R vs SQL - Quale dovrei imparare?

Imparare un nuovo linguaggio può sembrare un’impresa scoraggiante. Che si tratti di una lingua parlata o di un linguaggio di programmazione, vorrai essere sicuro di dedicarti a qualcosa di utile, accessibile e con cui continuerai nel tempo. Se hai ristretto la scelta a R o SQL, questo articolo ti aiuterà a decidere quale imparare per primo. 

Tratteremo tutto ciò che devi sapere sui due linguaggi e sui loro utilizzi, i vantaggi di ciascuno, a cosa servono e come si confrontano su alcuni fattori chiave. 

Che cosa sono R e SQL?

Partiamo dalle basi: che cosa sono questi due linguaggi? R Programming è un linguaggio di programmazione e un ambiente software usato principalmente per il calcolo statistico e la creazione di grafici. Questo sistema è composto da due parti: il linguaggio R in sé (quello a cui si fa riferimento più spesso quando si parla di R) e un ambiente di esecuzione.

Dall’altro lato, SQL (Structured Query Language) è un linguaggio di programmazione usato principalmente per porre domande (query) ai database. Usiamo SQL per comunicare con i database relazionali. Con l’aiuto di SQL possiamo accedere alle informazioni, recuperarle, ordinarle e aggiornarle. È usato con molti noti sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS), come Oracle, Microsoft SQL Server e MySQL. 

Panoramica di differenze e somiglianze tra R e SQL 

Esploreremo nel dettaglio i meriti di questi due linguaggi nel resto dell’articolo, ma iniziamo evidenziando in breve le principali somiglianze e differenze tra SQL e R.

Scopo 

R e SQL sono entrambi linguaggi di programmazione, ma servono a scopi diversi. R è un linguaggio e un ambiente software per il calcolo statistico e la grafica, mentre SQL è un linguaggio per gestire e manipolare i dati archiviati in database relazionali.

Tipi di dati

R è progettato per lavorare con set di dati complessi e strutturati, come quelli tipici dell’analisi statistica. Al contrario, SQL è progettato per lavorare con dati archiviati in database relazionali. Questo significa che R è più adatto a compiti come la visualizzazione dei dati e la modellazione statistica, mentre SQL è più adatto a compiti come interrogare e aggiornare i dati in un database.

Come vengono usati

R è un linguaggio di programmazione generico, quindi può essere usato per un’ampia varietà di attività, tra cui manipolazione dei dati, analisi statistica e visualizzazione. SQL, invece, è un linguaggio specifico di dominio, progettato appositamente per lavorare con i dati nei database relazionali. Per questo motivo SQL viene tipicamente utilizzato per attività come interrogare e aggiornare i dati in un database, mentre R è usato per attività di analisi dei dati più generali.

Utenti

Entrambi i linguaggi sono ampiamente utilizzati da data analyst e da altri professionisti che lavorano con i dati e sono pensati per essere relativamente facili da imparare e usare. Inoltre, sia R sia SQL sono supportati da una grande e attiva comunità di utenti e sviluppatori, il che rende semplice trovare supporto e risorse per lavorare con questi linguaggi.

Vantaggi di R

Ci sono diversi motivi per scegliere di imparare R Programming. In quanto potente e diffuso linguaggio open source per l’analisi dei dati, presenta alcuni vantaggi evidenti da considerare. Tra questi: 

1. È un linguaggio altamente versatile e flessibile, che permette di svolgere varie attività di manipolazione dei dati, analisi statistica e visualizzazione grafica.
2. Esiste una grande e attiva community di utenti R, il che significa che c’è un’enorme quantità di risorse online, documentazione e supporto per aiutarti a imparare e usare il linguaggio in modo efficace.
3. R è ampiamente usato sia in ambito accademico sia nell’industria, quindi impararlo e utilizzarlo può essere utile se vuoi intraprendere una carriera nella data science, nella ricerca o in altri settori correlati.
4. R dispone di numerose funzioni e package integrati che semplificano l’esecuzione di attività complesse di analisi dei dati, come il machine learning, senza dover scrivere da zero codice lungo e complesso.
5. Il linguaggio è multipiattaforma, quindi può essere usato su qualsiasi sistema operativo, rendendolo uno strumento versatile per l’analisi dei dati.

Vantaggi di SQL

Vedremo che molti dei vantaggi nell’imparare SQL sono simili a quelli dell’imparare R: 

1. SQL è essenziale per chiunque lavori con i database. Che tu voglia diventare data analyst, data scientist o sviluppatore web, una solida comprensione di SQL è fondamentale per lavorare con i dati.
2. È un linguaggio ampiamente utilizzato e impararlo può aprire opportunità di lavoro in molti settori diversi. Molte aziende, dalle startup alle grandi imprese, usano SQL per gestire e analizzare i propri dati.
3. È un linguaggio versatile che puoi usare per molte attività, tra cui creare e modificare database, inserire e aggiornare dati e interrogare e analizzare i dati.
4. SQL è relativamente facile da imparare rispetto ad altri linguaggi di programmazione. Molte persone alle prime armi con la programmazione possono apprendere le basi di SQL in poco tempo.
5. SQL può aiutarti a lavorare con i dati in modo più efficiente ed efficace. Con SQL puoi recuperare, manipolare e analizzare i dati rapidamente e con facilità, risparmiando tempo e fatica.

Casi d’uso comuni di R vs SQL

Ora che conosciamo un po’ questi linguaggi, vediamo a cosa servono e dove si sovrappongono. Puoi approfondire in articoli separati a cosa serve SQL e cosa puoi fare con R. 

Analisi dei dati

R e SQL sono entrambi linguaggi comunemente usati per l’analisi dei dati. La principale differenza è che R è un linguaggio progettato specificamente per il calcolo statistico e l’analisi dei dati, mentre SQL è un linguaggio usato per gestire e interrogare i dati archiviati in database relazionali. 

R è uno strumento potente per eseguire analisi statistiche complesse e creare visualizzazioni, mentre SQL è più adatto a lavorare con grandi set di dati ed eseguire operazioni più basilari come filtrare, ordinare e aggregare i dati. In definitiva, sono entrambi strumenti estremamente utili per l’analisi dei dati. 

Manipolazione dei dati

Entrambi questi linguaggi sono utili per la manipolazione dei dati, ovvero il processo di estrarre informazioni e trasformarle per renderle più facili da interpretare o organizzare. Con R puoi effettuare la manipolazione dei dati in vari modi, ad esempio usando funzioni come subset(), with() e within(), nonché package come data.table, ggplot2, reshape2 e readr.

Quando si tratta di manipolare dati relazionali, SQL è uno degli strumenti più utili in circolazione. Operazioni come Limit, Distinct, Aggregation, Group By e altre possono aiutarti a organizzare i tuoi dati in diversi database. 

Confronto tra SQL e R

Vediamo un confronto su come questi due linguaggi si comportano in determinate attività:

Gestione dei dati

I database sono al centro della gestione dei dati, il che rende SQL la scelta ovvia per questo compito. È il linguaggio di base che ci permette di costruire e interagire con i database relazionali tramite query. Sebbene R sia tipicamente usato per analisi, statistica e visualizzazione dei dati, sta diventando sempre più popolare come strumento per gestire dati e file.

Velocità di manipolazione dei dati

Confrontando la velocità di varie funzioni, si riscontrano differenze tra R e SQL. In un’analisi di diversi benchmark prestazionali, R è risultato significativamente più veloce in alcuni compiti, come le query di base al database, mentre è stato molto più lento nella creazione di una variabile temporanea e nell’esecuzione di un’aggregazione in base a una condizione. Quindi, sebbene R sia estremamente rapido in alcune attività di manipolazione, SQL è stabile su tutti i compiti. 

Capacità grafiche

R è progettato specificamente per l’analisi grafica dei dati. Di conseguenza, è facile creare una vasta gamma di visualizzazioni dei tuoi dati, come istogrammi, bar chart, scatter plot e altro ancora. Al confronto, SQL da solo non è propriamente uno strumento grafico, concentrandosi piuttosto sull’organizzazione dei dati. Ma ciò non significa che non esistano vari strumenti in grado di trasformare i tuoi dati SQL in visualizzazioni efficaci.  

R vs SQL - Quale dovresti imparare?

Quindi, come decidere quale imparare? Come abbiamo visto, pur con alcune sovrapposizioni, i due strumenti hanno usi principali diversi. R è progettato per lavorare con dati statistici ed effettuare analisi dei dati. SQL, invece, è progettato principalmente per gestire e manipolare i dati nei database. 

Detto questo, R e SQL possono essere usati insieme in diversi modi. Ad esempio, puoi usare SQL per estrarre dati da un database e poi usare R per analizzarli e visualizzarli. Puoi anche usare R per creare e gestire database o per connetterti a database esistenti ed eseguire query SQL direttamente da R. Esistono molti package R che rendono facile lavorare con i database usando SQL, quindi se ti interessa usare R e SQL insieme, è assolutamente possibile.

In definitiva, la scelta tra R e SQL dipenderà dalle tue esigenze e dai tuoi interessi. Se ti interessa fare analisi statistiche e visualizzazione dei dati, allora R è una buona scelta. Se ti interessa lavorare con i database, allora SQL è più adatto. Se non sai quale scegliere, potresti considerare di impararli entrambi, dato che possono essere usati insieme in molti modi diversi.

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