Python之所以受到如此多的赞誉和关注，主要是因为它的数据科学库和用户友好性。这并不奇怪，因为这种高级编程语言使用类似英语的语法。使Python无处不在的另一个重要因素是它是一种开源编程语言，这意味着它不需要任何成本。将数据科学与Python相结合是一次充满希望的冒险。开发人员可以使用它来解决当前的业务问题，从医疗保健到工业。最终，从数据中获得的洞察力被用来积极推动市场，为企业和利益相关者创造双赢的环境。随着企业意识到数据科学的巨大重要性，对数据科学家的需求猛增。因此，公司可以应用数据驱动的方法来优化决策过程。求职者对数据科学工作激增的反应是独一无二的。招聘人员发现，他们收到的简历不仅来自具有计算机科学相关背景的求职者，还有来自完全不相关领域的求职者，例如人类学、社会科学以及没有学位的求职者。数据科学，Python够用吗？对数据科学工作的需求确实在迅速增长。但与此同时，在这个领域找到一份体面的工作仍然具有挑战性，尤其是对于新人而言。这是因为数据科学理论与与企业日常处理的问题密切相关的现实应用之间存在微妙的区别。在数据科学领域的学术界，Python备受推崇。教授和讲师教授如何使用NumPy、Pandas和Scikit-learn等Python库来理解数据。然而，虽然在某些情况下仅Python就足以应用数据科学，唉，在企业界，它只是企业处理海量数据的一小部分。Python及其替代方案的局限性要追溯Python无法涵盖数据科学从数据提取到模型评估的所有阶段的原因，最重要的是首先要知道企业的数据存储在哪里。大多数公司数据都存储在服务器数据库中。这些数据库需要同时管理，以确保效率和数据可用性。不幸的是，这项任务超出了Python的能力，因此SQL（结构化查询语言）在这里发挥作用。这就是为什么几乎所有与数据科学相关的工作都出现在SQL中的原因，这是可以理解的。例如，数据分析师、业务分析师和数据科学家。此外，招聘经理会在进入机器学习和数据科学深度学习等细节之前测试候选人的SQL能力。问题是，没有SQL，你连需要处理的数据都拿不到。因此，从招聘人员的角度来看，SQL经验比Python经验更重要。SQLVSPythonSQL在专业人士中比Python更受欢迎。2020年，StackOverflow对47,184名专业开发人员进行了关于最重要的编码语言的最新调查。结论如下：Web开发语言占据首位，如Javascript和HTML/CSS，分别占69.7%和62.4%。SQL紧随其后，占56.9%。Python以41.6%排名第四，比SQL低15%左右。SQLvsPython：MOOCs调查了教授SQL的在线课程并得到了以下评论：首先，与Python相比，教授SQL的在线课程更少。例如，在Edx搜索栏中输入“SQL”一词，显示的课程量为31，而输入Python显示的数量为94。其次，SQL的课程层次结构存在差距。简单地说，要么课程太入门，要么课程太高级。前者是在SQL的表面上做文章，比如（SELECT、INSERT和UPDATE查询）。后者可能显得晦涩难懂。尽管SQL在专业开发人员社区中得到了广泛认可，但在大多数在线学习平台上却被奇怪地低估了。这对自学成才的人产生了负面影响，并阻碍了他们作为数据科学家的进步。SQL在行业中的应用“竞争条件”是关系数据库管理系统(RDBMS)中反复出现的问题。当数据库上有数百万或数亿个同时操作时，就会发生这种情况。举个例子，当社交媒体上的一篇帖子像病毒一样传播开来，并且有数百万人同时与之互动时，对数据库的操作就会交织在一起，这将导致违反约束和更多不必要的结果。细节就不多说了，在众多的解决方案中，有一种可能的解决方案来应对这些情况，那就是使用“锁”。当然，每个解决方案都有其用例和局限性。知道使用哪种解决方案以及何时使用它是一项只能通过专业经验磨练的技能。灵感Python仍然是一种值得学习的有趣编程语言，尤其是对于有抱负的数据科学家而言。它在数据科学中的重要性不容忽视或低估，但SQL仍然是领先的黑马，当职位竞争激烈时，它会让你比其他候选人更有优势。学习SQL不仅仅是飞来飞去的事情。查询语言不仅需要行业设置（或服务器，如果在本地工作），而且使用SQL涉及使用多个数据库软件，MySQL、SQLServer和PostgreSQL等等。SQL软件的语法略有不同。这可能很烦人，因为并非所有企业都使用相同的软件。所以，你至少应该学会最常用的软件，比如MySQL、SQLServer。
