如果您正在考慮進入資料科學領域，那麼學習編碼是必須的。編碼是資料專業人員的主要活動之一。無論您需要收集、清理、分析還是視覺化數據，幾乎所有事情都是透過程式設計完成的。因此，您需要在資料科學之旅的早期階段開始學習編碼。
現在，您已經準備好開始編碼了。但是您應該選擇哪種程式語言呢？這是數據科學新手中非常經典的問題。數據科學有很多種程式語言，但同時學習所有這些語言幾乎是不可能的，而且令人沮喪。最好選擇其中一種，一旦掌握了它，就可以根據您的需求或興趣進展到另一種。
一個非常常見的爭論是關於哪種程式語言最適合入門。在這方面，Python 和 SQL 特別適合開始您的程式設計冒險。 Python 和 SQL 是資料科學中非常流行的程式語言，除非您精通這兩種語言，否則您的職業生涯不會走得太遠。
在下面的部分中，我們將解釋什 阿爾巴尼亞電話號碼列表 麼是 Python 和 SQL、它們之間的主要差異以及最好先學習哪一個。繼續閱讀！
快速回答：SQL 與 Python
著急嗎？以下是 SQL 和 Python 之間差異的高階概述：
特徵 SQL Python
目的 專為管理和查詢關係型資料庫而設計 用於資料科學、Web 開發等的通用語言
易於學習 簡單的聲明式文法，適合初學者 初學者友善、易讀、類似英語的語法
功能性 非常適合存取、修改和管理關係數據 多功能，執行資料分析、機器學習、網路抓取等任務
圖書館及生態系統 僅限於資料庫管理工具（例如MySQL、PostgreSQL） 擁有數千個庫的豐富生態系統（例如 pandas、NumPy、scikit-learn）
使用案例 資料檢索、資料庫管理、商業智能 資料處理、機器學習、自動化、網路開發
職業道路 資料庫管理員、資料庫架構師、商業智慧分析師 資料科學家、資料分析師、機器學習工程師、軟體開發人員
如果您想更深入地了解，請繼續閱讀！
為什麼選擇Python？
Python 在TIOBE指數和PYPL指數等多種程式語言流行度指數中排名第一，是當今通用的程式語言。
Python 是一種開源通用程式語言，在許多軟體開發領域具有廣泛的適用性。由於其簡單易讀的語法（接近英語），Python 通常被認為是初學者最容易學習和使用的程式語言之一。如果您想了解如何使用 Python 進行編碼，請查看我們的Python 簡介課程。
儘管 Python 在 20 世紀 90 年代初開發時並不是為資料科學而設計的，但多年來，Python 已經不斷發展，如今，它已廣泛應用於 資料科學、 機器學習和資料工程。 這主要得益於其豐富的軟體包生態系統。憑藉由龐大用戶社群支援的數千個強大的程式庫，Python 可以執行各種與資料相關的任務。
以下是資料科學中 Python 用例的非詳盡清單。如果您對其他 Python 應用程式感到好奇，請查看本Python 使用指南。
資料分析： Python 是分析資料最強大的方式。有了pandas和NumPy等世界一流的庫，從資料收集和資料清理到探索性資料分析和統計分析，一切都可以透過幾行程式碼實現
資料視覺化： 使用引人注目的圖表來視覺化資料是發現資料集中隱藏模式並呈現結果的好方法。許多軟體包，例如 Matplotlib、 Seaborn和 Plotly，都可以發揮神奇作用。
機器學習：機器學習是人工智慧的一個子領域，它使用演算法使機器能夠從歷史資料中學習模式和趨勢並做出預測。Scikit-learn是一個流行且直觀的軟體包，用於實現強大的機器學習模
