R vs. SQL - o que devo aprender?

Aprender um novo idioma pode, às vezes, ser uma perspectiva assustadora. Seja um idioma falado ou uma linguagem de programação, você deve se certificar de que está aprendendo algo que valha a pena, que seja acessível e com o qual você persista. Se você reduziu sua escolha entre R e SQL, este artigo o ajudará a escolher qual deles aprender primeiro. 

Cobriremos tudo o que você precisa saber sobre os dois idiomas e seus usos, bem como as vantagens de cada um, para que você pode usá-los e como os dois se comparam em alguns fatores-chave. 

O que são R e SQL?

Vamos começar com o básico: o que são esses dois idiomas? A programação R é uma linguagem de programação e um ambiente de software usado principalmente para computação estatística e criação de gráficos. Esse sistema é composto de duas partes: a própria linguagem R (que é o que a maioria das pessoas quer dizer quando fala sobre R) e um ambiente de tempo de execução.

Por outro lado, a SQL(Structured Query Language, Linguagem de Consulta Estruturada) é uma linguagem de programação usada principalmente para fazer perguntas (consultas) a bancos de dados. Usamos o SQL para nos comunicarmos com bancos de dados relacionais. Com a ajuda do SQL, podemos acessar, recuperar, classificar e atualizar informações. É usado com muitos sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais (RDBMS) conhecidos, como Oracle, Microsoft SQL Server e MySQL. 

Visão geral das diferenças e semelhanças entre R e SQL 

Exploraremos os méritos dessas duas linguagens em detalhes ao longo desta publicação, mas começaremos abordando as principais semelhanças e diferenças entre o SQL e o R de forma resumida.

Finalidade 

R e SQL são linguagens de programação, mas são usadas para finalidades diferentes. O R é uma linguagem de programação e um ambiente de software para computação estatística e gráficos, enquanto o SQL é uma linguagem de programação para gerenciar e manipular dados armazenados em bancos de dados relacionais.

Tipos de dados

O R foi projetado para trabalhar com conjuntos de dados complexos e estruturados, como os comumente usados em análises estatísticas. Em contrapartida, o SQL foi projetado para trabalhar com dados armazenados em bancos de dados relacionais. Isso significa que o R é mais adequado para tarefas como visualização de dados e modelagem estatística, enquanto o SQL é mais adequado para tarefas como consulta e atualização de dados em um banco de dados.

Como eles são usados

O R é uma linguagem de programação de uso geral, o que significa que pode ser usado para executar uma ampla variedade de tarefas, incluindo manipulação de dados, análise estatística e visualização de dados. Por outro lado, a SQL é uma linguagem específica de domínio, o que significa que foi projetada especificamente para trabalhar com dados em bancos de dados relacionais. Isso significa que o SQL é normalmente usado para tarefas como consulta e atualização de dados em um banco de dados, enquanto o R é usado para tarefas mais gerais de análise de dados.

Usuários

Ambas as linguagens são amplamente usadas por analistas de dados e outros profissionais que trabalham com dados, e ambas foram projetadas para serem relativamente fáceis de aprender e usar. Além disso, tanto o R quanto o SQL são apoiados por uma comunidade grande e ativa de usuários e desenvolvedores, o que facilita a busca de suporte e recursos para trabalhar com essas linguagens.

Vantagens do R

Há várias vantagens em optar por aprender programação em R. Como uma linguagem de programação de código aberto avançada e amplamente usada para análise de dados, há algumas vantagens bastante claras a serem consideradas. Isso inclui: 

1. É umalinguagem altamenteversátil e flexível, que permite aos usuários realizar várias tarefas de manipulação de dados, análise estatística e visualização gráfica.
2. Há uma comunidade grande e ativa de usuários do R, o que significa que há uma grande quantidade de recursos on-line, documentação e suporte disponíveis para ajudá-lo a aprender e usar a linguagem de forma eficaz.
3. O R também é amplamente usado no meio acadêmico e no setor, portanto, aprender e usar o R pode ser benéfico se você deseja seguir uma carreira em ciência de dados, pesquisa ou outros campos relacionados.
4. O R tem várias funções e pacotes integrados que facilitam a execução de tarefas complexas de análise de dados, como o aprendizado de máquina, sem a necessidade de escrever códigos longos e complexos do zero.
5. A linguagem é independente de plataforma, portanto, pode ser usada em qualquer sistema operacional, o que a torna uma ferramenta versátil para análise de dados.

Vantagens do SQL

Veremos que muitas das vantagens de aprender SQL são semelhantes às de aprender R: 

1. O SQL é essencial para quem trabalha com bancos de dados. Se você deseja se tornar um analista de dados, um cientista de dados ou um desenvolvedor da Web, é essencial ter um sólido conhecimento de SQL para trabalhar com dados.
2. É um idioma amplamente utilizado, e aprendê-lo pode abrir oportunidades de trabalho em muitos setores diferentes. Muitas empresas, desde pequenas startups até grandes empresas, usam SQL para gerenciar e analisar seus dados.
3. É uma linguagem versátil que pode ser usada para executar várias tarefas, inclusive criar e modificar bancos de dados, inserir e atualizar dados e consultar e analisar dados.
4. O SQL é relativamente fácil de aprender em comparação com outras linguagens de programação. Muitas pessoas que são iniciantes em programação podem aprender os conceitos básicos do SQL em um curto espaço de tempo.
5. O SQL pode ajudá-lo a trabalhar com dados de forma mais eficiente e eficaz. Com o SQL, você pode recuperar, manipular e analisar dados de forma rápida e fácil, economizando muito tempo e esforço.

Casos de uso comuns de R vs. SQL

Agora que sabemos um pouco sobre essas linguagens, vamos ver para que cada uma é usada e onde elas se sobrepõem. Você pode ler mais detalhadamente sobre o uso do SQL e o que é possível fazer com o R em publicações separadas. 

Análise de dados

R e SQL são linguagens comumente usadas para análise de dados. A principal diferença entre os dois é que o R é uma linguagem de programação projetada especificamente para computação estatística e análise de dados, enquanto o SQL é uma linguagem usada para gerenciar e consultar dados armazenados em bancos de dados relacionais. 

O R é uma ferramenta avançada para realizar análises estatísticas complexas e criar visualizações, enquanto o SQL é mais adequado para trabalhar com grandes conjuntos de dados e realizar operações mais básicas, como filtragem, classificação e agregação de dados. Em última análise, ambas são ferramentas incrivelmente úteis para a análise de dados. 

Manipulação de dados

Essas duas linguagens são úteis para a manipulação de dados, o processo de extrair informações e alterá-las para facilitar a interpretação ou a organização. Com o R, você pode realizar a manipulação de dados de várias maneiras, como usando funções como subset(), with() e within(), além de pacotes como data. table, ggplot2, reshape2 e readr.

Quando se trata de manipular dados relacionais, o SQL é uma das ferramentas mais úteis que existem. Operações como Limit, Distinct, Aggregation, Groupby e outras podem ajudá-lo a organizar seus dados em diferentes bancos de dados. 

Comparação entre SQL e R

Vejamos uma comparação do desempenho dessas duas linguagens em determinadas tarefas:

Gerenciamento de dados

Os bancos de dados estão no centro do gerenciamento de dados, o que torna o SQL a escolha óbvia para essa tarefa. É a linguagem subjacente que nos permite criar e interagir com bancos de dados relacionais por meio de consultas. Embora o R seja normalmente usado para análise de dados, estatísticas e visualização, ele está se tornando cada vez mais popular como uma ferramenta para gerenciar dados e arquivos.

Velocidade de manipulação de dados

Ao comparar as velocidades de várias funções, você encontrará várias diferenças entre o R e o SQL. Em uma análise de vários benchmarks de desempenho, o R teve um desempenho significativamente mais rápido em algumas tarefas, como consultas básicas a bancos de dados, mas foi muito mais lento ao criar uma variável temporária e executar um agregado com base em uma condição. Portanto, embora o R seja incrivelmente rápido em algumas tarefas de manipulação de dados, o SQL é estável em todas as tarefas. 

Recursos gráficos

O R foi projetado especificamente para a análise de dados gráficos. Dessa forma, é fácil criar uma série de visualizações para seus dados, como histogramas, gráficos de barras, gráficos de dispersão e muito mais. Em comparação, o SQL por si só não é realmente uma ferramenta gráfica, concentrando-se mais na organização de dados. Mas isso não significa que não existam várias ferramentas que podem ajudá-lo a transformar seus dados SQL em visualizações poderosas.  

R vs. SQL - o que você deve aprender?

Então, quando se trata de decidir qual aprender, como você pode decidir? Como vimos, embora existam algumas sobreposições, as duas ferramentas têm usos primários diferentes. O R foi projetado para trabalhar com dados estatísticos e realizar análises de dados. Por outro lado, o SQL foi projetado principalmente para gerenciar e manipular dados em bancos de dados. 

Dito isso, o R e o SQL podem ser usados juntos de várias maneiras. Por exemplo, você pode usar o SQL para extrair dados de um banco de dados e, em seguida, usar o R para analisar e visualizar esses dados. Você também pode usar o R para criar e gerenciar bancos de dados ou para se conectar a bancos de dados existentes e executar consultas SQL diretamente do R. Há muitos pacotes do R que facilitam o trabalho com bancos de dados usando SQL, portanto, se você estiver interessado em usar o R e o SQL juntos, isso é definitivamente possível.

Em última análise, a escolha entre R e SQL dependerá de suas necessidades e interesses específicos. Se você estiver interessado em fazer análise estatística e visualização de dados, o R seria uma boa opção. Se você estiver interessado em trabalhar com bancos de dados, o SQL seria a melhor opção. Se não tiver certeza de qual escolher, você pode considerar aprender os dois, pois eles podem ser usados juntos de muitas maneiras diferentes.

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