SQL 语句与数据科学：将数据转化为可操作的洞察力 (SQL语句与程序设计语言有什么不同)

引言

数据科学已成为当今时代最重要的领域之一，它赋能企业从海量数据中提取有价值的洞察力，从而做出明智的决策。

SQL（结构化查询语言）作为一种强大的数据库语言，在数据科学中扮演着至关重要的角色。它使数据科学家能够高效地查询、操纵和分析数据，从数据中提取有用的信息。

SQL 语句与程序设计语言

虽然 SQL 和程序设计语言（如 Python 和 Java）都是用于操作数据的语言，但它们之间存在着一些关键的区别：

• 声明式与命令式：SQL 是一种声明式语言，这意味着它只指定要完成的任务，而无需指定如何完成。程序设计语言是命令式的，这意味着它们需要开发者提供详细的说明来完成任务。
• 数据类型：SQL 具有严格的数据类型，如整数、字符串和浮点数，而程序设计语言则更灵活，可以处理多种数据类型，包括对象和自定义数据类型。
• 数据库交互：SQL 主要用于与数据库交互，而程序设计语言可以用于更广泛的任务，包括数据结构、算法和图形界面开发。

SQL 语句在数据科学中的应用

在数据科学中，SQL 语句用于执行各种任务，包括：

• 数据提取：查询数据库以检索特定数据，例如特定客户或产品销售数据。
• 数据过滤：基于特定的条件过滤数据，例如按日期或特定参数值过滤。
• 数据聚合：将数据分组并根据特定条件进行聚合，例如计算每种产品或客户的总销售额。
• 数据修改：更新、插入或删除数据库中的数据，例如更新客户信息或删除过期的记录。

SQL 语句的优势

SQL 语句在数据科学中提供以下优势：

• 高效：SQL 针对数据库查询进行了优化，可以快速处理大量数据。
• 可读性：SQL 语句易于理解和编写，即使对于非技术人员也是如此。
• 标准化：SQL 是一种标准化的语言，这意味着它可以跨不同的数据库平台使用。
• 集成性：SQL 可与其他数据科学工具和框架集成，例如 Python 和 R。

SQL 语句的示例

以下是一些常用的 SQL 语句示例：

SELECT  FROM customers WHERE city = 'London';   // 查询所有位于伦敦的客户
UPDATE products SET price = 10.99 WHERE product_id = 10;   // 更新产品 10 的价格
DELETE FROM orders WHERE order_date < '2023-01-01';   // 删除所有在 2023 年 1 月 1 日之前下的订单

结论

SQL 语句是数据科学领域不可或缺的工具。它们使数据科学家能够有效地查询、操纵和分析数据，从数据中提取有价值的洞察力。通过理解 SQL 语句与程序设计语言之间的区别以及 SQL 语句在数据科学中的应用优势，数据科学家可以充分利用 SQL 的强大功能，将原始数据转化为可操作的洞察力，从而为企业决策提供信息。

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数据科学家与算法工程师区别

数据科学家和算法工程师是两个密切相关但有所区别的职业角色，它们在技能、职责和工作重点上有所不同：1. **数据科学家**： - **技能**：数据科学家通常具备统计学、机器学习、数据挖掘和数据分析的深厚知识。 他们能够理解和解释复杂数据，并从中提取有价值的信息。 - **职责**：数据科学家的工作重点是理解业务问题，通过数据分析来提供洞察力，支持决策制定。 他们可能会设计实验、建立模型、分析数据集、解释结果并提出基于数据的建议。 - **工作重点**：数据科学家更侧重于数据的探索性分析和解释，以及将数据分析转化为可操作的策略和洞察力。 2. **算法工程师**： - **技能**：算法工程师通常具备计算机科学和软件工程的深厚背景，擅长于设计、开发和应用算法来解决技术问题。 - **职责**：算法工程师的工作重点是开发高效、可扩展的算法和系统，以处理和分析大量数据。 他们可能会编写代码、优化现有算法、实现新算法，并确保系统的稳定性和性能。 - **工作重点**：算法工程师更侧重于算法的实现和优化，以及构建能够处理大规模数据集的可靠系统。 **区别**：- **应用领域**：数据科学家通常在商业分析、市场研究、医疗保健、金融等领域工作，而算法工程师则更多在科技公司、研发部门、人工智能等领域工作。 - **技能侧重点**：数据科学家更侧重于统计分析、数据挖掘和机器学习，而算法工程师更侧重于计算机科学、编程和系统设计。 - **工作成果**：数据科学家的工作成果通常是数据驱动的洞察力和决策支持，而算法工程师的工作成果是高效运行的算法和软件系统。 尽管数据科学家和算法工程师有各自的专长，但在实际工作中，两者往往需要紧密合作，以确保数据分析和算法应用能够有效地结合，共同推动项目或产品的成功。

一个高级java工程师需要具备什么能力和技术

宏观方面

一、 JAVA。

要想成为JAVA(高级)工程师肯定要学习JAVA。 一般的程序员或许只需知道一些JAVA的语法结构就可以应付了。 但要成为JAVA(高级)工程师，您要对JAVA做比较深入的研究。 您应该多研究一下JDBC、IO包、Util包、Text包、JMS、EJB、RMI、线程。 如果可能，希望您对JAVA的所有包都浏览一下，知道大概的API，这样您就发现其实您想实现的很多功能，通过JAVA的API都可以实现了，就不必自己费太多的脑经 了。

二、 设计模式。

其实写代码是很容易的事情，我相信您也有同感。 但如何写得好就比较难了。 这个“好”字包括代码可重用性，可维护性，可扩展性等。 如何写出好的代码往往要借助一些设计模式。 当然长期的代码经验积累，只要您用心，会使您形成自己代码风格。 相信您的代码也比较符合代码的可重用性，可维护性，可扩展性。 但既然前人已经给我们总结出了经验，我们何不踩着前人的肩膀前进?

三、 XML。

现在的系统中不使用XML几乎是不可能的。 XML的功能非常强大，它可以做数据转换、做系统的配置、甚至可保存您的系统业务数据。 因此您必须了解XML，包括它的语法，结构。 您还需要比较熟练的使用解析XML的一些API，比如JDOM，SAX等，因为在我们一般的项目中，XML往往担当系统配置信息的作用，您需要用这些API解析这些配置信息，开发完美的项目。

四、 精通使用一种或两种框架。

“框架都会有许多可重用的代码，良好的层次关系和业务控制逻辑，基于框架的开发使你可以省出很多的开发成本”。 这里希望您能精通，更多的是希望您能通过框架的使用了解框架的思想。 这样您在开发一个项目时思路会开阔一些，比如您会想到把SQL语句与您的JAVA代码分开，再比如您会考虑把您的业务逻辑配置到XML或者数据库中，这样整个项目就很容易扩张了。

五、 熟悉主流数据库。 其实真正比较大的项目都是有人专门做数据库的，但往往很多项目要求作为(高级)工程师的您也参与数据库的设计以及SQL的编写。 所以为了更好的为国家做贡献，建议您还是多了解一些主流数据库，比如SQLSERVER，ORACLE，多连接SQL和存储过程以及触发器。 如果您不是“科班”出身，您还需要补充一些数据库原理方面的知识。

六、 精通一种或两种WEBServer。

因为作为JAVA工程师，特别时想成为高级JAVA工程师的您，您不可避免地要部署您的项目到WebServer上，而且只有当您精通一种WebServer，您才可能最大限度地使用它的资源，这往往可以节省很多时间和精力。

七、 UML。

您肯定想成为高级工程师，因此您有必要了解或熟练或精通UML，这取决于您有多大决心想成为高级工程师和项目经理。 在比较正规的开发团队中，UML是讨论项目的交流工具，您要想做一个软件工程师，您至少要能看懂，您要想做高级工程师，您要能通过它来描述您对项目的理解，尽管这不是必须，但却很重要。

八、 站在高度分析问题：

这不是一个知识点，也不是通过书本就能学得到的。 只所以提到这一点，是因为我比您还着急，我希望您更快的成为一个高级的软件工程师，而不是一个一般的软件工程师。 希望您在工作中多向您的系统分析员、需求分析员、系统设计员学习，多站在他们角度上去看您在开发的项目。 在最好在项目之初先在您的脑海里对项目有个大致的分析、设计，然后和他们进行比较，找找差别，想想缺点。

九、 工具。

您在这个阶段可能接触到不同的工具了，尽管您还需要使用JB或者IDEA，但能可能对ROSE，Together要多了解一些，因为您要画UML了。不要再对Dreamweaver等HTML编辑器情有独钟了，那些JSP页面让初级程序员去写吧

微观方面

Java部分

这是最基础的,对于一个java高级开发/设计人员,你需要对这一部分达到精通的水平,重点内容如下:

a.面向对象编程思想(封装继承多态接口)

b.字符串处理

包,包等常用包

异常处理

高级部分

I/O流

多线程技术

网络编程

后两项可以了解即可,如果项目需要可以深入研究

3.前端基本技能

* HTML + CSS网页开发

* JavaScript

* 浏览器兼容性 CSS hack(了解)

4.熟练使用JSP + Servlet进行开发

设计模式,原理,以及相关框架,如Struts

框架

7.缓存技术 session & cookie

8.熟练使用一种以上Java开发工具(Eclipse/MyEclipse/Jbuilder/Jcreator/IntelliJIEDA/NetBeans)

9.熟练使用XML

设计模式

工厂模式,单例模式 ==

反射机制

反射的各种用法

12.了解或熟悉 C, C++,

13.熟悉JDK的配置,环境变量

14.数据库oracle必学,其他最好了解一种以上(mysql,sql server,access==)

oracle:视图,索引,存储过程,触发器,游标,包,常用函数 ==

15.数据库原理

事务的原理,锁机制,表连接,复杂查询语句(工作经验),性能调优,锁表以及解决方案==

,连接池

,反向Ajax

协议,request 和 response的原理,HTTP status(了解常用的),Https原理

19.熟悉Linux基本命令,使用过Linux/Unix系统,可以编写shell脚本,可以在Linux上部署项目

20.了解windows系统批处理脚本bat

21.了解HTML5,最好学习过

22.熟悉一种JS框架,如Prototype

23.J2EE原理 熟悉一种以上web容器如Tomcat,JBoss,websphere,weblogic==

24.熟悉ant或maven

25.熟悉一门脚本语言,如python ,ruby

26.了解php/ asp

27.了解ftp协议及原理

28.熟练使用Junit测试,熟悉Mockito等测试工具

29,熟悉javac,javadoc,native,native2ascii等常用命令

30.熟悉常用的排序算法,如冒泡排序,快速排序等,最好自己研究过一些的算法。

31.了解Flex(不学也没关系)

32.了解敏捷开发模式

33.工作流workflow至少用过一种,如OSworkflow,了解原理

34.使用过VPN了解其原理

35.熟悉jstl表达式和el表达式

36.熟悉webservice,WSDL,SOAP

37.图片处理,如图片上传,预览,限制大小等

38.版本控制工具,CVS VSS SVN

39,JSON技术,JSON+AJAX

40.分页技术,最好自己实现过不仅仅是用过要知道原理

读写txt,excel,JXL技术

原理,JVM内存管理,GC,Java堆栈池

44.熟练使用下面的工具:

office办公软件,word,excel,ppt等

plsql,sqldevelop 数据库开发工具

outlook大公司都用

ue编辑器

浏览器控制台,调试

SHH/PUTTY 远程

建模工具Rational Rose等

46. 使用log4j

47.使用过开放Api如网络，腾讯街景，新浪微博等

48.页面静态化技术(伪静态页面)

49.报表技术，使用过报表制作工具，如水晶易表。

50.定时任务，如Spring batch ,学会自定义batch任务(不适用第三方工具)

51.了解uuid

52.b/s 和 c/s架构

53.正则表达式

54.了解jndi jms

编码，乱码解决

57.开源网络编辑器，如ckEditor

58.二进制原理

59.使用过，了解过开源论坛框架，如discuzz

，Closure框架

61.了解大数据，云计算

62.搜索引擎搜索技术

63.软件工程，项目管理

sql语言具有两种使用方式分别称为什么

交互式SQL、嵌入式SQL。 1、交互式SQL：命令交互交互式SQL是通过在终端或图形界面中直接输入和执行SQL语句与数据库进行交互。 2、嵌入式SQL：程序嵌入嵌入式SQL是将SQL语句嵌入到其他编程语言的程序中，通过特定的API来执行SQL查询和更新操作。

数据分析师的基本素质

数据分析师的基本素质如下：

1、数量分析能力：具备扎实的数学和统计知识，能够理解和应用各种数学和统计方法，包括概率论、假设检验、回归分析等。

2、数据处理和清洗：熟练运用数据处理工具（如SQL、Python、R等），能够对原始数据进行清洗、整理和转换，以确保数据质量和可用性。

3、数据可视化：具备良好的数据可视化能力，能够使用工具（如Tableau、Power BI等）将数据转化为图表、仪表盘等形式，直观地展示数据结果和洞察。

4、业务理解：了解所从事行业和相关领域的基本知识，能够与业务团队合作，理解业务需求和问题，并将数据分析结果转化为对业务有价值的洞察。

5、数据挖掘和机器学习：熟悉数据挖掘和机器学习算法，能够应用这些技术解决实际问题，如聚类、分类、预测等。

6、敏锐的洞察力：具备对数据的敏感度和洞察力，能够发现数据中的模式、趋势和异常，提供有深度的数据分析和解释。

数据分析师的就业优势

高需求行业：数据分析在各行各业的应用越来越广泛，因此对数据分析师的需求也呈现出快速增长的趋势。 无论是互联网科技、金融、市场营销、零售还是制造业等，都需要数据分析师来提供洞察和支持决策。

薪资水平较高：由于数据分析师的需求大于供给，所以相应的薪资水平也较高。 数据分析师通常会享受到相对竞争力较强的薪酬待遇。

多样化的职业发展路径：数据分析师的工作内容和领域非常广泛，可以从事数据挖掘、业务分析、市场调研、风险管理等不同领域和职能的岗位。 同时，具备数据分析能力也为进一步深耕相关领域，如数据科学家、数据工程师、产品经理等职位提供了更多的机会。

数据科学和商业智能工具的用武之地

公司需要分析他们收集的所有数据 - 这就是数据科学和商业智能工具的用武之地。 随着企业处理越来越多有关其运营和客户的信息，实时分析变得越来越重要。 仅举一个例子，Gartner 预测，在三年内，普通人每天将与机器人进行更多的互动，而不是与他们的浪漫伴侣进行互动。 但收集所有这些信息还不够。 公司需要对其进行分析 - 这就是数据科学和商业智能工具的用武之地。 开源软件正在超越专有平台，因此我按字母顺序编制了一个完整的免费和开源BI工具列表。 我有人离开吗？如果是这样，请在评论中告诉我。 是一种开源BI软件，可用于创建数据可视化和报告，这些都可以嵌入到Web应用程序中。 主要组件是可视化报表设计器，用于生成设计的运行时组件以及图表引擎。 该平台拥有超过1200万的下载量以及BIRT开发人员中心的社区中心。 2. ClicdataClicData提供ClicData Personal，它是仪表板软件的免费版本，可为单个用户提供1 GB的数据存储和无限数量的仪表板。 高级版本允许更多数据连接器，自动数据刷新以及具有高级共享功能的多用户。 3. ELK Stack开源ELK Stack通常用于集中数据流，然后实时可视化信息，监控仪表板（例如Salesforce仪表板中的仪表板）。 我们创建了一个基于AI的日志分析平台，该平台将ELK作为具有机器学习技术的企业级云服务提供。 InsightHelical Insight是一个开源BI框架，提供电子邮件调度，可视化，导出，多租户和用户角色管理以及API驱动的框架，允许用户添加他们可能需要的任何其他功能。 Instant BI功能允许用户在类似Google的界面中输入问题并接收相关的报告和图表。 5. JedoxJedox在每个桌面和移动设备上提供强大的规划和精美的报告。 该平台旨在通过提供丰富的交互式体验和实时建模来消除Excel的麻烦。 云端和高级内部部署版本分别进行了14天和30天的试用。 6. Jasperreports ServerJasperReports Server提供可以嵌入到Web或移动应用程序中的报告和分析，以及作为可以实时或定期交付的信息的存储库。 这个开源软件还可以管理Jaspersoft付费BI报告和分析平台。 是一个用于数据分析的开源平台，包含1,000多个模块，数百个可立即运行的示例分析，集成到软件中的一组工具，以及用户可以选择的冗长算法选择包括。 KNIME被数据科学家和BI高管使用。 8. Pentaho该Pentaho的报表平台是公司的开源报表工具套件，可让用户创建PDF，Excel中，HTML，文本，富文本文件，XML的 历史 数据报告和CSV格式。 计算机生成的报告可以从多个来源获取数据，使其更容易理解。 9. Microsoft Power BIMicrosoft Power BI提供该平台的免费版本，每个用户数据容量限制为1 GB，每天一次数据刷新计划。 Power BI的仪表板可以提供Salesforce，Google Analytics以及桌面和移动设备上其他平台的洞察力。 用户还可以使用自然语言（换句话说，简单的英语）查询软件。 10. RapidminerRapidMiner允许数据科学家在数据科学和商业智能项目中构建完整的分析工作流程，使他们能够在单一环境中进行数据准备，建模和部署。 该平台由250,000名数据科学专家组成的社区提供支持。 RapidMiner有免费套餐，高级计划每年起价2,500美元。 将各种BI报告引擎集成到一个用户界面中，目的是允许人们在正确的时间使用正确的分析工具。 有一个免费的社区层和一个企业层，软件的动态列表功能允许临时生成类似列表的报告。 12. Seal ReportSeal Report是一个开源框架，可以根据数据库中的信息生成报告和仪表板。 功能包括本机数据透视表，HTML 5或Microsoft格式的图表，Web报表服务器和动态SQL源。 用户还可以提前安排报告生成并在文件夹中生成或通过电子邮件发送。 13. SpagobiSpagoBI是一个开源商业智能套件，包括报告，图表和数据挖掘工具。 它由工程集团开源能力中心开发，这是一家意大利大型软件和服务公司，也提供用户支持，维护，咨询和培训等专业服务。 14. SQL Power Wabit2008年，SQL Power Group开源了Wabit，它为所有即席查询和OLAP分析提供了一个框架，几乎适用于任何数据库平台。 Wabit的拖放界面还可以利用流数据创建实时仪表板。 社区版可以免费部署。 15. Tableau PublicTableau Public是免费的BI软件，允许人们创建交互式图表和实时仪表板，然后在Internet上发布，嵌入网站或在社交媒体上共享。 还可以自定义材料以在桌面，平板电脑或移动设备上显示。 Tableau还可以连接到Google表格，每天可以自动刷新一次数据。 16. Zoho ReportsZoho的BI平台Zoho Reports可以连接到几乎任何数据源，然后创建可视化报告和仪表板进行分析。 该软件还具有分析引擎，能够处理数亿条记录并在几秒钟内返回相关见解。 免费版本允许两个用户。 你有没有理由比其他人更喜欢其中一个？我很乐意听到你的想法如下。

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