마케팅/데이터 분석
SQL vs Python
퍼포마첼라
2025. 2. 1. 11:49
SQL
데이터베이스에서 데이터를 추출하고, 필터링하고, 집계하는데 유용하다.
데이터를 빠르고 효율적으로 처리하려면 SQL을 사용하면 좋고, 구조화된 데이터(예:테이블 형식)에서 빠른 분석이 필요할 때 적합하다.
파이썬
더 복잡한 데이터 처리, 고급 분석, 자동화, 시각화 및 머신러닝 작업을 다룰 때 강력하다.
대규모 데이터 처리뿐만 아니라 비정형 데이터 처리에도 유리하고, 반복적인 업무를 자동화하거나, 고급 모델링을 구축할 때 유용하다.
결론
따라서 SQL은 데이터베이스 내에서 빠르고 효율적으로 데이터를 추출하고 관리하는 데 좋고, 파이썬은 데이터 분석을 넘어서 다양한 데이터 처리, 시각화, 자동화 작업까지 폭넓게 사용할 수 있는 도구이다.
각 도구는 서로 보완적으로 사용될 수 있다.
예를 들어, SQL로 데이터를 추출한 후, 파이썬으로 분석하거나 모델을 만드는 방식으로 함께 활용될 수 있다.