SQL vs Python: Qual você deve aprender?

Se estiver pensando em entrar na ciência de dados, aprender a programar é obrigatório. A codificação é uma das principais atividades dos profissionais de dados. Se você precisa coletar, limpar, analisar ou visualizar dados, praticamente tudo é feito por meio de programação. Portanto, você precisa começar a aprender a codificar no estágio inicial de sua jornada na ciência de dados.

Então, você está pronto para começar a programar. Mas qual linguagem de programação você deve escolher? Essa é uma pergunta muito clássica entre os novatos em ciência de dados. Existem muitas linguagens de programação para ciência de dados, mas aprender todas elas ao mesmo tempo pode ser quase impossível e desanimador. É melhor escolher um e, depois de dominá-lo, passar para outro, dependendo de suas necessidades ou interesses. 

Um debate muito comum é sobre qual linguagem de programação é melhor para começar. Nesse sentido, Python e SQL são candidatos particularmente adequados para começar sua aventura de codificação. Python e SQL são linguagens de programação extremamente populares na ciência de dados, e você não irá muito longe em sua carreira se não for fluente em ambas. 

Nas seções a seguir, explicaremos o que são Python e SQL, as principais diferenças entre eles e qual é o mais preferível para aprender primeiro. Continue lendo! 

Por que escolher Python?

Classificado em primeiro lugar em vários índices de popularidade de linguagens de programação, como o TIOBE Index e o PYPL Index, o Python é hoje a linguagem de programação ideal para todos.  

Python é uma linguagem de programação de código aberto e de uso geral com ampla aplicabilidade em muitos domínios de desenvolvimento de software. Devido à sua sintaxe simples e legível (próxima à do idioma inglês), Python é muitas vezes referida como uma das linguagens de programação mais fáceis de aprender e usar para programadores iniciantes. Se você quiser ter uma ideia de como é codificar com Python, confira nosso Curso de Introdução ao Python.

Embora não tenha sido concebido para a ciência de dados quando foi desenvolvido no início da década de 1990, ao longo dos anos o Python evoluiu e hoje é amplamente usado na ciência de dados, no aprendizado de máquina e na engenharia de dados. Isso se deve principalmente ao seu rico ecossistema de pacotes. Com milhares de bibliotecas poderosas apoiadas por sua enorme comunidade de usuários, o Python pode executar todos os tipos de tarefas relacionadas a dados. 

Abaixo, você encontra uma lista não exaustiva de casos de uso do Python na ciência de dados. Se estiver curioso sobre outros aplicativos Python, confira este guia de usos do Python.

• Análise de dados. Python é a maneira mais poderosa de analisar dados. Com bibliotecas de classe mundial, como pandas e NumPy, tudo é possível com algumas linhas de código, desde a coleta e a limpeza de dados até a análise exploratória de dados e a análise estatística

• Visualização de dados. Uma ótima maneira de descobrir padrões ocultos em seus conjuntos de dados e apresentar seus resultados é visualizando seus dados com gráficos e diagramas atraentes. Vários pacotes podem fazer essa mágica, como matplotlib, seaborn e plotly.  

• Aprendizado de máquina. Um subcampo da Inteligência Artificial, o aprendizado de máquina usa algoritmos para permitir que as máquinas aprendam padrões e tendências a partir de dados históricos para fazer previsões. Um pacote popular e intuitivo para implementar modelos avançados de aprendizado de máquina é o scikit-learn.

• Aprendizagem profunda. A aprendizagem profunda faz parte de uma família mais ampla de métodos de aprendizagem de máquina relacionados à implementação de redes neurais artificiais. Esses algoritmos avançados estão por trás de alguns dos avanços mais inovadores da ciência de dados nos últimos anos. Com bibliotecas e estruturas avançadas, como o Keras e o TensorFlow, o Python é a linguagem ideal para a aprendizagem profunda.

Por que escolher o SQL?

Grande parte dos dados das empresas é armazenada em bancos de dados, ou seja, em bancos de dados relacionais. Um banco de dados relacional é um tipo de banco de dados que fornece acesso a pontos de dados relacionados entre si em diferentes tabelas com linhas e colunas. Em outras palavras, os bancos de dados relacionais são uma alternativa refinada e mais escalável do que as planilhas tradicionais. 

Fonte: MongoDB

Desde seu desenvolvimento no início da década de 1970 pela IBM, a SQL (Structured Query Language) tem sido a linguagem de programação padrão mais popular para se comunicar, editar e extrair dados de bancos de dados. Ser fluente em gerenciamento de banco de dados e SQL é imprescindível se você quiser progredir em sua carreira de ciência de dados. Você pode saber mais sobre a finalidade do SQL em nosso artigo completo. 

Uma grande vantagem do SQL é que ele é muito fácil de aprender em comparação com outras linguagens de programação. Isso se deve à sua sintaxe simples e declarativa, que foi projetada especificamente para gerenciar bancos de dados relacionais usando consultas SQL. Uma consulta é uma instrução que inclui vários comandos SQL que, juntos, executam uma tarefa específica em um banco de dados, como acessar, modificar, atualizar e excluir dados

Conhecer o SQL permitirá que você trabalhe com diferentes bancos de dados relacionais, incluindo sistemas populares como SQLite, MySQL e PostgreSQL. Apesar das pequenas diferenças entre esses bancos de dados relacionais, a sintaxe das consultas básicas é bastante semelhante, o que torna o SQL uma linguagem muito versátil.

Deseja aprender SQL? Confira nosso Curso de Introdução ao SQL ou mergulhe de cabeça em nosso Curso de Habilidade em Fundamentos de SQL.

Caminhos de carreira em Python

Python é a habilidade mais procurada na ciência de dados. Como resultado, o Python é necessário em quase todos os trabalhos do setor. 

Há muitos caminhos de carreira para seguir depois que você dominar o Python. Abaixo, você pode encontrar alguns dos mais populares. Para obter uma lista mais detalhada, confira este artigo sobre as 7 principais carreiras de ciência de dados. Além disso, se você estiver procurando um cargo no setor de dados, consulte o DataCamp Jobs, que pode ajudá-lo a encontrar cargos adaptados às suas habilidades.

Cientista de dados

Os cientistas de dados estão em grande demanda em todos os setores. Seja desenvolvendo modelos de aprendizado de máquina para otimizar rotas ou lidando com dados genéticos para promover novos tratamentos para doenças raras, Python é a resposta para a análise de grandes quantidades de dados. 

Os cientistas de dados precisam ser capazes de aplicar matemática, estatística e o método científico; usar várias ferramentas e técnicas para limpar e preparar dados; realizar análises preditivas e inteligência artificial e explicar como esses resultados podem ser usados para fornecer soluções baseadas em dados para problemas de negócios. Em todas essas tarefas, Python é a ferramenta mais comum usada pelos cientistas de dados.

O salário médio de um cientista de dados nos Estados Unidos, de acordo com a Glassdoor, é de US$ 121.276.

Analista de dados

Os cientistas de dados e os analistas de dados são parentes próximos. Enquanto os cientistas de dados se concentram em técnicas de aprendizado de máquina para prever o futuro e lidar com as incertezas, os analistas de dados são treinados especificamente para lidar com problemas de negócios, como o desenvolvimento de KPIs, a criação de soluções para as partes interessadas e a redução dos custos de negócios. Python é a linguagem preferida dos analistas de dados para analisar dados, embora outras ferramentas, incluindo software de business intelligence, como Power BI ou Tableau, e SQL, sejam igualmente importantes.

Os analistas de dados já estão em grande demanda, e parece que essa demanda só aumentará com o tempo. O Glassdoor estima um salário médio de US$ 72.337 para esses profissionais.

Engenheiro de aprendizado de máquina

Os engenheiros de aprendizado de máquina se concentram em pesquisar, criar e projetar aplicativos de inteligência artificial e aprendizado de máquina para automatizar modelos preditivos e torná-los escalonáveis. Essencialmente, eles desenvolvem algoritmos que usam dados de entrada e aproveitam modelos estatísticos para prever um resultado, enquanto atualizam continuamente os resultados à medida que novos dados são disponibilizados. 

Embora os engenheiros de aprendizado de máquina tenham um grande conjunto de ferramentas para fazer seu trabalho, o Python ainda é uma ferramenta indispensável.

O salário médio anual dos engenheiros de aprendizado de máquina é de US$ 136.454.

Caminhos de carreira em SQL

Apesar de já existir há algum tempo, o SQL ainda é uma ferramenta indispensável para desenvolvedores e profissionais de dados em todo o mundo. O SQL está em toda parte, sendo a linguagem de referência para o gerenciamento de dados em todos os setores e em empresas de primeira linha, como Google, Meta e Amazon. 

Por ser um idioma extremamente popular, as oportunidades são amplas e diversificadas. Abaixo você encontra uma lista de alguns dos empregos mais populares em SQL.

Arquiteto de banco de dados

Um arquiteto de banco de dados é responsável por projetar o banco de dados mais adequado e confiável para um determinado aplicativo. Um arquiteto de banco de dados desenvolve estratégias de modelagem para garantir que o banco de dados seja seguro, dimensionável e tenha um desempenho confiável. Isso implica conhecer todos os diferentes tipos de bancos de dados - relacional, banco de dados NoSQL, baseado em gráficos, distribuído etc. - e ter a experiência necessária para identificar que tipo de situação precisa de que tipo de banco de dados.

O Glassdoor estima que o salário médio anual de um arquiteto de banco de dados seja de US$ 111.365.

Desenvolvedor de software

Os desenvolvedores de software criam softwares e aplicativos de computador. São eles que programam o software, incluindo novos programas e recursos. 

Esses aplicativos geralmente exigem dados para funcionar corretamente. Você consegue adivinhar onde os dados estão armazenados? Sim, banco de dados relacional. Isso torna o SQL uma das habilidades mais básicas para os desenvolvedores. 

O salário médio anual de um engenheiro de software é de US$ 101.739.

Administrador de banco de dados

Os administradores de banco de dados são responsáveis por garantir que um banco de dados seja executado de forma eficiente e segura. Eles mantêm as informações dos usuários, atribuem a eles os direitos de acesso adequados de acordo com suas necessidades e monitoram o uso. Os administradores de banco de dados também realizam a tarefa de fazer backup dos dados armazenados rotineiramente. 

O salário médio anual para essa profissão, de acordo com o Glassdoor, é de US$ 89.806.

Python vs SQL: Qual idioma você deve aprender primeiro?

Qual idioma você deve aprender primeiro? Embora essa pergunta seja particularmente relevante para os recém-chegados à ciência de dados, é importante observar que, a longo prazo, você precisará se tornar fluente em Python e SQL se quiser progredir em sua carreira.

Dito isso, a resposta à pergunta dependerá de suas metas, prioridades e do conhecimento prévio de programação que você possa ter. 

O SQL é certamente uma linguagem mais fácil de aprender do que o Python. Ele tem uma sintaxe muito básica que tem o único objetivo de se comunicar com bancos de dados relacionais. Como uma grande quantidade de dados é armazenada em bancos de dados relacionais, a recuperação de dados usando consultas SQL costuma ser a primeira etapa de qualquer projeto de análise de dados. Aprender SQL também é uma ótima opção, pois o ajudará a interiorizar os conceitos básicos de programação de maneira fácil de usar, abrindo caminho para linguagens de programação mais complexas.

No entanto, como uma linguagem de programação de uso geral, aprender Python permitirá que você faça muito mais coisas legais. Por exemplo, com Python, você poderá executar um projeto de ciência de dados de ponta a ponta, desde a coleta e a limpeza de dados até a análise e a visualização de dados.

O Python é muito mais versátil do que o SQL, mas leva mais tempo para se tornar fluente. Apesar disso, Python é amplamente considerada uma linguagem amigável para iniciantes devido à sua sintaxe semelhante à do inglês e ao seu foco na legibilidade.

Também vale a pena considerar o tipo de trabalho que você está procurando. Por exemplo, se você estiver interessado na área de business intelligence, aprender SQL provavelmente será uma opção melhor, pois a maioria das tarefas de análise é feita com ferramentas de BI, como o Tableau ou o PowerBI. Por outro lado, se você quiser seguir uma carreira puramente de ciência de dados, é melhor aprender Python primeiro.

SQL vs Python: A Comparison

Abaixo, você encontra uma tabela de diferenças entre Python e SQL:

SQL vs Python: Melhor juntos

Esperamos que você tenha achado este artigo esclarecedor. Python e SQL são ferramentas indispensáveis para profissionais de dados, portanto, embora seja melhor escolher uma delas para aprender no início de sua jornada de ciência de dados, a longo prazo, você precisará se tornar um mestre em ambas.

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