SQL vs Python: quale dovresti imparare?

Se stai pensando di entrare nella data science, imparare a programmare è obbligatorio. Il coding è una delle principali attività dei professionisti dei dati. Che tu debba raccogliere, pulire, analizzare o visualizzare i dati, praticamente tutto si fa tramite programmazione. Perciò, è importante iniziare a imparare a programmare fin dalle prime fasi del tuo percorso nella data science.

Quindi, sei pronto per iniziare a programmare. Ma quale linguaggio scegliere? È una domanda classica tra chi muove i primi passi nella data science. Esistono molti linguaggi di programmazione per la data science, ma impararli tutti insieme può essere quasi impossibile e scoraggiante. Meglio sceglierne uno e, una volta padroneggiato, passare a un altro in base alle tue esigenze o ai tuoi interessi. 

Un dibattito molto comune riguarda il linguaggio migliore con cui iniziare. In questo senso, Python e SQL sono candidati particolarmente adatti per cominciare la tua avventura nel coding. Python e SQL sono linguaggi estremamente popolari nella data science, e non andrai lontano nella tua carriera se non diventi fluente in entrambi. 

Nelle sezioni seguenti spiegheremo cosa sono Python e SQL, le principali differenze tra loro e quale conviene imparare per primo. Continua a leggere! 

Risposta rapida: SQL vs Python

Hai fretta? Ecco una panoramica ad alto livello delle differenze tra SQL e Python:

Se vuoi approfondire, continua a leggere!

Perché scegliere Python?

Primo in diverse classifiche di popolarità dei linguaggi di programmazione, come l’indice TIOBE e l’indice PYPL, Python è oggi il linguaggio “taglia unica” per eccellenza.  

Python è un linguaggio open source e general purpose con un’ampia applicabilità in molti ambiti dello sviluppo software. Grazie alla sua sintassi semplice e leggibile (vicina alla lingua inglese), è spesso considerato uno dei linguaggi più facili da imparare e usare per chi inizia a programmare. Se vuoi assaggiare com’è programmare in Python, dai un’occhiata al nostro corso Introduction to Python.

Sebbene non sia stato concepito per la data science quando è stato sviluppato all’inizio degli anni ’90, nel tempo Python si è evoluto e oggi è ampiamente utilizzato in data science, machine learning e data engineering. Questo è dovuto soprattutto al suo ricco ecosistema di pacchetti. Con migliaia di librerie potenti, sostenute da un’enorme community di utenti, Python può svolgere ogni tipo di attività legata ai dati. 

Di seguito trovi un elenco non esaustivo dei casi d’uso di Python nella data science. Se sei curioso di altre applicazioni di Python, consulta questa guida agli usi di Python.

• Analisi dei dati: Python è il modo più potente per analizzare i dati. Con librerie di livello mondiale come pandas e NumPy, con poche righe di codice è possibile fare di tutto, dalla raccolta e pulizia dei dati all’analisi esplorativa e statistica

• Visualizzazione dei dati: Visualizzare i tuoi dati con grafici e chart efficaci è un ottimo modo per scoprire pattern nascosti nei dataset e presentare i risultati. Numerosi pacchetti, come Matplotlib, Seaborn e Plotly, fanno la magia.  

• Machine learning: Un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale, il machine learning usa algoritmi per permettere alle macchine di apprendere pattern e trend dai dati storici e fare previsioni. Scikit-learn è un pacchetto popolare e intuitivo per implementare potenti modelli di machine learning.

• Deep learning: Il deep learning fa parte di una più ampia famiglia di metodi di machine learning incentrati sull’implementazione di reti neurali artificiali. Questi potenti algoritmi sono alla base di alcune delle innovazioni più rilevanti nella data science degli ultimi anni. Con librerie e framework come Keras e TensorFlow, Python è il linguaggio di riferimento per il deep learning.

Perché scegliere SQL?

Gran parte dei dati delle aziende è archiviata in database, in particolare database relazionali. Un database relazionale fornisce accesso a punti dati correlati tra loro in diverse tabelle con righe e colonne. In altre parole, i database relazionali sono un’alternativa più scalabile, raffinata rispetto ai tradizionali fogli di calcolo. 

Diagramma di un database relazionale. Fonte: MongoDB

Dalla sua nascita nei primi anni ’70 in IBM, SQL (Structured Query Language) è stato il linguaggio di programmazione più popolare per comunicare, modificare ed estrarre dati dai database. La padronanza della gestione dei database e di SQL è indispensabile se vuoi progredire nella tua carriera nella data science. Puoi saperne di più su a cosa serve SQL nel nostro articolo completo. 

Un grande vantaggio di SQL è che è piuttosto facile da imparare rispetto ad altri linguaggi di programmazione. Ciò è dovuto alla sua sintassi dichiarativa e semplice, progettata specificamente per gestire database relazionali tramite query SQL. Una query è un’istruzione composta da vari comandi SQL che insieme eseguono un’attività specifica in un database, come accedere, modificare, aggiornare ed eliminare dati

Conoscere SQL ti permetterà di lavorare con diversi database relazionali, inclusi sistemi popolari come SQLite, MySQL e PostgreSQL. Nonostante le piccole differenze tra questi database, la sintassi per le query di base è simile, rendendo SQL un linguaggio molto versatile.

Vuoi imparare SQL? Dai un’occhiata al nostro corso Introduction to SQL o immergiti completamente con il nostro percorso SQL Fundamentals.

Percorsi di carriera con Python

Python è la competenza più richiesta nella data science. Di conseguenza, è richiesta in quasi tutti i lavori del settore. 

Ci sono molti percorsi di carriera da intraprendere una volta che hai padroneggiato Python. Di seguito trovi alcuni dei più popolari. Per un elenco più dettagliato, consulta questo articolo sulle 7 carriere principali nella data science. Inoltre, se stai cercando un ruolo nel settore dei dati, dai un’occhiata a DataCamp Jobs, che può aiutarti a trovare posizioni in linea con le tue competenze.

Data scientist

I data scientist sono molto richiesti in tutti i settori. Che si tratti di sviluppare modelli di machine learning per ottimizzare i percorsi o di lavorare con dati genetici per sviluppare nuovi trattamenti per malattie rare, Python è la risposta per analizzare enormi quantità di dati. 

I data scientist devono saper applicare matematica, statistica e metodo scientifico; usare molteplici strumenti e tecniche per pulire e preparare i dati; eseguire analisi predittive e intelligenza artificiale; e spiegare come questi risultati possano essere usati per fornire soluzioni data-driven ai problemi di business. Python è lo strumento più comune usato dai data scientist per tutte queste attività.

Lo stipendio medio di un data scientist negli Stati Uniti, secondo Glassdoor, è di $113.215.

Data analyst

Data scientist e data analyst sono stretti parenti. Mentre i data scientist si concentrano su tecniche di machine learning per prevedere il futuro e gestire le incertezze, i data analyst sono formati specificamente per affrontare problemi di business, come sviluppare KPI, creare soluzioni per gli stakeholder e ridurre i costi. Python è il linguaggio di riferimento per i data analyst per analizzare i dati, sebbene altri strumenti, inclusi software di Business Intelligence come Power BI o Tableau e SQL, siano altrettanto importanti.

I data analyst sono già molto richiesti, e la domanda sembra destinata ad aumentare. Glassdoor stima uno stipendio medio di $83.787 per questi professionisti.

Machine learning engineer

I machine learning engineer si concentrano sulla ricerca, creazione e progettazione di applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning per automatizzare i modelli predittivi e renderli scalabili. In sostanza, sviluppano algoritmi che usano dati in input e sfruttano modelli statistici per prevedere un output, aggiornando continuamente i risultati man mano che arrivano nuovi dati. 

Anche se i machine learning engineer hanno una cassetta degli attrezzi molto ampia, Python resta uno strumento indispensabile.

Il reddito annuo medio dei machine learning engineer è di $164.820.

Percorsi di carriera con SQL

Pur essendo in circolazione da parecchio tempo, SQL è ancora uno strumento indispensabile per sviluppatori e professionisti dei dati in tutto il mondo. SQL è ovunque, il linguaggio di riferimento per la gestione dei dati in tutti i settori e nelle aziende di primo piano come Google, Meta e Amazon. 

Essendo un linguaggio estremamente popolare, le opportunità sono ampie e diversificate. Di seguito trovi un elenco di alcuni dei lavori più diffusi che richiedono SQL.

Database architect

Un database architect è responsabile della progettazione del database più adatto e affidabile per una determinata applicazione. L’architect sviluppa strategie di modellazione per garantire che il database sia sicuro, scalabile e performante. Ciò implica conoscere tutti i diversi tipi di database – relazionali, NoSQL, a grafo, distribuiti, ecc. – ed avere la competenza per identificare quale situazione richiede quale tipo di database.

Glassdoor stima che lo stipendio annuo medio per un database architect sia di $113.427.

Software developer

I software developer creano software e applicazioni. Sono loro a programmare il software, inclusi nuovi programmi e funzionalità. 

Queste applicazioni spesso richiedono dati per funzionare correttamente. Indovina dove sono archiviati i dati? Sì, in un database relazionale. Questo rende SQL una delle competenze di base per gli sviluppatori. 

Lo stipendio annuo medio per un Software Engineer è di $100.828.

Se vuoi saperne di più sugli stipendi, consulta la nostra guida approfondita sugli stipendi degli SQL Developer. 

Database administrator

I database administrator sono responsabili di garantire che un database funzioni in modo efficiente e sicuro. Gestiscono le informazioni degli utenti, assegnano i diritti di accesso appropriati in base alle esigenze e monitorano l’uso. I database administrator eseguono anche regolarmente il backup dei dati archiviati. 

Lo stipendio annuo medio per questa professione, secondo Glassdoor, è di $103.837.

Python vs SQL: quale linguaggio dovresti imparare per primo?

Quale linguaggio dovresti imparare per primo? Anche se questa domanda è particolarmente rilevante per chi è all’inizio, è importante notare che, nel lungo periodo, dovrai diventare fluente sia in Python sia in SQL se vuoi progredire nella tua carriera.

Detto questo, la risposta dipende dai tuoi obiettivi, dalle priorità e dalle eventuali conoscenze pregresse di programmazione.

Python vs SQL: qual è più facile?

SQL è certamente più facile da imparare rispetto a Python. Ha una sintassi molto basilare ed è progettato unicamente per comunicare con i database relazionali. Poiché una grande quantità di dati è archiviata in database relazionali, recuperare i dati con query SQL è spesso il primo passo in qualsiasi progetto di analisi. Imparare SQL è anche un’ottima scelta perché ti aiuterà a interiorizzare concetti base di programmazione in modo user‑friendly, spianando la strada verso linguaggi più complessi.

Tuttavia, essendo un linguaggio general purpose, imparare Python ti permetterà di fare molte più cose interessanti. Ad esempio, con Python puoi eseguire un progetto di data science end‑to‑end, dalla raccolta e pulizia dei dati all’analisi e visualizzazione.

Python è molto più versatile di SQL, ma richiede più tempo per diventare fluente. Ciò nonostante, è ampiamente considerato adatto ai principianti grazie alla sua sintassi simile all’inglese e all’attenzione alla leggibilità.

Conta anche il tipo di lavoro che cerchi. Ad esempio, se ti interessa la business intelligence, imparare SQL è probabilmente l’opzione migliore, dato che la maggior parte delle attività analitiche si svolge con strumenti BI, come Tableau o PowerBI. Al contrario, se vuoi intraprendere una carriera nella data science pura, è meglio imparare prima Python.

SQL vs Python per l’analisi dei dati

Quando si tratta specificamente di analisi dei dati, sia SQL sia Python hanno punti di forza e applicazioni uniche.

SQL per l’analisi dei dati

SQL (Structured Query Language) è il linguaggio di riferimento per interrogare e gestire i dati nei database relazionali. Eccelle in:

• Recupero dati: estrazione efficiente di dati specifici da grandi database con query semplici e leggibili.
• Aggregazione dati: esecuzione di somme, medie e conteggi per riassumere i dati.
• Join tra tabelle: combinare dati da più tabelle per creare dataset completi per l’analisi.
• Pulizia dei dati: uso di comandi SQL per filtrare, ordinare e pulire i dati direttamente nel database.

La sintassi dichiarativa di SQL lo rende immediato da usare, soprattutto per attività che coinvolgono dati strutturati archiviati in database relazionali. È uno strumento essenziale per i professionisti dei dati che lavorano in ambienti con frequente interazione con i database.

Python per l’analisi dei dati

Python è un potente linguaggio general purpose ampiamente usato nella data science. Offre:

• Versatilità: oltre al semplice recupero, Python gestisce manipolazione, analisi statistica e visualizzazione dei dati.
• Librerie e strumenti: librerie solide come pandas e NumPy per la manipolazione dei dati, matplotlib e seaborn per la visualizzazione, e scikit‑learn per il machine learning.
• Automazione: capacità di automatizzare i workflow dei dati, dalla raccolta e pulizia all’analisi e al reporting.
• Integrazione: integrazione fluida con altri strumenti e ambienti, come Jupyter Notebook, per analisi interattiva.

La flessibilità di Python e l’ampio supporto di librerie lo rendono ideale per svolgere analisi complesse, sviluppare modelli di machine learning e creare visualizzazioni efficaci.

Quando usare SQL o Python?

La scelta tra SQL e Python dipende spesso dall’attività da svolgere:

• Usa SQL quando devi interrogare e manipolare in modo efficiente dati archiviati in database relazionali.
• Usa Python quando la tua analisi richiede elaborazioni più complete, analisi statistiche o visualizzazioni avanzate.

SQL vs Python: un confronto dettagliato

Di seguito trovi una tabella con le differenze tra Python e SQL:

Conclusione: SQL e Python sono migliori insieme

Speriamo che questo articolo ti sia stato utile. Python e SQL sono entrambi strumenti indispensabili per i professionisti dei dati; quindi, anche se è meglio sceglierne uno da imparare all’inizio del tuo percorso nella data science, nel lungo periodo dovrai diventare esperto di entrambi.

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