SQL mi Python mı: Hangisini Öğrenmelisiniz?

Veri bilimine adım atmayı düşünüyorsanız, kod öğrenmek zorunludur. Kodlama, veri profesyonellerinin temel faaliyetlerinden biridir. İster veri toplama, temizleme, analiz etme ya da görselleştirme yapmanız gereksin, hemen her şey programlama yoluyla yapılır. Bu nedenle, veri bilimi yolculuğunuzun başında kod yazmayı öğrenmeye başlamanız gerekir.

Öyleyse koda başlamaya hazırsınız. Peki hangi programlama dilini seçmelisiniz? Bu, veri bilimine yeni başlayanlar arasında çok klasik bir sorudur. Birçok veri bilimi için programlama dili vardır; ancak hepsini aynı anda öğrenmek neredeyse imkânsız ve yıldırıcı olabilir. İhtiyaçlarınıza veya ilgi alanlarınıza göre birini seçip ona hâkim olduktan sonra diğerine geçmek daha iyidir. 

Başlamak için en iyi programlama dilinin hangisi olduğu sıkça tartışılır. Bu bağlamda, Python ve SQL kodlama maceranıza başlamak için özellikle uygun adaylardır. Python ve SQL, veri biliminde son derece popüler dillerdir ve kariyerinizde çok ileri gitmek istiyorsanız ikisine de akıcı şekilde hâkim olmanız gerekir. 

İzleyen bölümlerde Python ve SQL'in ne olduğunu, aralarındaki temel farkları ve hangisini önce öğrenmenin daha tercih edilir olduğunu açıklayacağız. Okumaya devam edin! 

Hızlı Cevap: SQL vs Python

Aceleniz mi var? İşte SQL ve Python arasındaki farkların üst düzey bir özeti:

Daha derine inmek isterseniz, okumaya devam edin!

Neden Python?

TIOBE Endeksi ve PYPL Endeksi gibi çeşitli programlama dili popülerlik endekslerinde birinci sırada yer alan Python, bugün için her derde deva bir programlama dilidir.  

Python, yazılım geliştirmenin birçok alanında geniş uygulanabilirliğe sahip, açık kaynaklı, genel amaçlı bir programlama dilidir. Basit ve okunabilir söz dizimi (İngilizceye yakın) sayesinde Python, genellikle yeni başlayan programcılar için öğrenmesi ve kullanması en kolay dillerden biri olarak kabul edilir. Python ile kodlamanın nasıl göründüğünü merak ediyorsanız, Python'a Giriş Kursumuza göz atın.

Her ne kadar 1990’ların başında geliştirilirken veri bilimi için tasarlanmamış olsa da, yıllar içinde Python evrim geçirdi ve bugün veri bilimi, makine öğrenimi ve veri mühendisliğinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bunun başlıca nedeni zengin paket ekosistemidir. Geniş kullanıcı topluluğunun desteklediği binlerce güçlü kütüphane ile Python her türlü veriyle ilgili görevi yerine getirebilir. 

Aşağıda Python'un veri bilimindeki kullanım alanlarından eksiksiz olmayan bir liste yer almaktadır. Diğer Python uygulamalarını merak ediyorsanız bu Python kullanım rehberine bakın.

• Veri analizi: Python, veri analizi için en güçlü yoldur. pandas ve NumPy gibi dünya standartlarındaki kütüphanelerle, veri toplamadan ve temizlemeden keşifsel veri analizine ve istatistiksel analize kadar her şey birkaç satır kodla mümkündür

• Veri görselleştirme: Verilerinizi etkileyici grafik ve diyagramlarla görselleştirmek, veri kümelerinizdeki gizli kalıpları keşfetmenin ve sonuçlarınızı sunmanın harika bir yoludur. Matplotlib, Seaborn ve Plotly gibi birçok paket bu işi harika yapar.  

• Makine öğrenimi: Yapay zekânın bir alt dalı olan makine öğrenimi, makinelerin geçmiş verilerden kalıpları ve eğilimleri öğrenmelerini ve tahminler yapmalarını sağlamak için algoritmalar kullanır. Scikit-learn, güçlü makine öğrenimi modellerini uygulamak için popüler ve sezgisel bir pakettir.

• Derin öğrenme: Derin öğrenme, yapay sinir ağlarının uygulanmasıyla ilgilenen daha geniş bir makine öğrenimi yöntemleri ailesinin bir parçasıdır. Bu güçlü algoritmalar, son birkaç yılın veri bilimi alanındaki en yenilikçi atılımlarının arkasındadır. Keras ve TensorFlow gibi güçlü kütüphane ve çerçevelerle Python, derin öğrenmenin başlıca dilidir.

Neden SQL?

Şirketlerin verilerinin büyük bir kısmı veritabanlarında, özellikle ilişkisel veritabanlarında saklanır. İlişkisel bir veritabanı, satırlar ve sütunlar içeren farklı tablolar arasında birbiriyle ilişkili veri noktalarına erişim sağlar. Başka bir deyişle, ilişkisel veritabanları, geleneksel e-tablolara göre daha ölçeklenebilir ve daha rafine bir alternatiftir. 

İlişkisel veritabanı diyagramı. Kaynak: MongoDB

1970'lerin başında IBM tarafından geliştirilmesinden bu yana SQL (Structured Query Language), veritabanlarıyla iletişim kurmak, verileri düzenlemek ve çekmek için en popüler programlama dili olmuştur. Veritabanı yönetimi ve SQL'de akıcılık, veri bilimi kariyerinizde ilerlemek istiyorsanız şarttır. SQL'in ne için kullanıldığı hakkında daha fazla bilgiyi tam makalemizde bulabilirsiniz. 

SQL'in büyük bir avantajı, diğer programlama dillerine kıyasla öğrenmesinin oldukça kolay olmasıdır. Bu, özellikle ilişkisel veritabanlarını SQL sorgularıyla yönetmek üzere tasarlanmış deklaratif ve basit söz diziminden kaynaklanır. Sorgu, bir veritabanında belirli bir görevi yerine getirmek için birlikte çalışan çeşitli SQL komutlarından oluşan bir ifadedir; örneğin verilere erişme, bunları değiştirme, güncelleme ve silme gibi

SQL bilmek, popüler sistemler olan SQLite, MySQL ve PostgreSQL dâhil olmak üzere farklı ilişkisel veritabanlarıyla çalışmanızı sağlar. Bu ilişkisel veritabanları arasındaki küçük farklara rağmen, temel sorguların söz dizimi benzerdir ve bu da SQL'i çok yönlü bir dil yapar.

SQL öğrenmek ister misiniz? SQL'e Giriş Kursumuza göz atın veya tamamen kendinizi verin ve SQL Temelleri Yetenek Yolunu tamamlayın.

Python Kariyer Yolları

Python, veri biliminde en çok talep gören beceridir. Bunun sonucu olarak, sektördeki neredeyse her işte Python gereklidir. 

Python'a hâkim olduktan sonra izleyebileceğiniz pek çok kariyer yolu vardır. Aşağıda en popüler olanlardan bazılarını bulabilirsiniz. Daha ayrıntılı bir liste için en popüler 7 veri bilimi kariyeri hakkındaki bu makaleye göz atın. Ayrıca, veri sektöründe bir rol arıyorsanız, becerilerinize göre uyarlanmış pozisyonlar bulmanıza yardımcı olabilecek DataCamp Jobs'a bakın.

Veri bilimci

Veri bilimcilerine sektörler genelinde yoğun talep vardır. İster rotaları optimize etmek için makine öğrenimi modelleri geliştirmek, ister nadir hastalıklar için yeni tedaviler geliştirmek amacıyla genetik verilerle çalışmak olsun, büyük miktarda veriyi analiz etmenin cevabı Python'dur. 

Veri bilimciler; matematik, istatistik ve bilimsel yöntemi uygulayabilmeli; verileri temizlemek ve hazırlamak için birden çok araç ve teknik kullanabilmeli; kestirimsel analitik ve yapay zekâ uygulayabilmeli; ve bu sonuçların iş sorunlarına veri odaklı çözümler sağlamak için nasıl kullanılabileceğini açıklayabilmelidir. Bu görevlerin tümünde veri bilimcilerin en yaygın kullandığı araç Python'dur.

Glassdoor'a göre Amerika Birleşik Devletleri'nde bir veri bilimcisinin ortalama maaşı $113.215'tir.

Veri analisti

Veri bilimciler ve veri analistleri yakın akrabadır. Veri bilimciler geleceği tahmin etmek ve belirsizliklerle başa çıkmak için makine öğrenimi tekniklerine odaklanırken, veri analistleri özellikle iş sorunlarıyla ilgilenmek üzere eğitilmiştir; örneğin KPI'lar geliştirmek, paydaşlar için çözümler üretmek ve iş maliyetlerini azaltmak. Veri analistleri için veriyi analiz etmede başvurulan dil Python olsa da, Power BI veya Tableau gibi iş zekâsı yazılımları ve SQL dâhil diğer araçlar da aynı derecede önemlidir.

Veri analistlerine şimdiden büyük bir talep var ve bu talebin zamanla daha da artacağı görülüyor. Glassdoor, bu profesyoneller için ortalama maaşı 83.787 $ olarak tahmin ediyor.

Makine öğrenimi mühendisi

Makine öğrenimi mühendisleri, kestirimsel modelleri otomatikleştirmek ve ölçeklenebilir hâle getirmek için yapay zekâ ve makine öğrenimi uygulamalarını araştırmaya, inşa etmeye ve tasarlamaya odaklanır. Özetle, girdi verilerini kullanan ve istatistiksel modellerden faydalanarak çıktıyı tahmin eden ve yeni veriler geldikçe çıktıları sürekli güncelleyen algoritmalar geliştirirler. 

Makine öğrenimi mühendislerinin işlerini yapmak için geniş bir araç seti olsa da Python hâlâ vazgeçilmez bir araçtır.

Makine öğrenimi mühendislerinin ortalama yıllık maaşı 164.820 $'dır.

SQL Kariyer Yolları

Bir süredir hayatımızda olmasına rağmen SQL, dünya çapında geliştiriciler ve veri profesyonelleri için hâlâ vazgeçilmez bir araçtır. SQL her yerde; sektörler ve Google, Meta, Amazon gibi birinci sınıf şirketler genelinde veri yönetimi için başvurulan dildir. 

Son derece popüler bir dil olduğundan fırsatlar geniş ve çeşitlidir. Aşağıda en popüler SQL işlerinden bazıları listelenmiştir.

Veritabanı mimarı

Veritabanı mimarı, belirli bir uygulama için en uygun ve güvenilir veritabanını tasarlamaktan sorumludur. Mimar, veritabanının güvenli, ölçeklenebilir ve güvenilir şekilde çalışmasını sağlamak için modelleme stratejileri geliştirir. Bu, ilişkisel, NoSQL, grafik tabanlı, dağıtık vb. tüm veritabanı türlerini bilmeyi ve hangi durumun hangi tür veritabanını gerektirdiğini belirleyecek uzmanlığa sahip olmayı gerektirir.

Glassdoor, bir veritabanı mimarı için ortalama yıllık maaşı 113.427 $ olarak tahmin ediyor.

Yazılım geliştirici

Yazılım geliştiriciler bilgisayar yazılımları ve uygulamaları oluşturur. Yeni programlar ve özellikler de dâhil olmak üzere yazılımı programlayanlar onlardır. 

Bu uygulamalar çoğu zaman düzgün çalışmak için veriye ihtiyaç duyar. Verinin nerede saklandığını tahmin edebiliyor musunuz? Evet, ilişkisel veritabanında. Bu da SQL'i geliştiriciler için en temel becerilerden biri yapar. 

Yazılım Mühendisleri için ortalama yıllık maaş 100.828 $'dır.

Maaşlar hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, SQL Geliştirici Maaşları rehberimize göz atın. 

Veritabanı yöneticisi

Veritabanı yöneticileri, bir veritabanının verimli ve güvenli şekilde çalışmasını sağlamakla sorumludur. Kullanıcıların bilgilerini tutar, ihtiyaçlarına göre uygun erişim haklarını atar ve kullanımı izlerler. Veritabanı yöneticileri ayrıca depolanan verileri rutin olarak yedekler. 

Glassdoor'a göre bu meslek için ortalama yıllık maaş 103.837 $'dır.

Python vs SQL: Önce Hangi Dili Öğrenmelisiniz?

Önce hangi dili öğrenmelisiniz? Bu soru özellikle veri bilimine yeni başlayanlar için önemlidir; ancak uzun vadede kariyerinizde ilerlemek istiyorsanız hem Python hem de SQL'de akıcı olmanız gerekeceğini unutmamak gerekir.

Bunu söylemişken, sorunun yanıtı hedeflerinize, önceliklerinize ve sahip olabileceğiniz önceki programlama bilgisine bağlı olacaktır.

Python vs SQL: Hangisi daha kolay?

SQL, kesinlikle Python'dan öğrenmesi daha kolay bir dildir. Çok temel bir söz dizimine sahiptir ve yalnızca ilişkisel veritabanlarıyla iletişim kurmak üzere tasarlanmıştır. Verilerin büyük bir kısmı ilişkisel veritabanlarında saklandığından, SQL sorgularıyla veri çekmek genellikle herhangi bir veri analizi projesindeki ilk adımdır. SQL öğrenmek aynı zamanda harika bir tercihtir; çünkü temel programlama kavramlarını kullanıcı dostu bir şekilde içselleştirmenize yardımcı olarak sizi daha karmaşık programlama dillerine hazırlar.

Bununla birlikte, genel amaçlı bir programlama dili olarak Python öğrenmek çok daha fazla şey yapmanıza imkân verir. Örneğin Python ile veri toplamadan ve temizlemeden veri analizine ve görselleştirmeye kadar uçtan uca bir veri bilimi projesi yürütebilirsiniz.

Python, SQL'den çok daha çok yönlüdür ancak akıcı hâle gelmek daha uzun sürer. Buna karşın Python, İngilizceye benzer söz dizimi ve okunabilirliğe odaklanması nedeniyle yaygın olarak yeni başlayan dostu bir dil olarak kabul edilir.

Aradığınız iş türünü de göz önünde bulundurmak gerekir. Örneğin, iş zekâsı alanıyla ilgileniyorsanız, analitik görevlerin çoğu Tableau veya PowerBI gibi BI araçlarıyla yapıldığından SQL öğrenmek muhtemelen daha iyi bir seçenektir. Buna karşılık, saf bir veri bilimi kariyeri peşindeyseniz, önce Python öğrenmeniz daha iyi olur.

Veri Analizi için SQL vs Python

Konu özel olarak veri analizi olduğunda hem SQL hem de Python'un kendine özgü güçlü yönleri ve kullanım alanları vardır.

Veri analizi için SQL

SQL (Structured Query Language), ilişkisel veritabanlarındaki verileri sorgulamak ve yönetmek için başvurulan dildir. Şunlarda öne çıkar:

• Veri çekme: Büyük veritabanlarından basit, okunabilir sorgularla belirli verileri verimli şekilde çıkarmak.
• Veri toplama: Verileri özetlemek için toplam, ortalama ve sayma işlemleri yapmak.
• Tabloları birleştirme: Analiz için kapsamlı veri kümeleri oluşturmak amacıyla birden çok tablodan verileri birleştirmek.
• Veri temizleme: Veritabanı içinde doğrudan SQL komutlarıyla verileri filtrelemek, sıralamak ve temizlemek.

SQL'in deklaratif söz dizimi, özellikle ilişkisel veritabanlarında saklanan yapılandırılmış verilerle ilgili görevlerde kullanımı kolaylaştırır. Veritabanıyla etkileşimin sık olduğu ortamlarda çalışan veri profesyonelleri için vazgeçilmez bir araçtır.

Veri analizi için Python

Python, veri biliminde yaygın olarak kullanılan güçlü, genel amaçlı bir programlama dilidir. Şunları sunar:

• Çok yönlülük: Yalnızca veri çekmenin ötesinde, veri işleme, istatistiksel analiz ve görselleştirme yapabilir.
• Kütüphaneler ve araçlar: Veri işleme için pandas ve NumPy, veri görselleştirme için matplotlib ve seaborn, makine öğrenimi için scikit-learn gibi sağlam kütüphaneler.
• Otomasyon: Veri toplamadan ve temizlemeden analize ve raporlamaya kadar veri iş akışlarını otomatikleştirme yetenekleri.
• Entegrasyon: Etkileşimli veri analizi için Jupyter Notebooks gibi diğer araç ve ortamlarla sorunsuz entegrasyon.

Python’un esnekliği ve kapsamlı kütüphane desteği, karmaşık veri analizi görevlerini yürütmek, makine öğrenimi modelleri geliştirmek ve içgörü sağlayan görselleştirmeler oluşturmak için idealdir.

Ne zaman SQL, ne zaman Python?

SQL ile Python arasındaki seçim çoğu zaman eldeki göreve bağlıdır:

• SQL kullanın ilişkisel veritabanlarında saklanan verileri verimli şekilde sorgulamanız ve değiştirmeniz gerektiğinde.
• Python kullanın veri analiziniz daha kapsamlı işleme, istatistiksel analiz veya ileri görselleştirmeler gerektiriyorsa.

SQL vs Python: Ayrıntılı Karşılaştırma

Aşağıda Python ve SQL arasındaki farkların bir tablosunu bulabilirsiniz:

Sonuç: SQL ve Python Birlikte Daha İyi

Umarız bu makaleyi faydalı bulmuşsunuzdur. Python ve SQL, veri profesyonelleri için vazgeçilmez araçlardır; bu nedenle, veri bilimi yolculuğunuzun başında öğrenmek için birini seçmek daha iyi olsa da, uzun vadede ikisinde de usta olmanız gerekecektir.

Python ve SQL öğrenmek ister misiniz? Sizi düşündük. Aşağıdaki kaynaklara göz atın ve bugün başlayın.

• Programlama, istatistik, görselleştirme ve daha fazlasını kapsayan 500+ veri bilimi kursuyla geniş bir kurs kataloğu.
• En güncel içgörüler için blogumuza abone olun.
• DataFramed podcast'ine abone olun.
• Veri bilimi için Python ve SQL temel kopya kâğıtlarımıza göz atın.