sql和python哪个难学?

SQL和Python，哪个更容易自学？哪个更适合数据工作的编程新手？

嗯……当时觉得还挺有趣的……2 02 2 年，几个搞数据的朋友都在讨论这个。

SQL...这是特定于数据库的。
想一想，你在北京这样的大城市从事电子商务，对吧？该数据库充满了信息。
想知道哪些产品将成为 2 02 2 年最畅销的产品吗？使用SQL哦，很简单。
一些关键词； SELECT FROM WHERE 操作、SUM AVG 等在几分钟内就出来了。
难度并不算太高。

学习路径。
很清楚。
如何创建一个表来输入一些数据；首先了解如何更改数据和删除数据。
那么检查方法就比较复杂了。
一步一步 上手很容易。
你练习和使用的次数越多，你就越熟悉它。

Python...这是不同的。
它有很多用途。
不仅仅是数据分析，还有网站和游戏；还可以使用机器学习和深度学习。
您在上海，想要启动一个数据分析项目。
如果你使用Python，你必须学习很多东西。
不仅是Python自己的语法，还有Pandas、如何清洗和传输数据以及Matplotlib；如何将数据绘制成图表？机器学习呢？ Scikit-learn 库；各种算法；您必须了解它们的原理和用途。
说实话，难度还是蛮高的。

学习路径。
情况很复杂。
你必须一步一步去做。
先学语法然后再研究各种库和算法。
如果我想使用 Python 启动一个机器学习项目需要多长时间？对于新手来说确实很难。

申请条件。
SQL主要用于查询信息和管理数据库。
如果你在广州搭建一个银行系统，你可以使用SQL来查出某个客户在一段时间内对一组客户交易数据做了什么事情。
可以对数据进行备份和恢复，保证数据安全。
数据分析；数据开发；数据挖掘； SQL对于这些企业来说非常重要。
如果要分析，必须先从数据库中检索数据，然后才能进行分析。

Python 呢？数据处理；灵活的编程。
数据清洗；数据传输；如果你想做一些复杂的数据操作，比如绘图、建模，Python都可以做到。
使用Pandas进行数据处理非常方便。
使用 Matplotlib 绘制图表并可视化数据特征。
用于数据科学的Python；例如机器学习和深度学习Also useful for advanced data work.您可以使用应用程序、网站，您可以创建游戏和机器人。
如果您想使用 Python 构建网站，您可以使用 Django 框架来完成此操作。
to engage in deep learning;您可以使用TensorFlow进行模型训练和预测。

So I recommend learning SQL first.为什么？ Getting started with SQL is easy.语法简单，学习曲线清晰。
新手可以快速掌握基本的数据操作并建立一些信心。
例如，如果您花一些时间可以学习使用 SQL 来查询数据库中的数据，当您看到实际结果时将会感到轻松。
学习SQL可以为学习Python打基础。
了解SQL后；学习它可以更好地理解Python的数据处理相关库。

After learning SQL, Learn more about Python.这个时候，拓展你的数据处理和分析能力。
Python 拥有许多强大的函数和库，可以处理更复杂的需求。
例如，使用 Scikit-learn 的机器学习算法；它可以进行数据预测和分类。
熟练掌握Python；您可以根据不同的数据工作场景选择合适的工具和方法。
使用 SQL 执行简单的检查和统计。
Python 中的复杂点分析和建模。

也许我很极端......但我认为这个程序对于处理数据的新手来说非常实用。
至少，我在 2 02 2 年是这么认为的。