Trong bài viết này, chúng ta sẽ đề cập đến các tính năng chính của Python và SQL, những điểm tương đồng và khác biệt chính của chúng. Đưa ra câu trả lời cho câu hỏi: Bạn nên ưu tiên học ngôn ngữ nào để bắt đầu hành trình trở thành Data Analytics và làm chủ data của mình nhé.

Thu thập, làm sạch, phân tích hay trực quan hóa dữ liệu đều cần lập trình. Nhưng ngôn ngữ lập trình nào nên được sử dụng? Đây là câu hỏi phổ biến đối với các newbie. Có nhiều ngôn ngữ lập trình, nhưng học tất cả cùng lúc là không thể và dễ khiến bạn nản lòng. Thế nên, tốt nhất bạn hãy chọn một ngôn ngữ để thành thạo trước, sau đó mới chuyển sang ngôn ngữ khác theo nhu cầu hoặc sở thích.

Một cuộc tranh luận rất phổ biến về ngôn ngữ lập trình là liệu cái nào sẽ tốt nhất để bắt đầu. Trong vấn đề này, Python và SQL là những ứng cử viên đặc biệt phù hợp để bạn cân nhắc lựa chọn. Python và SQL là hai ngôn ngữ lập trình cực kỳ phổ biến trong lĩnh vực dữ liệu và bạn sẽ không tiến xa trong sự nghiệp của mình trừ khi bạn thông thạo cả hai ngôn ngữ này.

Vậy Python và SQL là gì, sự khác biệt chính giữa chúng ra sao và ta nên ưu tiên học ngôn ngữ nào trước? Hãy cùng Robiz Tech tìm hiểu thông qua bài viết này nhé!

1. Tại sao nên chọn Python?

Được xếp hạng đầu tiên trong một số chỉ số phổ biến của ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như Chỉ số TIOBE và Chỉ số PYPL, Python ngày nay là ngôn ngữ lập trình phù hợp cho tất cả mọi người.

Python là ngôn ngữ lập trình đa năng, được sử dụng rộng rãi với mã nguồn mở, có khả năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Do cú pháp đơn giản và dễ đọc (gần giống với tiếng Anh), Python thường được coi là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ học và dễ sử dụng nhất đối với người mới bắt đầu. Điều này chủ yếu nhờ vào hệ sinh thái gói phong phú của nó.

Với hàng nghìn thư viện mạnh mẽ được hỗ trợ bởi cộng đồng người dùng khổng lồ, Python có thể thực hiện tất cả các loại tác vụ liên quan đến dữ liệu. Nếu bạn muốn biết cách viết mã bằng Python, bạn có thể tham khảo khóa học Python của Robiz Tech.

Dưới đây là một số ứng dụng nổi tiếng của Python trong thực tế:

• Phân tích dữ liệu: Python là cách mạnh mẽ nhất để phân tích dữ liệu. Với các thư viện đẳng cấp thế giới như pandas và NumPy, mọi thứ đều có thể thực hiện được chỉ với một vài dòng mã, từ thu thập dữ liệu và làm sạch dữ liệu đến phân tích dữ liệu thăm dò và phân tích thống kê.
• Trực quan hóa dữ liệu: Bạn có thể trực quan hóa dữ liệu của mình bằng các sơ đồ và biểu đồ hấp dẫn. Có rất nhiều gói có thể làm được điều kỳ diệu khiến bạn vô cùng bất ngờ, chẳng hạn như matplotlib, seaborn vàplotly.
• Học máy (Machine Learning): Một trường con của Trí tuệ nhân tạo, học máy sử dụng thuật toán để cho phép máy học các mô hình và xu hướng từ dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán. Một gói phổ biến và trực quan để triển khai các mô hình học máy mạnh mẽ là scikit-learn.
• Học sâu (Deep Learning): Một phần của nhóm phương pháp học máy rộng hơn liên quan đến việc triển khai mạng lưới thần kinh nhân tạo. Những thuật toán mạnh mẽ này đứng đằng sau một số đột phá sáng tạo nhất trong vài năm qua. Với các thư viện và framework mạnh mẽ như Keras và TensorFlow, Python là ngôn ngữ vô cùng phù hợp cho deep learning.

2. Tại sao nên chọn SQL?

Phần lớn dữ liệu của các công ty được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, cụ thể là cơ sở dữ liệu quan hệ, đây là một loại cơ sở dữ liệu cung cấp quyền truy cập vào các điểm dữ liệu có liên quan với nhau trên các bảng có hàng và cột khác nhau. Nói cách khác, cơ sở dữ liệu quan hệ là một giải pháp thay thế được cải tiến có khả năng mở rộng tốt hơn cho các bảng tính truyền thống.

Kể từ khi được IBM phát triển vào đầu những năm 1970, SQL (Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) đã trở thành ngôn ngữ lập trình tiêu chuẩn phổ biến nhất để giao tiếp, chỉnh sửa và trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Thông thạo quản lý cơ sở dữ liệu và SQL là điều bắt buộc nếu bạn muốn thăng tiến trong sự nghiệp data của mình.

Ưu điểm lớn của SQL là khá dễ học so với các ngôn ngữ lập trình khác. Điều này là do cú pháp khai báo đơn giản, được thiết kế đặc biệt để quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ bằng truy vấn SQL. Truy vấn là một câu lệnh bao gồm nhiều lệnh SQL khác nhau cùng thực hiện một tác vụ cụ thể trong cơ sở dữ liệu, chẳng hạn như truy cập, sửa đổi, cập nhật và xóa dữ liệu

Biết SQL sẽ cho phép bạn làm việc với các cơ sở dữ liệu quan hệ khác nhau, bao gồm các hệ thống phổ biến như SQLite, MySQL và PostgreSQL. Bất chấp những khác biệt nhỏ giữa các cơ sở dữ liệu quan hệ này, cú pháp cho các truy vấn cơ bản khá giống nhau, điều này khiến SQL trở thành một ngôn ngữ rất linh hoạt.

Bạn muốn học SQL? Hãy xem qua khóa học SQL đang mở của Robiz Tech nhé!

3. Python và SQL: Bạn nên học ngôn ngữ nào trước?

Bạn nên học ngôn ngữ nào đầu tiên? Mặc dù câu hỏi này đặc biệt phù hợp với những người mới, nhưng trên thực tế, điều quan trọng là về lâu dài, bạn sẽ cần phải thông thạo cả Python và SQL nếu muốn thăng tiến trong sự nghiệp của mình.

Như đã nói, câu trả lời cho câu hỏi sẽ phụ thuộc vào mục tiêu, mức độ ưu tiên của bạn và kiến ​​thức lập trình trước đó mà bạn có thể có.

SQL chắc chắn là ngôn ngữ dễ học hơn Python. Nó có một cú pháp rất cơ bản có mục đích duy nhất là giao tiếp với cơ sở dữ liệu quan hệ. Vì một lượng lớn dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ nên việc truy xuất dữ liệu bằng truy vấn SQL thường là bước đầu tiên trong bất kỳ dự án phân tích dữ liệu nào. Học SQL cũng là một lựa chọn tuyệt vời vì nó sẽ giúp bạn tiếp thu các khái niệm cơ bản về lập trình theo cách thân thiện với người dùng, mở đường cho bạn chuyển sang các ngôn ngữ lập trình phức tạp hơn.

Tuy nhiên, là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, việc học Python sẽ cho phép bạn làm được nhiều điều thú vị hơn. Ví dụ: với Python, bạn sẽ có thể thực hiện một dự án Data Analyst từ đầu đến cuối, từ thu thập dữ liệu và làm sạch dữ liệu đến phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

Python linh hoạt hơn nhiều so với SQL, nhưng cần nhiều thời gian hơn để thành thạo. Mặc dù vậy, Python vẫn được nhiều người coi là ngôn ngữ thân thiện với người mới bắt đầu vì cú pháp giống tiếng Anh và tập trung vào khả năng đọc.

Yếu tố kế tiếp là về loại công việc bạn đang tìm kiếm. Ví dụ: nếu bạn quan tâm đến lĩnh vực kinh doanh thông minh, học SQL có lẽ là một lựa chọn tốt hơn, vì hầu hết các tác vụ phân tích đều được thực hiện bằng các công cụ BI, chẳng hạn như Tableau hoặc PowerBI. Ngược lại, nếu bạn muốn theo đuổi sự nghiệp dữ liệu thuần túy, tốt nhất bạn nên học Python trước.

4. Python & SQL – sự khác biệt:

4.1. Mục đích sử dụng:

Trong khi Python được sử dụng linh hoạt, đa dạng cho nhiều lĩnh vực từ phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu, phát triển web, phát triển trò chơi và các lĩnh vực phần mềm khác. Thì SQL lại kém linh hoạt hơn khi chủ yếu ngôn ngữ này được dùng để giao tiếp và quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ.

4.2. Loại ngôn ngữ:

Như đã nói trước đó, Python là ngôn ngữ lập trình đa năng áp dụng được cho nhiều lĩnh vực, thì SQL lại là ngôn ngữ lập trình dành riêng cho miền.

4.3. Mã nguồn mở:

Python có mã nguồn mở là đúng, nhưng SQL thì không hoàn toàn, do SQL có một số phương ngữ mang tính độc quyền.

4.4. Các phiên bản:

Python có ít phiên bản hơn (Python 3), trong khi SQL lại có nhiều phương ngữ khác nhau như: MySQL, SQLite, PostgreSQL.

4.5. Hệ sinh thái có sẵn:

Hệ sinh thái của Python rất ấn tượng khi có tới hơn 200.000 gói có sẵn, trong khi SQL lại không có bất kì gói có sẵn nào cả.

4.6. Mức độ dễ học và sử dụng:

Vì Python là ngôn ngữ có cú pháp giống tiếng Anh nên nó khá thân thiện với người mới bắt đầu, nhưng hơn hết SQL vẫn là một ngôn ngữ dễ học và thành thạo hơn.

4.7. Điểm mạnh:

4.7.1. Python:

• Khả năng đọc.
• Tính linh hoạt.
• Cộng đồng người dùng khổng lồ.

4.7.2. SQL:

• Cực kỳ dễ học,
• Cú pháp tương tự giữa các phương ngữ SQL khác nhau.

4.8. Điểm hạn chế:

4.8.1. Python:

• Hiệu suất yếu với lượng dữ liệu khổng lồ.
• Hiệu quả bộ nhớ kém.

4.8.2. SQL:

• Các ứng dụng bị giới hạn trong việc quản lý cơ sở dữ liệu.
• Một số phương ngữ rất tốn kém.

4.9. Mức độ phổ biến:

• Python: Hạng 1 tại TIOBE (tháng 11/2022).
• SQL: Hạng 9 tại TIOBE (tháng 11/2022).

Sau tất cả Robiz Tech hy vọng bài viết này sẽ có thể giúp ích cho bạn. Python và SQL đều là những công cụ không thể thiếu đối với các chuyên gia dữ liệu, do đó, mặc dù tốt hơn là bạn nên chọn một công cụ để học khi bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu của mình nhưng về lâu dài, bạn sẽ cần phải thành thạo cả hai đấy nhé!

Đừng quên ghé qua fanpage của Robiz Tech để cập nhật thêm nhiều thông tin bổ ích hơn nữa nhé!

 

Xem thêm

20 câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn hàng đầu về SQL dành cho newbie & junior

Mức lương của Data Analyst tại Việt Nam là bao nhiêu?

Các phương pháp phân tích dữ liệu thường dùng của data analyst