SQL vs Python: Welke moet je leren?

Als je overweegt om de wereld van data science in te stappen, is leren programmeren onmisbaar. Coderen is een van de belangrijkste activiteiten van dataprofessionals. Of je nu data moet verzamelen, opschonen, analyseren of visualiseren: vrijwel alles gebeurt via programmeren. Daarom moet je in een vroeg stadium van je data science-reis leren coderen.

Je bent dus klaar om te beginnen met programmeren. Maar voor welke programmeertaal ga je? Dit is een klassiek vraagstuk onder nieuwkomers in data science. Er zijn veel programmeertalen voor data science, maar ze allemaal tegelijk leren is bijna onmogelijk en ontmoedigend. Het is beter er één te kiezen en, zodra je die beheerst, over te stappen op een andere, afhankelijk van je behoeften of interesses. 

Een veelvoerde discussie gaat over welke programmeertaal het beste is om mee te beginnen. In dit opzicht zijn Python en SQL bijzonder geschikte kandidaten om je codeeravontuur mee te starten. Python en SQL zijn enorm populaire programmeertalen in data science, en je komt niet ver in je carrière als je niet in beide vloeiend bent. 

In de volgende secties leggen we uit wat Python en SQL zijn, de belangrijkste verschillen tussen beide en welke het meest geschikt is om als eerste te leren. Blijf lezen! 

Kort antwoord: SQL vs Python

Haast? Hier is een overzicht op hoofdlijnen van de verschillen tussen SQL en Python:

Wil je dieper duiken? Lees dan verder!

Waarom kiezen voor Python?

Python staat op nummer één in diverse populariteitsindexen voor programmeertalen, zoals de TIOBE-index en de PYPL-index, en is tegenwoordig de alleskunner onder de programmeertalen.  

Python is een open-source, general-purpose programmeertaal met brede toepasbaarheid in veel domeinen van softwareontwikkeling. Dankzij de eenvoudige en leesbare syntaxis (die dicht bij natuurlijke taal ligt), wordt Python vaak genoemd als een van de makkelijkste talen om te leren en te gebruiken voor beginnende programmeurs. Wil je proeven hoe programmeren met Python eruitziet? Bekijk dan onze Introduction to Python Course.

Hoewel Python in het begin van de jaren 90 niet voor data science bedoeld was, is het in de loop der jaren geëvolueerd en wordt het vandaag de dag veelvuldig gebruikt in data science, machine learning en data-engineering. Dat is vooral te danken aan het rijke ecosysteem van pakketten. Met duizenden krachtige bibliotheken, ondersteund door een enorme community, kan Python alle soorten data-gerelateerde taken uitvoeren. 

Hieronder staat een niet-uitputtende lijst met Python-toepassingen in data science. Ben je benieuwd naar andere toepassingen van Python? Bekijk dan deze gids over waar Python voor wordt gebruikt.

• Data-analyse: Python is de krachtigste manier om data te analyseren. Met topbibliotheken zoals pandas en NumPy is met een paar regels code alles mogelijk, van dataverzameling en -opschoning tot verkennende data-analyse en statistische analyse

• Datavisualisatie: Je data visualiseren met overtuigende grafieken en diagrammen is een geweldige manier om verborgen patronen te ontdekken en je resultaten te presenteren. Tal van pakketten, zoals Matplotlib, Seaborn en Plotly, doen het werk.  

• Machine learning: Een subveld van kunstmatige intelligentie; machine learning gebruikt algoritmen om patronen en trends uit historische data te leren en voorspellingen te doen. Scikit-learn is een populaire en intuïtieve bibliotheek om krachtige machine learning-modellen te implementeren.

• Deep learning: Deep learning behoort tot een bredere familie van machine learning-methoden en richt zich op het implementeren van kunstmatige neurale netwerken. Deze krachtige algoritmen liggen aan de basis van enkele van de meest innovatieve doorbraken in data science van de afgelopen jaren. Met krachtige bibliotheken en frameworks zoals Keras en TensorFlow is Python de taal bij uitstek voor deep learning.

Waarom kiezen voor SQL?

Veel data van bedrijven wordt opgeslagen in databases, specifiek relationele databases. Een relationele database biedt toegang tot datapunten die met elkaar samenhangen over verschillende tabellen met rijen en kolommen. Met andere woorden, relationele databases zijn een schaalbaarder, verfijnd alternatief voor traditionele spreadsheets. 

Diagram van een relationele database. Bron: MongoDB

Sinds de ontwikkeling in de vroege jaren 70 door IBM is SQL (Structured Query Language) de populairste programmeertaal om te communiceren met, te bewerken in en data te extraheren uit databases. Vloeiendheid in databasebeheer en SQL is een must als je wilt doorgroeien in je data science-carrière. Je kunt meer leren over waar SQL voor wordt gebruikt in ons volledige artikel. 

Een groot voordeel van SQL is dat het relatief eenvoudig te leren is vergeleken met andere programmeertalen. Dat komt door de declaratieve, simpele syntaxis, die specifiek is ontworpen voor het beheren van relationele databases met SQL-queries. Een query is een instructie die uit verschillende SQL-commando’s bestaat en samen een specifieke taak in een database uitvoert, zoals data benaderen, wijzigen, updaten en verwijderen

Met kennis van SQL kun je werken met verschillende relationele databases, waaronder populaire systemen als SQLite, MySQL en PostgreSQL. Ondanks kleine verschillen tussen deze relationele databases is de syntaxis voor basisqueries vergelijkbaar, wat SQL tot een zeer veelzijdige taal maakt.

SQL leren? Bekijk onze Introduction to SQL Course, of ga er helemaal in op met ons SQL Fundamentals Skill Track.

Carrièrepaden met Python

Python is de meest gevraagde vaardigheid in data science. Daarom is Python in bijna elke functie in de sector vereist. 

Er zijn volop carrièrepaden zodra je Python beheerst. Hieronder vind je enkele van de populairste. Voor een meer gedetailleerde lijst kun je dit artikel over de 7 populairste data science-carrières bekijken. Ben je bovendien op zoek naar een rol in de datawereld, bekijk dan DataCamp Jobs, dat je kan helpen functies te vinden die aansluiten bij jouw skills.

Data scientist

Data scientists zijn in trek in alle sectoren. Of het nu gaat om het ontwikkelen van machine learning-modellen om routes te optimaliseren of het werken met genetische data om nieuwe behandelingen voor zeldzame ziekten te ontwikkelen: Python is het antwoord om enorme hoeveelheden data te analyseren. 

Data scientists moeten wiskunde, statistiek en de wetenschappelijke methode kunnen toepassen; meerdere tools en technieken gebruiken om data op te schonen en voor te bereiden; voorspellende analyses en kunstmatige intelligentie uitvoeren; en uitleggen hoe deze resultaten kunnen worden gebruikt om datagedreven oplossingen te bieden voor bedrijfsproblemen. Python is het meest gebruikte gereedschap van data scientists voor al deze taken.

Het gemiddelde salaris voor een data scientist in de Verenigde Staten is volgens Glassdoor $113.215.

Data-analist

Data scientists en data-analisten zijn nauw verwant. Terwijl data scientists zich richten op machine learning-technieken om de toekomst te voorspellen en met onzekerheden om te gaan, zijn data-analisten specifiek getraind om met bedrijfsproblemen om te gaan, zoals het ontwikkelen van KPI’s, het creëren van oplossingen voor stakeholders en het verlagen van bedrijfskosten. Python is de taal bij uitstek voor data-analisten om data te analyseren, al zijn andere tools, waaronder business intelligence-software zoals Power BI of Tableau en SQL, even belangrijk.

Data-analisten zijn nu al zeer gewild, en die vraag lijkt alleen maar toe te nemen. Glassdoor schat een gemiddeld salaris van $83.787 voor deze professionals.

Machine learning engineer

Machine learning engineers richten zich op het onderzoeken, bouwen en ontwerpen van toepassingen voor kunstmatige intelligentie en machine learning om voorspellende modellen te automatiseren en schaalbaar te maken. In essentie ontwikkelen ze algoritmen die invoergegevens gebruiken en statistische modellen toepassen om een output te voorspellen, terwijl ze die outputs continu bijwerken zodra er nieuwe data beschikbaar komt. 

Hoewel machine learning engineers een grote gereedschapskist hebben om hun werk te doen, blijft Python een onmisbaar hulpmiddel.

Het gemiddelde jaarsalaris van machine learning engineers is $164.820.

Carrièrepaden met SQL

Hoewel SQL al geruime tijd bestaat, is het nog steeds een onmisbaar hulpmiddel voor ontwikkelaars en dataprofessionals wereldwijd. SQL is overal: het is de taal bij uitstek voor databeheer in allerlei sectoren en topbedrijven zoals Google, Meta en Amazon. 

Als extreem populaire taal zijn de mogelijkheden breed en divers. Hieronder staat een lijst met enkele van de populairste SQL-functies.

Database-architect

Een database-architect is verantwoordelijk voor het ontwerpen van de meest geschikte en betrouwbare database voor een bepaalde toepassing. De architect ontwikkelt modelleringsstrategieën om ervoor te zorgen dat de database veilig, schaalbaar en betrouwbaar presteert. Dit houdt in dat je alle verschillende soorten databases kent – relationeel, NoSQL, grafen, gedistribueerd, enz. – en de expertise hebt om te bepalen welk type database in welke situatie nodig is.

Glassdoor schat het gemiddelde jaarsalaris voor een database-architect op $113.427.

Softwareontwikkelaar

Softwareontwikkelaars maken computersoftware en applicaties. Zij programmeren software, inclusief nieuwe programma’s en features. 

Deze applicaties hebben vaak data nodig om goed te werken. Kun je raden waar die data is opgeslagen? Juist, in een relationele database. Dat maakt SQL een van de basisvaardigheden voor ontwikkelaars. 

Het gemiddelde jaarsalaris voor een Software Engineer is $100.828.

Wil je meer weten over salarissen, bekijk dan onze diepgaande gids over SQL Developer Salaries. 

Databasebeheerder

Databasebeheerders zijn verantwoordelijk voor het efficiënt en veilig laten draaien van een database. Ze beheren de gegevens van gebruikers, kennen hun de juiste toegangsrechten toe op basis van hun behoeften en monitoren het gebruik. Databasebeheerders maken ook routinematig back-ups van opgeslagen data. 

Het gemiddelde jaarsalaris voor dit beroep is volgens Glassdoor $103.837.

Python vs SQL: welke taal moet je eerst leren?

Welke taal moet je eerst leren? Hoewel deze vraag vooral relevant is voor nieuwkomers in data science, is het belangrijk om te benadrukken dat je op de lange termijn in zowel Python als SQL vloeiend moet worden als je wilt doorgroeien in je carrière.

Dat gezegd hebbende, hangt het antwoord af van je doelen, prioriteiten en eventuele programmeerkennis die je al hebt.

Python vs SQL: welke is makkelijker?

SQL is zeker makkelijker te leren dan Python. Het heeft een zeer basale syntaxis en is uitsluitend ontworpen om met relationele databases te communiceren. Omdat een groot deel van de data in relationele databases is opgeslagen, is het ophalen van data met SQL-queries vaak de eerste stap in elk data-analyseproject. SQL leren is ook een goede keuze omdat het je helpt basisconcepten van programmeren op een gebruiksvriendelijke manier te internaliseren, wat de weg vrijmaakt naar complexere programmeertalen.

Maar als general-purpose programmeertaal stelt Python je in staat veel meer toffe dingen te doen. Met Python kun je bijvoorbeeld een end-to-end data science-project uitvoeren, van dataverzameling en -opschoning tot data-analyse en visualisatie.

Python is veel veelzijdiger dan SQL, maar het kost meer tijd om er vloeiend in te worden. Desondanks wordt Python algemeen beschouwd als een beginnersvriendelijke taal vanwege de Engelstalig aandoende syntaxis en de focus op leesbaarheid.

Het type werk waar je naar op zoek bent, is ook het overwegen waard. Als je bijvoorbeeld geïnteresseerd bent in business intelligence, is SQL leren waarschijnlijk een betere optie, omdat de meeste analysetaken worden gedaan met BI-tools zoals Tableau of PowerBI. Wil je daarentegen een pure data science-carrière nastreven, dan kun je beter eerst Python leren.

SQL vs Python voor data-analyse

Als het specifiek om data-analyse gaat, hebben zowel SQL als Python hun eigen sterke punten en toepassingen.

SQL voor data-analyse

SQL (Structured Query Language) is de taal bij uitstek voor het bevragen en beheren van data in relationele databases. Het blinkt uit in:

• Data-opvraag: Efficiënt specifieke data uit grote databases halen met eenvoudige, leesbare queries.
• Data-aggregatie: Som-, gemiddelde- en telfuncties uitvoeren om data samen te vatten.
• Tabellen joinen: Data uit meerdere tabellen combineren om complete datasets voor analyse te maken.
• Data opschonen: Met SQL-commando’s data filteren, sorteren en opschonen direct binnen de database.

De declaratieve syntaxis van SQL maakt het eenvoudig in gebruik, vooral voor taken met gestructureerde data die in relationele databases is opgeslagen. Het is een essentieel hulpmiddel voor dataprofessionals die vaak met databases werken.

Python voor data-analyse

Python is een krachtige, general-purpose programmeertaal die veel wordt gebruikt in data science. Het biedt:

• Veelzijdigheid: Verder dan alleen data-opvraag kan Python datamanipulatie, statistische analyse en visualisatie aan.
• Bibliotheken en tools: Robuuste bibliotheken zoals pandas en NumPy voor datamanipulatie, matplotlib en seaborn voor datavisualisatie, en scikit-learn voor machine learning.
• Automatisering: Mogelijkheden om dataworkflows te automatiseren, van dataverzameling en -opschoning tot analyse en rapportage.
• Integratie: Naadloze integratie met andere tools en omgevingen, zoals Jupyter Notebooks, voor interactieve data-analyse.

De flexibiliteit van Python en de uitgebreide bibliotheekondersteuning maken het ideaal voor complexe data-analysetaken, het ontwikkelen van machine learning-modellen en het creëren van inzichtelijke visualisaties.

Wanneer gebruik je SQL vs Python?

De keuze tussen SQL en Python hangt vaak af van de taak:

• Gebruik SQL wanneer je efficiënt data in relationele databases moet bevragen en manipuleren.
• Gebruik Python wanneer je data-analyse uitgebreidere verwerking, statistische analyse of geavanceerde visualisaties vereist.

SQL vs Python: een gedetailleerde vergelijking

Hieronder vind je een tabel met verschillen tussen Python en SQL:

Conclusie: SQL en Python zijn samen beter

We hopen dat je dit artikel verhelderend vond. Python en SQL zijn beide onmisbare tools voor dataprofessionals; daarom is het, hoewel het beter is om er aan het begin van je data science-reis één te kiezen om te leren, op de lange termijn nodig om beide te beheersen.

Wil je Python en SQL leren? Wij helpen je op weg. Bekijk de volgende resources en start vandaag nog.

• Een grote cursuscatalogus met 500+ data science-cursussen over programmeren, statistiek, visualisatie en meer.
• Abonneer je op onze blog voor de nieuwste inzichten.
• Abonneer je op de DataFramed-podcast.
• Bekijk onze Python voor data science-cheatsheet en onze SQL basis-cheatsheet.