंत लोकप्रिय भाषा होने के नाते, अवसर व्यापक और विविध हैं। नीचे कुछ सबसे लोकप्रिय SQL नौकरियों की सूची है।

डेटाबेस आर्किटेक्ट

डेटाबेस आर्किटेक्ट किसी निर्धारित एप्लिकेशन के लिए सबसे उपयुक्त और विश्वसनीय डेटाबेस को डिज़ाइन करने के लिए ज़िम्मेदार होता है। आर्किटेक्ट यह सुनिश्चित करने के लिए मॉडलिंग रणनीतियाँ विकसित करता है कि डेटाबेस सुरक्षित, स्केलेबल और विश्वसनीय प्रदर्शन करे। इसमें सभी तरह के डेटाबेस—रिलेशनल, NoSQL, ग्राफ़-बेस्ड, डिस्ट्रीब्यूटेड, आदि—का ज्ञान और यह विशेषज्ञता शामिल है कि किस स्थिति में किस प्रकार के डेटाबेस की आवश्यकता है।

Glassdoor डेटाबेस आर्किटेक्ट के लिए औसत वार्षिक वेतन $113,427 आँकता है।

सॉफ़्टवेयर डेवलपर

सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर और एप्लिकेशन बनाते हैं। वे नए प्रोग्राम और फ़ीचर्स सहित सॉफ़्टवेयर को प्रोग्राम करते हैं। 

इन एप्लिकेशंस को सही से काम करने के लिए अक्सर डेटा की आवश्यकता होती है। क्या आप अनुमान लगा सकते हैं कि डेटा कहाँ संग्रहित होता है? हाँ, रिलेशनल डेटाबेस में। यही कारण है कि SQL डेवलपर्स के लिए सबसे बुनियादी स्किल्स में से एक है। 

औसत वार्षिक वेतन सॉफ़्टवेयर इंजीनियर का $100,828 है।

यदि आप वेतन के बारे में और जानना चाहते हैं, तो हमारा विस्तृत गाइड SQL Developer Salaries देखें। 

डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर

डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर्स यह सुनिश्चित करने के ज़िम्मेदार होते हैं कि डेटाबेस कुशलता और सुरक्षित रूप से चले। वे यूज़र जानकारी का रखरखाव करते हैं, उनकी ज़रूरतों के अनुसार उपयुक्त एक्सेस अधिकार असाइन करते हैं और उपयोग पर नज़र रखते हैं। डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर्स नियमित रूप से संग्रहित डेटा का बैकअप भी लेते हैं। 

Glassdoor के अनुसार इस पेशे का औसत वार्षिक वेतन $103,837 है।

Python बनाम SQL: पहले कौन-सी भाषा सीखें?

पहले कौन-सी भाषा सीखनी चाहिए? यह प्रश्न खासकर डेटा साइंस के नए सीखने वालों के लिए प्रासंगिक है, लेकिन यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि लंबे समय में अपने करियर में आगे बढ़ने के लिए आपको Python और SQL—दोनों में—दक्ष होना पड़ेगा।

यह कहते हुए, उत्तर आपके लक्ष्यों, प्राथमिकताओं और पहले से मौजूद प्रोग्रामिंग ज्ञान पर निर्भर करेगा।

Python बनाम SQL: कौन-सी आसान है?

SQL निस्संदेह Python से सीखने में आसान भाषा है। इसका बहुत बुनियादी सिंटैक्स है और यह केवल रिलेशनल डेटाबेस से संचार के लिए डिज़ाइन की गई है। चूँकि भारी मात्रा में डेटा रिलेशनल डेटाबेस में संग्रहित होता है, इसलिए SQL क्वेरीज़ का उपयोग कर डेटा निकालना अक्सर किसी भी डेटा विश्लेषण प्रोजेक्ट का पहला कदम होता है। SQL सीखना इसलिए भी अच्छा विकल्प है क्योंकि यह आपको यूज़र-फ्रेंडली तरीके से बुनियादी प्रोग्रामिंग अवधारणाएँ आत्मसात करने में मदद करेगा और अधिक जटिल भाषाएँ सीखने का मार्ग प्रशस्त करेगा।

हालाँकि, जनरल-पर्पज़ प्रोग्रामिंग भाषा होने के नाते, Python सीखने से आप कहीं अधिक रोचक कार्य कर पाएँगे। उदाहरण के लिए, Python के साथ आप एंड-टू-एंड डेटा साइंस प्रोजेक्ट कर सकते हैं—डेटा संग्रह और सफ़ाई से लेकर विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन तक।

Python SQL की तुलना में कहीं अधिक बहुमुखी है, लेकिन इसमें फ़्लुएंट बनने में ज़्यादा समय लगता है। इसके बावजूद, पठनीयता पर फोकस और अंग्रेज़ी-जैसे सिंटैक्स के कारण Python आमतौर पर शुरुआती-अनुकूल भाषा मानी जाती है।

आप किस तरह का काम ढूँढ रहे हैं, यह भी विचार करने योग्य है। उदाहरण के लिए, यदि आप बिज़नेस इंटेलिजेंस के क्षेत्र में रुचि रखते हैं, तो SQL सीखना शायद बेहतर विकल्प है, क्योंकि अधिकांश एनालिटिक्स कार्य Tableau या PowerBI जैसे BI टूल्स से किए जाते हैं। इसके विपरीत, यदि आप शुद्ध डेटा साइंस करियर अपनाना चाहते हैं, तो पहले Python सीखना बेहतर रहेगा।

डेटा विश्लेषण के लिए SQL बनाम Python

विशेष रूप से डेटा विश्लेषण की बात करें तो, SQL और Python दोनों की अपनी-अपनी ताकतें और उपयोग हैं।

डेटा विश्लेषण के लिए SQL

SQL (Structured Query Language) रिलेशनल डेटाबेस में डेटा क्वेरी और प्रबंधन के लिए पहली पसंद है। यह इन मामलों में उत्कृष्ट है:

• डेटा पुनर्प्राप्ति: बड़े डेटाबेस से सरल, पठनीय क्वेरीज़ के जरिए विशिष्ट डेटा को दक्षता से निकालना।
• डेटा एग्रीगेशन: योग, औसत और गिनती जैसी कार्रवाइयों से डेटा का सार प्रस्तुत करना।
• टेबल्स को जोड़ना: कई तालिकाओं से डेटा मिलाकर विश्लेषण हेतु व्यापक डेटासेट बनाना।
• डेटा सफ़ाई: SQL कमांड्स का उपयोग करके सीधे डेटाबेस में डेटा को फ़िल्टर, सॉर्ट और साफ करना।

SQL का डिक्लेरेटिव सिंटैक्स इसे उपयोग में सीधा बनाता है, खासकर तब जब संरचित डेटा रिलेशनल डेटाबेस में संग्रहित हो। यह उन डेटा प्रोफेशनल्स के लिए अनिवार्य टूल है जो ऐसे परिवेश में काम करते हैं जहाँ डेटाबेस से लगातार इंटरैक्शन होता है।

डेटा विश्लेषण के लिए Python

Python एक शक्तिशाली, जनरल-पर्पज़ भाषा है, जिसका डेटा साइंस में व्यापक उपयोग होता है। यह प्रदान करती है:

• बहुमुखी प्रतिभा: केवल डेटा पुनर्प्राप्ति ही नहीं, Python डेटा मैनिपुलेशन, सांख्यिकीय विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन भी कर सकती है।
• लाइब्रेरी और टूल्स: डेटा मैनिपुलेशन के लिए pandas और NumPy, विज़ुअलाइज़ेशन के लिए matplotlib और seaborn, तथा मशीन लर्निंग के लिए scikit-learn जैसी मज़बूत लाइब्रेरी।
• स्वचालन: डेटा संग्रह और सफ़ाई से लेकर विश्लेषण और रिपोर्टिंग तक डेटा वर्कफ़्लोज़ को ऑटोमेट करने की क्षमता।
• इंटीग्रेशन: Jupyter Notebooks जैसे अन्य टूल्स और परिवेशों के साथ सहज एकीकरण, इंटरैक्टिव डेटा विश्लेषण के लिए।

Python की लचीलापन और विस्तृत लाइब्रेरी सपोर्ट इसे जटिल डेटा विश्लेषण कार्यों, मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने और सारगर्भित विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए आदर्श बनाते हैं।

SQL कब और Python कब?

SQL और Python के बीच चयन अक्सर कार्य पर निर्भर करता है:

• SQL उपयोग करें जब आपको रिलेशनल डेटाबेस में संग्रहित डेटा को दक्षता से क्वेरी और मैनिपुलेट करना हो।
• Python उपयोग करें जब आपके विश्लेषण के लिए अधिक व्यापक प्रोसेसिंग, सांख्यिकीय विश्लेषण या उन्नत विज़ुअलाइज़ेशन की आवश्यकता हो।

SQL बनाम Python: विस्तृत तुलना

नीचे Python और SQL के बीच अंतरों की तालिका दी गई है:

निष्कर्ष: SQL और Python साथ हों तो बेहतर

हमें आशा है कि आपको यह लेख उपयोगी लगा होगा। Python और SQL दोनों ही डेटा प्रोफेशनल्स के लिए अपरिहार्य टूल हैं; इसलिए, डेटा साइंस यात्रा की शुरुआत में एक को चुनना बेहतर है, पर लंबे समय में आपको दोनों में महारत हासिल करनी होगी।

Python और SQL सीखना चाहते हैं? हमारे पास आपके लिए सब है। नीचे दिए संसाधन देखें और आज ही शुरुआत करें।

• 500+ डेटा साइंस कोर्स वाले बड़े कोर्स कैटलॉग, जिनमें प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी, विज़ुअलाइज़ेशन और अधिक शामिल हैं।
• नवीनतम इनसाइट्स के लिए हमारे ब्लॉग की सदस्यता लें।
• DataFramed पॉडकास्ट को सब्सक्राइब करें।
• हमारा Python for data science चीट शीट और SQL बेसिक्स चीट शीट देखें।