如果您正打算进入数据科学领域，学习编程是必不可少的。编码是数据从业者的主要工作之一。无论是采集、清洗、分析还是可视化数据，几乎都需要通过编程完成。因此，您需要在数据科学之旅的早期就开始学习编程。
那么，您已经准备好开始编码了。但该选择哪种编程语言呢？这是数据科学新手中非常经典的问题。数据科学可用的编程语言有很多，但同时学习所有语言几乎不可能且令人气馁。更好的方式是先选定一种，待熟练掌握后，再根据您的需求或兴趣学习另一种。
关于入门最佳编程语言的讨论由来已久。在这方面，Python 和 SQL 都是开启您的编码之旅的绝佳候选。Python 和 SQL 在数据科学中极为流行，如果您不熟练掌握这两者，在职业道路上将难以走得更远。
接下来我们将解释什么是 Python 和 SQL、它们之间的主要差异，以及先学哪一个更合适。继续阅读！
快速回答：SQL vs Python
时间紧？以下是 SQL 与 Python 差异的高层概览：
| 特性 | SQL | Python |
|---|---|---|
| 用途 | 为管理和查询关系型数据库而设计 | 通用语言，适用于数据科学、Web 开发等 |
| 学习难度 | 简单的声明式语法，初学者友好 | 对初学者友好、可读性强、接近英语的语法 |
| 功能性 | 非常适合访问、修改和管理关系型数据 | 多才多艺，可执行数据分析、机器学习、网络爬虫等任务 |
| 库与生态 | 局限于数据库管理工具（如 MySQL、PostgreSQL） | 拥有数千个库的丰富生态（如 pandas、NumPy、scikit-learn） |
| 使用场景 | 数据检索、数据库管理、商业智能 | 数据处理、机器学习、自动化、Web 开发 |
| 职业路径 | 数据库管理员、数据库架构师、商业智能分析师 | 数据科学家、数据分析师、机器学习工程师、软件开发工程师 |
如果您想深入了解，继续往下看！
为何选择 Python？
在多个编程语言流行度指数（如 TIOBE 指数和 PYPL 指数）中名列前茅，Python 如今堪称“一语通吃”的编程语言。
Python 是一种开源的通用编程语言，广泛适用于诸多软件开发领域。由于其语法简单、可读性强（接近英语），Python 常被称为最容易让初学者学习和使用的编程语言之一。想感受一下用 Python 编码是什么体验？看看我们的Python 入门课程。
尽管在 1990 年代早期开发时并非以数据科学为初衷，但这些年 Python 不断发展，如今已广泛用于数据科学、机器学习和数据工程。这主要得益于其丰富的包生态。凭借庞大用户社区支持的数以千计的强大库，Python 能胜任各种与数据相关的任务。
下面是不完全的数据科学中 Python 的使用清单。若您想了解 Python 的其他应用，请查阅这份Python 用途指南。
- 数据可视化：用引人入胜的图形和图表可视化数据，是发掘数据集中隐藏模式并呈现结果的绝佳方式。多种包（如 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly）都能帮您做到这一点。
- 机器学习：作为人工智能的一个分支，机器学习使用算法从历史数据中学习模式和趋势并进行预测。Scikit-learn 是一个流行且直观的包，可用于实现强大的机器学习模型。
- 深度学习：深度学习属于更广泛的机器学习方法族，关注实现人工神经网络。这些强大的算法支撑了近几年数据科学中一些最具创新性的突破。凭借 Keras 和 TensorFlow 等强大库和框架，Python 是深度学习的首选语言。
为何选择 SQL？
大量公司的数据存储在数据库中，尤其是关系型数据库。关系型数据库通过具有行和列的不同表之间的关联，提供对彼此相关的数据点的访问。换言之，关系型数据库是传统电子表格的更具扩展性、更精细的替代方案。
关系型数据库示意图。来源：MongoDB
自 1970 年代早期由 IBM 开发以来，SQL（结构化查询语言）一直是与数据库通信、编辑和提取数据的最流行编程语言。若想在数据科学职业中不断前进，熟练掌握数据库管理和 SQL 是必须的。您可以在我们的完整文章中进一步了解SQL 的用途。
SQL 的一大优势是相较其他编程语言非常容易上手。这得益于其声明式、简洁的语法，专为使用 SQL 查询来管理关系型数据库而设计。查询是一条语句，由多个 SQL 命令构成，共同在数据库中执行特定任务，如访问、修改、更新和删除数据。
掌握 SQL 将使您能够使用不同的关系型数据库，包括诸如 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 等流行系统。尽管这些关系型数据库之间存在些许差异，但基础查询的语法相似，这使得 SQL 十分通用。
想学 SQL？看看我们的SQL 入门课程，或通过我们的SQL 基础技能路径深入沉浸式学习。
Python 的职业路径
Python 是数据科学中需求最高的技能。因此，业内几乎每个岗位都需要 Python。
一旦掌握 Python，您可以选择的职业路径非常多。下面列出其中一些最受欢迎的方向。更详细的清单请参阅这篇关于七大热门数据科学职业的文章。此外，如果您正在寻找数据行业的职位，请查看 DataCamp Jobs，它可以帮助您找到与技能匹配的岗位。
数据科学家
各行各业对数据科学家的需求都很旺盛。无论是开发机器学习模型以优化路线，还是处理基因数据以推进罕见疾病的新疗法，Python 都是分析海量数据的答案。
数据科学家需要能够应用数学、统计学和科学方法；使用多种工具和技术清洗与准备数据；执行预测分析和人工智能；并解释如何利用这些结果为业务问题提供数据驱动的解决方案。对于这些任务，Python 是数据科学家最常用的工具。
根据 Glassdoor，美国数据科学家的平均薪资为$113,215。
数据分析师
数据科学家和数据分析师密切相关。数据科学家侧重于通过机器学习技术预测未来、处理不确定性，而数据分析师则专注于解决业务问题，如制定 KPI、为相关方提供解决方案、降低业务成本。Python 是数据分析师进行数据分析的首选语言，不过其他工具（包括 Power BI 或 Tableau 等商业智能软件以及 SQL）同样重要。
对数据分析师的需求已非常强劲，而且似乎只会随着时间增长。Glassdoor 估算该岗位的平均薪资为$83,787。
机器学习工程师
机器学习工程师专注于研究、构建和设计人工智能与机器学习应用，以实现预测模型的自动化并提升其可扩展性。简而言之，他们开发使用输入数据并利用统计模型来预测输出的算法，并在有新数据时持续更新输出。
尽管机器学习工程师拥有庞大的工具箱，Python 仍是不可或缺的工具。
机器学习工程师的年均薪资为$164,820。
SQL 的职业路径
尽管已出现许久，SQL 仍是全球开发者和数据专业人士不可或缺的工具。SQL 无处不在，是各行业和 Google、Meta、Amazon 等顶级公司进行数据管理的首选语言。
作为一门极为流行的语言，相关机会广泛且多样。以下是一些最常见的 SQL 岗位。
数据库架构师
数据库架构师负责为特定应用设计最合适、最可靠的数据库。架构师会制定建模策略，确保数据库安全、可扩展且性能可靠。这需要了解各种数据库类型——关系型、NoSQL、图数据库、分布式等——并具备判断何种场景应采用何种数据库的专业能力。
Glassdoor 估算数据库架构师的平均年薪为$113,427。
软件开发工程师
软件开发工程师创建计算机软件和应用。他们负责编写软件，包括新程序和新功能。
这些应用通常需要数据才能正常运行。您能猜到数据存在哪里吗？没错，是关系型数据库。这使得 SQL 成为开发者最基本的技能之一。
软件工程师的平均年薪为$100,828。
想了解更多薪资信息，请查看我们关于SQL 开发者薪资的深度指南。
数据库管理员
数据库管理员负责确保数据库高效且安全地运行。他们维护用户信息，按照需求分配适当的访问权限，并监控使用情况。数据库管理员还会定期备份存储的数据。
根据 Glassdoor，该职业的平均年薪为$103,837。
Python vs SQL：该先学哪种语言？
应该先学哪种语言？虽然这个问题对数据科学新手尤为重要，但需要注意的是，从长远来看，如果您想在职业上不断提升，最终需要同时熟练掌握 Python 和 SQL。
话虽如此，答案取决于您的目标、优先级以及您可能已有的编程基础。
Python vs SQL：哪一个更容易？
SQL 的学习确实比 Python 更容易。它的语法非常基础，而且只用于与关系型数据库通信。由于大量数据存储在关系型数据库中，使用 SQL 查询检索数据往往是任何数据分析项目的第一步。学习 SQL 也是一个很好的选择，因为它可以以友好的方式帮助您内化基本的编程概念，为学习更复杂的编程语言铺平道路。
不过，作为通用编程语言，学习 Python 将使您能做更多有趣的事情。例如，使用 Python，您可以完成端到端的数据科学项目，从数据采集与清洗到数据分析与可视化。
Python 比 SQL 更加多样化，但要达到熟练掌握需要更长时间。尽管如此，Python 仍被广泛认为是对初学者友好的语言，因为其语法接近英语并注重可读性。
还应考虑您所追求的工作类型。例如，如果您对商业智能领域感兴趣，学习 SQL 可能是更好的选择，因为大多数分析任务都使用 BI 工具，如 Tableau 或 PowerBI。相反，如果您想从事纯粹的数据科学职业，最好先学习 Python。
用于数据分析的 SQL 与 Python
具体到数据分析，SQL 和 Python 各有独特优势与应用。
用于数据分析的 SQL
SQL（结构化查询语言）是查询和管理关系型数据库中数据的首选语言。它擅长于：
- 数据检索：通过简单、可读的查询，从大型数据库中高效提取特定数据。
- 数据聚合：执行求和、平均、计数等操作以汇总数据。
- 表连接：将来自多张表的数据合并，创建用于分析的综合数据集。
- 数据清洗：使用 SQL 命令直接在数据库中筛选、排序和清理数据。
SQL 的声明式语法使其易于使用，特别适用于存储在关系型数据库中的结构化数据相关任务。在需要频繁与数据库交互的环境中，它是数据专业人士的必备工具。
用于数据分析的 Python
Python 是一门功能强大的通用编程语言，广泛用于数据科学。它提供：
- 多样性：不仅可以进行数据检索，还能进行数据处理、统计分析和可视化。
- 库与工具：如 pandas 和 NumPy 进行数据处理，matplotlib 和 seaborn 进行数据可视化，scikit-learn 用于机器学习。
- 自动化：具备自动化数据工作流的能力，从数据采集、清洗到分析与报告。
- 集成：与 Jupyter Notebooks 等其他工具与环境无缝集成，支持交互式数据分析。
Python 的灵活性和广泛的库支持，使其非常适合执行复杂的数据分析任务、开发机器学习模型并创建有洞见的可视化。
何时使用 SQL，何时使用 Python？
在 SQL 与 Python 之间做选择，通常取决于具体任务：
- 使用 SQL：当您需要高效查询和操作存储在关系型数据库中的数据。
- 使用 Python：当您的数据分析需要更全面的处理、统计分析或高级可视化。
SQL vs Python：详细对比
下面的表格展示了 Python 与 SQL 之间的差异：
| 特性 | Python | SQL |
|---|---|---|
| 用途 | 用于数据科学、Web 开发、自动化、游戏开发及其他软件领域。 | 与关系型数据库通信并进行管理。 |
| 语言类型 | 通用编程语言 | 领域特定编程语言 |
| 开源吗？ | 是 | 部分方言为专有（如 MS SQL Server）；许多为开源（如 MySQL、PostgreSQL）。 |
| 版本 | Python 3 | 不同方言，如 MySQL、SQLite 和 PostgreSQL。 |
| 生态 | 超过 300,000 个可用包 | 无可用包；依赖数据库管理系统。 |
| 学习难度 | Python 对初学者友好，语法接近英语。 | SQL 非常容易学习，语法简洁、声明式。 |
| 职业路径 | 数据科学家、数据分析师、机器学习工程师、软件开发工程师、Web 开发工程师、自动化工程师 | 数据库架构师、数据库管理员、商业智能分析师、数据工程师、软件开发工程师 |
| 优势 | 可读性强、通用性强、庞大的用户社区、丰富的库支持、跨平台兼容 | 极易上手，不同 SQL 方言语法相似，针对数据库交互优化，在数据检索与操作方面性能出色 |
| 劣势 | 在海量数据下性能较弱、内存效率不佳、某些任务执行速度较慢 | 应用受限于数据库管理、部分方言成本较高、仅限于关系型数据结构 |
| 流行度 | TIOBE 指数（2024 年 7 月）第 1，PYPL 指数（2024 年 7 月）最受欢迎语言 | TIOBE 指数（2024 年 7 月）第 10，广泛用于数据库管理但通用性较弱 |
结论：SQL 与 Python 相辅相成
希望本文对您有所启发。Python 和 SQL 都是数据从业者不可或缺的工具；因此，虽然在数据科学之旅的起步阶段最好先选一种学习，但从长远来看，您需要同时精通二者。
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常见问题
Python 的过程式编程与 SQL 的声明式编程主要有哪些区别？
- Python 的过程式编程：Python 遵循过程式编程范式，即通过编写一系列指令来执行计算。这允许实现复杂逻辑、循环和条件语句，使 Python 能灵活胜任超越数据查询的广泛任务，如数据处理、机器学习和自动化。
- SQL 的声明式编程：SQL 采用声明式编程范式，您需要指定想要实现的结果，而非如何实现。SQL 查询用于声明所需数据，由数据库管理系统处理检索过程。这使得 SQL 在数据库查询方面更简单，但在通用编程任务上灵活性较低。
在大规模数据处理方面，Python 与 SQL 的性能如何比较？
- Python：尽管 Python 在各种数据任务上非常强大，但在处理超大规模数据集时，如未进行优化，性能可能下降。pandas 和 Dask 等库可帮助处理更大的数据，但在纯粹的数据检索和聚合任务上，Python 通常比 SQL 更耗内存且更慢。
- SQL：SQL 针对高效查询大型数据库进行了高度优化。数据库管理系统（DBMS）通过索引、查询优化等技术快速处理大规模数据。对于在数据库内进行的大规模数据检索与操作任务，SQL 往往优于 Python。
Python 与 SQL 能否集成？在数据科学项目中通常如何实现？
集成方式：在数据科学项目中，Python 和 SQL 经常结合使用，以发挥两者的优势。常见方法包括：
- 使用库：Python 库如 SQLAlchemy、pandas 和 pyodbc 允许在 Python 脚本中无缝执行 SQL 查询。这样可以先用 SQL 获取数据，再在 Python 中进行数据处理与分析。
- 数据库连接：通过连接库（如用于 PostgreSQL 的 psycopg2、用于 MySQL 的 mysql-connector-python）在 Python 脚本中直接建立到 SQL 数据库的连接，执行查询并获取数据。
- ETL 流程：在 ETL（抽取、转换、加载）工作流中结合使用 SQL 进行数据抽取与加载，Python 进行数据转换。
在数据项目中使用 Python 与 SQL 的安全性有何影响？
- SQL：由于 SQL 直接用于与数据库交互，务必实施安全最佳实践，如使用参数化查询以防止 SQL 注入攻击、管理用户权限以及确保数据库连接安全。
- Python：如果管理不当，Python 脚本可能暴露敏感数据。务必通过加密敏感数据、使用安全 API、管理依赖以避免漏洞，以及遵循安全编码实践来防范利用，来保障 Python 应用的安全。
Python 与 SQL 的社区支持有何不同？这为何重要？
- Python：Python 拥有庞大且活跃的社区，这意味着有大量资源可用，包括教程、论坛、文档和开源库。强大的社区支持对于排错、学习新技能以及了解语言的最新发展至关重要。
- SQL：SQL 同样拥有强大的社区，但由于方言众多（如 MySQL、PostgreSQL、SQL Server），支持往往更为分散。每个 DBMS 都有其特定的社区与资源。不过，核心概念和查询在各平台上通常都有良好的文档与支持。
我是一名自由职业的数据分析师，与全球各地的公司和组织合作开展数据科学项目。我也担任数据科学讲师，拥有2年以上授课经验。我经常用英语和西班牙语撰写与数据科学相关的文章，其中一些已发表在 DataCamp、Towards Data Science 和 Analytics Vidhya 等知名网站上。作为一名具有政治学与法律背景的数据科学家，我的目标是在公共政策、法律与技术的交汇处开展工作，借助思想的力量推动创新解决方案与叙事，帮助我们应对紧迫挑战，尤其是气候危机。我认为自己是自学成才、不断进步的人，坚定支持跨学科合作。学习新事物永远不嫌晚。