PYTHON viết theo kiểu SQL

Python, được viết giống như SQL, dễ dàng và đơn giản!

Tôi đã học SQL
Tôi có cần phải học Python không? 😵

Gần đây, số lượng người sử dụng SQL không chỉ tăng lên trong số các nhà phát triển mà còn trong số các nhà tiếp thị và lập kế hoạch. Bởi vì bạn có thể truy cập trực tiếp vào cơ sở dữ liệu và trích xuất dữ liệu bằng truy vấn SQL.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu những người này, những người chỉ biết xử lý SQL, được cung cấp các tệp CSV có thể sử dụng trong Excel, v.v., thay vì cơ sở dữ liệu? Ngay cả khi chúng có cùng kiểu cấu trúc dữ liệu, chúng vẫn có thể không dễ xử lý.

_(CSV...??)

Tuy nhiên, trong công việc thực tế, có nhiều trường hợp bạn tạo và xử lý khung dữ liệu từ tệp CSV thay vì cơ sở dữ liệu. Sẽ không hiệu quả nếu lúc nào cũng nhờ người khác giúp đỡ hoặc đẩy trực tiếp tệp CSV vào cơ sở dữ liệu dưới dạng bảng rồi xử lý lại dữ liệu bằng ngôn ngữ SQL.

Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng SQL như câu lệnh SELECT với tệp CSV bằng ngôn ngữ Python . Nếu bạn đang tìm cách xử lý tệp CSV và khung dữ liệu cũng như SQL, và nếu bạn muốn dễ dàng và thuận tiện xuất kết quả mong muốn trong Python, hãy chú ý!

Vậy, đây là những gì bạn học được.

Bạn sẽ học được: 📖

• Bài giảng này giả định rằng sinh viên biết ngữ pháp SQL cơ bản, do đó những người biết ngôn ngữ SQL sẽ thấy dễ hiểu hơn.
• Vì khóa học tập trung vào các ví dụ thực tế hơn là lý thuyết, bạn có thể áp dụng ngay những gì đã học.
• Chúng tôi cung cấp các bài toán được chuyển đổi sang Python từ các bài toán thu được khi sử dụng SQL trong thực tế. Tôi nghĩ nó sẽ giải quyết được hầu hết các vấn đề bạn thực sự cần. (Bài giảng này bao gồm khoảng 500 tế bào.)
• Như tên khóa học gợi ý, tôi sẽ giải thích các khái niệm trong SQL theo cách trực tiếp nhất có thể. Do đó, nếu là khóa học Python cơ bản, phần giải thích về các câu lệnh lặp, v.v. vốn luôn có trong khóa học sẽ bị lược bỏ.
• Tôi biết rằng nhiều người, kể cả tôi, không thích cài đặt... hoặc thấy khó khăn, vì vậy chúng tôi tiến hành sử dụng Colab, không yêu cầu cài đặt Python.

Chương trình học 📚

1. Cơ bản về Python

Chúng tôi sẽ giới thiệu ngắn gọn cho bạn về Google Colab và tìm hiểu ngữ pháp cơ bản của Python.

2. CHỌN

Giống như cách viết câu lệnh SELECT trong SQL, bạn có thể học cách trích xuất chỉ các tên trường bạn muốn từ dữ liệu bạn có, thay đổi định dạng hiển thị ngày, v.v.

3. Ở ĐÂU

Bạn sẽ học cách chỉ lấy dữ liệu khớp với các điều kiện bạn muốn, giống như trong mệnh đề WHERE trong SQL.

4. NHÓM THEO

Bạn có thể thực hiện thống kê đơn giản (tổng, kiểm tra số lượng, v.v.) dựa trên các trường cụ thể, như trong mệnh đề GROUP BY của SQL.

5-6. THAM GIA, LIÊN MINH

Bạn có thể học cách kết hợp hai bảng, chẳng hạn như JOIN và UNION trong SQL.

---

Hỏi & Đáp 💬

H. Tôi có thể học mọi thứ về Python thông qua khóa học này không?

Khóa học này được thiết kế dựa trên việc triển khai câu lệnh SQL SELECT. Tôi không khuyên bạn nên dùng nó nếu bạn muốn học ngôn ngữ Python.

H. Các lý thuyết được trình bày trong bài giảng có phức tạp không?

Vì khóa học này tập trung vào thực hành hơn là lý thuyết nên tôi không nghĩ sẽ có phần nào khó hiểu.

H. Tôi có cần phải biết SQL để tham gia khóa học này không?

Có thể không có khó khăn gì khi nghe bài giảng, nhưng có thể có một số phần mà lời giải thích không đầy đủ vì phép loại suy được đưa ra bằng SQL. (Khuyến nghị cho những người đã biết SQL.)

H. Bạn có dự định tạo ra các bài giảng khác không?

Ngoài bài giảng này, chúng tôi hiện đang lên kế hoạch cho một số mục khác.

---

Giới thiệu người chia sẻ kiến ​​thức 👨‍💻

Park Beom-jin

• Hiện tại) Nhà phân tích dữ liệu WADIZ
• Cựu nghiên cứu viên cao cấp, Nhóm phát triển trí tuệ nhân tạo XIILab
• Cựu nhân viên của Ara Integrated Technology Numerical Modeling Team 1
• Khoa Khoa học Hàng hải của Đại học Inha (Cử nhân/Thạc sĩ)
• [Weekly Inflearn #29] Công việc và mối quan tâm của nhà phân tích dữ liệu
• [Data Yanolja 2020] Niềm vui khi nói chuyện với dữ liệu
• Rebikdecon 2020: Cùng chạy nào, Data Honey

Bạn có tò mò về các bài giảng khác của người chia sẻ kiến ​​thức không?

Bắt đầu với Python với Jupyter Notebook (Click)

Phân tích dữ liệu bắt đầu bằng SQL và Google Sheets (nhấp chuột)

CHỌN TẤT CẢ TỪ SQL (nhấp chuột)

PYTHON giống như MATLAB (nhấp chuột)