Совместное использование Python и SQL для анализа данных SQL остается непревзойденным стандартом для взаимодействия с реляционными БД, предоставляя обширные операции DML и DDL для эффективного манипулирования данными внутри структурированных хранилищ и баз данных. В отличие от SQL, Python является программным языком общего назначения, что даёт возможность извлечения данных из множества источников, например API-интерфейсы, файловые системы, внешние сервисы или даже документы и изображения. Python поддерживает разнообразие форматов данных, от JSON и XML до CSV и бинарных форматов, обеспечивая гибкость и универсальность в аналитических задачах. Объединение SQL и Python в данном контексте предполагает использование SQL для прямого доступа к реляционным базам данных и последующее применение Python для комплексной обработки и анализа результата. Существует библиотека sqlalchemy (и другие), позволяющая подключаться к базам данных и вызывать SQL запросы внутри Python кода. Результат запросов можно удобно и быстро записывать в структуру Pandas DataFrame для дальнейшего анализа. Таким образом, владение Python в дополнение к SQL значительно расширяет арсенал инструментов аналитика данных, давая простор для машинного обучения, статистической обработки и создания продвинутых аналитических отчётов. Что в итоге 🔎 SQL - для работы с данными внутри реляционный базы данных и структурированного хранилища данных. 🐍 Python - возможность работы с данными из разных источников в разных форматах для решения широкого спектра задач. Развивайте глубокие знания обеих технологий, чтобы эффективно управлять данными и извлекать из них максимальную ценность 🚀