学习python还要学sql吗（python该不该学）

今天给各位分享学习 python还要学sql吗的知识，其中也会对Python该不该学进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

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SQL 转换不仅速度更快，而且代码也更易读，更易于维护。在这里，我使用 lag 和 first_value 函数来查找用户历史记录中的特定记录（即分区）。然后使用 age 函数来确定两次访问间的时间差。

python能替代sql。不能否认的是，有些操作用Python执行起来要比sql更加高效。Python在探索和分析数据集方面远远优于sql。Python远远优于sql探索和分析数据集，因此python能替代sql。

Python和SQL并不冲突，很多时候需要先用SQL选取想要的数据然后再用Python做处理和分析。

SQL是数据库查询语言，做数据分析肯定用得到，但进行数据的建模分析的话还是python，而且python里面有SQL接口，可以在python里面通过接口执行SQL语句，所以都可以学，推荐去自学网学，里面有很多专业的教程。

sql：用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。python：Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

数学知识（推荐学习：Python视频教程）数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

这里介绍一下博学谷的基础语法学习大纲，大家可以参考一下。首先学习内容涉及变量，运算符，输入输出和条件以及循环语句基础语法。

第一：统计学知识。（推荐学习：Python***教程）这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、***设检验等等具有时间、空间、数据本身。

统计基础理工科的学生在本科阶段学习过概率论与数理统计，单从做数据分析的角度已经够用。其他方面，可以根据需要查看相关书籍，随时进行查漏补缺即可。个人推荐《深入浅出统计学》，可以让统计理论的学习有趣又自然。

进行数据挖掘，需要学习以下方面的知识和技能：数据分析基础：了解统计学和概率论，熟悉不同的数据类型和数据分析方法，包括描述性统计、推断统计等。

python数据分析要学4点：熟练地使用数据分析主流工具。数据库、数据***集核心技能。数据分析高级框架。实际业务能力与商业分析。自然[_a***_]，指人通过大脑的运算和决策产生有价值的行为。

整个路线图计划分成16周，120天左右。主要学习内容包括四大部分：1）Python工作环境及基础语法知识了解（包括正则表达式相关知识学习）；2）数据***集相关知识（python爬虫相关知识）；3）数据分析学习；4）数据可视化学习。

1、学python需要有较强的逻辑思维能力、有较强的数理专业背景、有丰富的运维经验、以前有从事web全栈开发工作等基础。

2、学Python并不需要有C语言的基础，当然如果有C语言基础的话，会更加容易学Python。

3、掌握一些前端的知识，如html，css，js等，不管是做爬虫还是做web开发，前端的知识都是要必须掌握的。掌握数据库的基础，这是学任何一门语言都要具备的基本要求。

4、python需要学习的内容有Linux 操作系统、Python基础语法等，python是现在最火的编程语言之一，是很多零基础跨行到IT行业人员的首选编程语言。

1、数学知识（推荐学习：Python***教程）数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

2、熟练地使用数据分析主流工具，需要从0开始学习Python基础语法、数据容器、使用函数、逻辑判断和文件操作。数据库、数据***集核心技能，要学会主流数据库的使用，并理解数据库的概念。

3、非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、Riak、Membase、Neo4j和HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。第五：业务学习。

4、Python工程师工作内容主要进行与业务相关的数据分析和数据挖掘工作；主要对日常数据进行提取和报表的开发工作；主要进行数据平台的设计，研发与维护；主要参与跨部门需求沟通和数据校验。

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