本文轉載自公眾號“讀芯術”(ID：AI_Discovery)

自從數據科學興起，Python成為必要的數據分析工具，大受歡迎，Python受到如此多贊譽和關注，主要是因為它的數據科學庫和它的用戶友好性。這并不奇怪，因為這種高級編程語言使用了類似英語的語法。

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另一個讓Python無處不在的重要因素在于，它是一種開源的編程語言，這意味著它不會產生任何成本。

數據科學和Python相結合是一段充滿希望的冒險。開發者們可用它處理當下的業務問題，從醫療健康到工業等涉及各個領域。從數據中獲得的洞見最終都要用于積極驅動市場，為企業和利益相關者創造雙贏環境。

隨著企業意識到數據科學的極大重要性，對數據科學家的需求便劇增了。由此，企業可應用數據驅動的方式來優化決策過程。

對于數據科學崗位的劇增，求職者的反應可謂獨一無二。招聘人員發現他們收到的簡歷，不僅有來自與計算機科學相關背景的求職者，還有來自完全不相關領域，如人類學、社會科學和無學位的求職者。

數據科學，只有Python就夠了嗎?

數據科學工作崗位需求的確在迅速增長。但與此同時，在這個領域獲得一份體面的工作仍然具有挑戰性，對新手尤甚。這是因為，數據科學在理論與現實生活應用中存在著微妙區別，而后者與企業日常要處理的問題密切相關。

數據科學領域的學術界中，Python很受重視。教授們和講師們教授如何利用Python的庫，如NumPy, Pandas和Scikit-learn來理解數據。然而，雖然在某些情況下，單單Python就足以應用數據科學，但可惜的是，在企業界，它只是企業處理其大量數據的一小塊拼圖。

Python的局限性和其替代品

要追溯Python無法覆蓋從數據提取到模型評估的所有數據科學階段背后的原因，最重要的是要知道企業的數據首先儲存在哪里。大多數公司的數據儲存在服務器的數據庫上。這些數據庫需要被并發管理以保證效率和數據的可用性。

不幸的是，這項任務超出了Python的能力范圍，于是這里就需要SQL(結構化查詢語言)來發揮作用。這就是為什么，可以理解，幾乎所有數據科學相關的工作崗位都會出現SQL。比如，數據分析師、業務分析師和數據科學家等。

此外，在著手處理數據科學中的機器學習和深度學習等具體細節之前，招聘經理會測試應聘者的SQL能力。問題在于，沒有了SQL，甚至無法獲得所需要的數據去處理。因此，從招聘者角度來看，SQL的使用經驗比Python的更重要。

SQL VS Python

在專業人員中，SQL甚至比Python更受歡迎。2020年StackOverflow對47184位專業開發者進行了關于最重要編碼語言的最新調查，其結論如下：

網絡開發語言占據榜首，如Javascript和HTML/CSS，分別占比69.7%和62.4%。SQL以56.9%的占比緊隨其后。Python以41.6%的占比排名第四，比SQL約低15%。

SQL vs Python: MOOCs

對網上教授SQL的課程進行調查，得到了以下評論：首先，相比于Python，教授SQL的線上課程數量更少。舉例來說，在Edx搜索欄輸入“SQL”一詞，顯示課程量31，而輸入Python，這一數字是94。

其次，SQL的課程層次有缺口。簡單來說，要么是課程過于入門，要么是課程過于高級。前者是在SQL的表面上做文章，比如(SELECT、INSERT和UPDATE查詢)。而后者可能會顯得晦澀難懂，讓人無從下手。

雖然SQL在專業開發者群體中備受認可，但奇怪的是，它在大多數線上學習平臺都被低估了。這對自學的人產生了負面影響，阻礙了他們向數據科學家前進的腳步。

SQL在產業中的應用

“競爭條件”是關系型數據庫管理系統(RDBMS)中經常出現的問題。它發生在對一個數據庫同時進行數百萬或數億次操作的情況下。舉個例子，當社交媒體上的一個帖子被病毒式傳播，數百萬人同時與之互動，導致數據庫上的操作交織在一起，這將導致約束違反和更多不必要的結果。

細節就不多說了，在眾多解決方案中，有一種可能的方案來處理這些情況，那就是使用“鎖”。當然，每種解決方案都有其用例和局限性。知道使用哪種方案及何時使用是一種技能，只有經過專業的經驗才可磨練出來。

啟發

Python仍然是一門值得學習有趣的編程語言，特別是對于有抱負的數據科學家來說。它在數據科學中的重要性不容忽視或低估，但SQL仍然是領先的黑馬，在職位競爭激烈的時候，它讓你比其他候選人更有優勢。

學習SQL不是走馬觀花。查詢語言不僅需要行業設置(如果在本地工作，則需要服務器)，而且使用SQL工作涉及到使用多種數據庫軟件，MySQL、SQL Server和PostgreSQL等等。

SQL軟件的語法有輕微的差異。這可能會很煩人，因為不是所有的企業都使用相同的軟件。因此，至少應該學習最常用的軟件，如MySQL和SQL Server。