「なぜSQLはデータサイエンスのために学ぶべき言語なのか」

「なぜSQLはデータサイエンスのために学ぶべき言語なのか？」

「Python!」「いや、Rだ。」「ばか、明らかにRustだよ。」

多くのデータサイエンスの学習者や専門家は、データサイエンスのための最高の言語を見つけようと熱心です。私の意見では、ほとんどの人は間違っています。最新で最も魅力的で、最もコンテナ可能なデータサイエンスの言語を求めている間に、人々は間違ったものを探し求めています。

それは見落とされがちです。それを言語として見落とすのも簡単です。しかし、謙虚な構造化クエリ言語（SQL）は、私がデータサイエンスで学ぶための言語として選ぶものです。それらの他の言語は間違いなくそれぞれの役割がありますが、SQLはデータサイエンスで働くすべての人にとって基本的な要件と考えられる、譲れない言語です。その理由は次の通りです。

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データベースのためのユニバーサル言語

データベースとデータサイエンスは切り離せない関係にあります。その名前にも含まれています。データサイエンスを行っているなら、データベースを扱っています。そして、データベースを扱っているなら、おそらくSQLを扱っています。

なぜなら、SQLはユニバーサルなデータベースクエリ言語だからです。他にはありません。もしも、特定の言語を学ぶだけで地球上のすべての人とコミュニケーションが取れるようになると言われたら、それはどれだけ貴重なことでしょうか？SQLはデータサイエンスにおいてそのような言語であり、データベースの管理とアクセスにみなが使う言語です。

すべてのデータサイエンティストはデータにアクセスし、データを取得し、データを探索し、仮説を構築し、データをフィルタリングし、集計し、ソートする必要があります。そのため、すべてのデータサイエンティストはSQLが必要です。 SQLクエリを書く方法さえ知っていれば、成功するでしょう。

この記事を読んでいる誰かは、NoSQLの動きについて話しています。確かに、特定のデータはキーバリューペアやグラフデータなどの非リレーショナルデータベースにより一般的に保存されるようになりました。そのようなデータを保存するメリットは確かにあります – スケーラビリティと柔軟性が増します。しかし、標準のNoSQLクエリ言語はありません。1つのジョブに必要なものを学び、次のジョブにはまったく異なるものを学ぶ必要があります。

さらに、非リレーショナルデータベースが必要ない会社は多く存在しますが、完全にNoSQLデータベースで作業するビジネスはほとんどありません。

クリーニングと処理

有名な（そして誤解された）データサイエンティストが80%の時間を掃除に費やすという統計はあります。これは真実ではありませんが、どのデータサイエンティストに聞いても、彼らが時間を費やす作業の中にデータのクリーニングが上位5つに位置しているはずです。そのため、このセクションは一番長いです。

他の言語でもデータのクリーニングや処理はできますが、SQLは特にデータのクリーニングと処理の一部において独自の利点を提供しています。

SQLの表現力豊かなクエリ言語により、データサイエンティストは簡潔な文によって効率的にデータのフィルタリング、ソート、集計を行うことができます。この柔軟性のレベルは、手作業のデータ操作が時間がかかりエラーのもとになるような大規模なデータセットの取り扱いに特に役立ちます。同様のデータ操作タスクを達成するために、Pythonのような言語ではより多くのコードを書く必要があり、ループや条件、外部ライブラリを扱う必要があります。Pythonはその汎用性と豊富なデータサイエンスライブラリのエコシステムで有名ですが、SQLの的確な構文は、ルーチンのデータクリーニング操作を迅速に行うことができ、データサイエンティストがデータを分析するためにすばやく準備するのに役立ちます。

さらに、データサイエンティストの存在を苦しめるものの1つは、欠損値です。SQLは、COALESCE、CASE、およびNULLのハンドリングを使用するなど、欠損値を処理するための簡単なアプローチを提供します。これにより、複雑なプログラミングロジックを必要とせずにデータのギャップを解消できます。

データサイエンティストの存在を苦しめるもう1つのものは、重複データです。幸いにも、SQLはデータセットから重複レコードを特定および削除する効率的な方法を提供しています。`DISTINCT`キーワードや`GROUP BY`句などがあります。

ETLパイプラインについては、おそらく聞いたことがあるでしょう。SQLを使用して、生データまたは半加工データを取得し、分析に適した形式に変換することで、データ変換パイプラインを作成することができます。これは、繰り返し行われるデータクリーニングプロセスを自動化し、標準化するのに特に役立ちます。

SQLのテーブルの結合機能により、異なるデータベースやファイルからテーブルを結合するプロセスがスムーズ化され、データ統合や異なるデータソースからのデータの集約に必要なプロジェクトにおいて重要です。データサイエンティストにとっては、これがプロジェクトの大部分を占めています。

最後に、データサイエンスは孤立した状態では行われません。SQLクエリは自己完結的であり、簡単に同僚と共有することができます。これにより、協力が促進され、他の人が手動で干渉することなくデータクリーニングの手順を再現できるようになります。

 

他のツールとの親和性

 

データサイエンスでSQLだけを知っていてもあまり進歩しません。しかし、幸いなことに、SQLはR、Python、Julia、またはRustなどの主要なデータサイエンス言語と完全に統合されます。分析、データ可視化、機械学習の利点をすべて得ながら、SQLのデータ操作の強みを保持することができます。

  

これは特に、以前に話したデータクリーニングや処理に関連するすべての作業を考えると非常に強力です。SQLを使用してデータを前処理およびクリーニングし、その後、Python、R、Julia、またはRustを使用して高度なデータ変換やフィーチャエンジニアリングを実行し、利用可能な豊富なライブラリを活用することができます。

多くの組織は、報告書、ダッシュボード、および可視化を生成し、意思決定に役立てるためにSQL、すなわちSQLの使用方法を知っているデータサイエンティストに頼っています。SQLに精通していることにより、データサイエンティストはデータベースから直接意味のある報告書を作成することができます。そして、SQLが非常に普及しているため、これらのレポートはほとんどのシステムで互換性があり相互運用が可能です。

報告ツールやPython、R、JavaScriptのようなスクリプト言語との相互運用性があるため、データサイエンティストは実際にはレポート作成プロセスを自動化することができ、SQLのデータ抽出と操作機能をこれらの言語の可視化およびレポート機能とシームレスに組み合わせることができます。その結果、包括的かつ洞察に満ちたレポートが生成され、データに基づく洞察を関係者に効果的に伝えることができます。

 

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SQL面接の質問は、データサイエンスの面接でよく出る理由があります。ほとんどのデータサイエンスの仕事では、SQLの基礎的な理解が必要です。

以下に、その意味を説明します。求人広告には、「データ分析とプラットフォーム開発のためのSQLおよびRまたはPythonの専門知識」と記載されています。言い換えると、SQLは必須です。そして、RまたはPythonのいずれかですが、ほとんどの雇用主にとっては同じくらい良いものです。しかし、SQLの優勢性のため、SQLの代替はありません。どのデータサイエンスの仕事でもSQLを扱う必要があります。

それが最も優れた特性である点は、SQLが究極の移植可能ツールになることです。ある仕事ではPythonが好まれるかもしれませんし、スタートアップ企業では個人の好みや既存のインフラストラクチャによりRustが必要とされることもあります。しかし、どこに行っても、何をするにしても、SQLを取るか離れるかです。学ぶ時間をかけ、常に仕事要件を満たすことができます。

結局のところ、SQLを必要としないデータサイエンティストの仕事が見つかっても、データサイエンスの作業はほとんど行われないでしょう。

 

なぜSQLはデータサイエンスにとって非常に重要なのでしょうか？

 

その答えは、データベースにあるからです。データサイエンスでは、多くのデータの保存、操作、検索、管理が必要です。そのデータはどこかに存在しています。通常は1つのツールでしかアクセスできず、それがSQLです。SQLはデータサイエンスのために学ぶべき言語であり、データサイエンスにおいてデータベースに依存する限り、ずっと重要な存在となるでしょう。強力なデータサイエンティストであり、Nate Rosidiはプロダクト戦略の分野でデータサイエンティストとして活動しています。彼はまた、アナリティクスを教える非常勤講師でもあり、トップ企業からの実際のインタビューの質問を使ってデータサイエンティストを面接に準備するプラットフォームであるStrataScratchの創設者でもあります。彼とのつながりはTwitter: StrataScratchまたはLinkedInを通じて可能です。

****[Nate Rosidi](https://twitter.com/StrataScratch)****はデータサイエンティストであり、製品戦略の分野でも活躍しています。また、アナリティクスを教える兼任教授でもあります。彼はStrataScratchというプラットフォームの創設者でもあり、このプラットフォームはトップ企業からの本番面接問題でデータサイエンティストが面接に備えるための支援を行っています。彼と繋がるにはTwitter: StrataScratchまたはLinkedInへのリンクから行うことができます。

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