SQL和Python 哪个更容易自学?

SQL 和 Python，这俩都是在数据领域混的“大佬”，但要说哪个更容易上手，那得看你“想往哪混”以及你本身的“底子”了。我尽量给你掰扯得细致点，别跟我说“AI味”，我这就给你来点“人味儿”。

先说 SQL：

想象一下，你手里有一堆整整齐齐的表格，就像超市里的货架，每个货架上摆着各种商品，商品有名字、价格、生产日期什么的。SQL (Structured Query Language)，说白了，就是你和这些表格“对话”的语言。

优点，为什么它“易学”？
逻辑清晰，一眼就能懂： SQL 的语法设计得非常直观，它就是围绕着“查什么”、“从哪查”、“怎么查”这几个核心问题来的。比如，你想知道所有价格超过 100 块的商品，你写 `SELECT FROM 商品表 WHERE 价格 > 100;`，是不是挺像人话？
目的明确： SQL 的主要目的就是对数据进行增、删、改、查（CRUD）。你拿到数据，想看看，想筛选，想统计，SQL 都能帮你办得妥妥的。它的“技能树”相对比较聚焦。
应用广泛，门槛低： 几乎所有需要和数据库打交道的岗位，都离不开 SQL。无论你是做数据分析、后端开发、还是网站管理，都得会点 SQL。很多入门级的IT工作，甚至会把 SQL 作为硬性要求。
反馈及时： 你写一段 SQL 语句，执行一下，立马就能看到结果。这种即时反馈，对于初学者建立信心非常有帮助。你不会写？网上搜，各种教程、例子多得是。

但，也有让你头疼的地方：
“懂”不等于“精”： 别看基础的 SQL 语句像读故事一样，但要想写出高效、优化得当的 SQL，那可就是另一回事了。比如，如何写出性能最好的 JOIN，如何避免全表扫描，如何理解索引的工作原理，这些都需要时间去钻研。
不够灵活： SQL 主要就是和结构化数据打交道。如果你的数据是杂七杂八的文本、图片、或者复杂的关系，SQL 就有点力不从心了。它擅长在“盒子里”玩，但不擅长“创造盒子”。
跟其他语言结合： 很多时候，你写完 SQL 拿到的数据，还需要用 Python 之类的语言去进一步处理、可视化。所以，SQL 往往是“第一步”，而不是“终点”。

再来看看 Python：

Python 就更像是一个“万能工具箱”，而且这个工具箱里装的东西还挺多。它不仅能操作数据，还能写网页、做自动化、玩人工智能，甚至还能写个小游戏。

优点，它为什么也能“易学”？
语法简洁，可读性强： Python 的设计理念就是“让代码像伪代码一样容易阅读”。它的缩进代替了花括号，代码写出来不像 C++ 或者 Java 那样密密麻麻。写惯了 Python，再看其他语言，可能会觉得“这是在看天书”。
生态系统强大： Python 有海量的第三方库，特别是数据科学领域。Pandas 让你处理表格数据像玩Excel一样简单，NumPy 让你做科学计算飞快，Matplotlib/Seaborn 让你画图美轮美奂，Scikitlearn 让你玩转机器学习。这些库就像“高级装备”，大大降低了你实现复杂功能的难度。
应用领域广阔： 除了数据，Python 在 Web 开发 (Django, Flask)、自动化脚本、网络爬虫、人工智能 (TensorFlow, PyTorch) 等等领域都是翘楚。学会 Python，你的“技能树”会越来越粗壮。
社区活跃，资源丰富： 遇到问题，网上随便一搜，都有人讨论过，都有教程。Stack Overflow 上 Python 相关的问题和答案多得是。

但，它也藏着让你“卡壳”的地方：
概念多，上手需要“系统性”： Python 不仅仅是“写几行代码就能运行”那么简单。你想深入点，就得了解变量、数据类型、函数、类、模块、面向对象编程等等概念。这些东西不是一两天就能完全搞懂的。
“万能”的代价： 正因为它什么都能做，所以你想学精，就得花更多的时间去涉猎不同的领域。你不可能同时成为一个顶尖的 Web 开发者、一个厉害的数据科学家，还有一个懂汇编的底层工程师。
性能问题（某些场景）： Python 在处理某些计算密集型任务时，速度可能不如 C++ 等编译型语言。当然，你可以通过调用 C 写的库（比如 NumPy）来解决这个问题，但这又增加了学习的复杂度。
环境配置： 对于完全的新手来说，安装 Python、配置好开发环境、安装需要的库，这些可能比写第一行“Hello, world!” 要复杂一些。

那么，哪个更“容易”？

这个问题，就像问“先学认字还是先学写字”一样，得看你的 目标。

如果你想快速“看到”数据，理解数据：
SQL 是你的首选。 它的语法和逻辑直接指向数据操作，你很快就能从数据库里“捞”出你想要的信息。如果你只是想做一个能查询数据库的工具，或者在工作中处理一些表格数据，SQL 绝对是入门最快的。你会觉得“哦，原来数据还可以这样被整理和获取”。

如果你想“玩转”数据，并且未来想做更广阔的事情：
Python 是你的长远投资。 虽然它入门的“概念门槛”比 SQL 高一点点，但一旦你跨过这个门槛，你会发现它能做的事情太多了。你可以用 Python 读取 CSV、Excel 文件，用 Pandas 处理成你想要的格式，然后用 Matplotlib 画出漂亮的图表，甚至用 Scikitlearn 去预测未来的趋势。而且，Python 的应用领域太广了，学了它，你未来的可能性会更多。

我的建议（不负责任版）：

1. 如果你完全是小白，目标是和数据打交道：
先学 SQL 的基础。 掌握 SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, ORDER BY, JOIN 这几个核心命令。你可以找个数据库（比如 SQLite，它不用安装，直接一个文件就行）或者在线的 SQL 练习平台，动手敲几段 SQL，感受一下“查询”的乐趣。
然后，立即开始学习 Python 的基础，并且把 Pandas 库结合起来。 Python 的基础语法，配合 Pandas，你就能用“编程”的方式来处理表格数据了，比单纯的 SQL 要灵活得多。你会发现，SQL 解决的是“从哪里、拿出什么”的问题，而 Python + Pandas 解决的是“拿到之后，我怎么折腾它”的问题。

2. 如果你有编程基础，或者想深入数据分析/机器学习：
直接奔 Python 去，重点学习 Pandas 和 NumPy。 SQL 仍然需要掌握，但你可以把它作为一种“工具”，而不是唯一的“语言”。学习 Python 的过程中，你自然会接触到数据库连接的库（比如 `psycopg2` for PostgreSQL, `mysql.connector` for MySQL, `sqlite3` for SQLite），到时候再去学习怎么用 Python 调用 SQL，会比单独学 SQL 更容易理解其价值。

总结一下：

SQL： 像学“如何查地图、怎么找路”。入门快，直接解决“找东西”的问题。
Python： 像学“怎么制造工具、怎么规划路线”。入门需要一点基础概念，但一旦掌握，你就能“创造”和“规划”，应用范围更广。

最终，最好的方法是：

两者都学！

真的，别纠结哪个“更容易”。在数据领域，SQL 和 Python 就像左右手，缺一不可。学会 SQL 让你懂数据，学会 Python 让你用数据。它们是相辅相成的，而不是互相取代的关系。

你可以先从 SQL 入手，建立起数据思维，然后再用 Python 的强大能力去扩展你的数据技能。你会发现，当你的 SQL 语句写得越来越溜，而你的 Python 代码也越来越熟练时，你对数据世界的理解会上升到一个新的维度。

别害怕，迈出第一步最重要。找个你想解决的数据问题，然后开始动手，自然就知道哪个更适合你了。

网友意见

下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书

• 第1步：统计学

1）统计学有什么用呢？请给我一个学习的理由

如果你打开招聘的职位要求，都会要求具有统计学的知识，这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识，是必须要学习的。

然而很多人因为不明白学习统计学的意义是什么，统计学在生活中有什么用，而最终学的没有目的。下面的书会让你知道学习的意义是什么。

推荐理由：很多人感到统计学无聊，是因为从一开始就没有明白学习这门课的意义是什么，所以学下去的动力不足。《赤裸裸的统计学》可以让你了解学习统计学的意义什么？在日常生活中统计学有什么用？你也可以把它当作一本科普书来读。

2）如何深入学习统计学？

前面的书让你知道了学习的意义是什么，具备了统计学思维。接下来，就可以进一步学习统计学在数据分析中是如何使用的。

推荐理由：如果你是零基础，《深入浅出统计学》可以让你轻松愉快的学会，书里面有通俗易懂的案例，图文并茂，学习统计学不会那么枯燥。

推荐理由：适合有基础的人看。如果你之前学过些统计学，但是又还给了老师，那么，有一定基础的你，《商务与经济统计》可以深入了解统计学。但是，注意了，如果你是零基础，看这本书会有些困难。

• 第2步：Excel数据分析

这部分可以看我之前讲过的这个live可以快速掌握：怎样用 Excel 做数据分析？

• 第3步：如何使用SQL进行数据分析

推荐理由：零基础入门，只推荐一本书那就是《SQL基础教程》。这本书写的也是通俗易懂，里面的案例也很贴合实际应用。

有人会推荐《SQL必知必会》，其实这本书零基础的人看不懂，有基础的倒是可以把这本书当做一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。

对应的入门课程：从零学会SQL：入门

• 第4步：业务知识和分析方法

1）业务知识

数据分析是一个行业特征很明显的能力。如果你说自己想进入“互联网行业'，那就说明你还没想清楚到底要干什么。

因为互联网的存在是为了解决某个行业的问题（互联网+行业），比如滴滴、高德地图解决的是出行交通行业的问题（互联网+交通出行），小学英语在线平台vipkid解决的是教育行业的问题（互联网+教育），蚂蚁金服解决的是金融行业的问题（互联网+金融），饿了么解决的是餐饮行业的问题（互联网+餐饮）。

而这些行业都需要数据分析师，每个行业域的业务知识也不一样。你以后找的也是成为XXX行业的数据分析师。只有确定了行业，才能研究这个行业是什么，对症下药，这样成功转型的概率最大。

这就要求你具备以下能力：

理解业务数据，能根据分析目标提取有用的数据。这就要求你能看懂数据。

会使用相关指标去分析数据，可以使用多个指标去分析一个问题。这就要求你知道常见的业务指标有哪些。

对于0基础想入行数据分析的同学，这里建议找个老师先了解下互联网数据分析的基础逻辑+工作流程后再啃书。现在知乎出品的数据分析课还不错：3天时间，结合一线大厂真实案例，直播讲解数据分析底层逻辑+Excel操作技巧，培养职场人必备的数据能力。现在报名还有Excel自学手册1-6部全套赠送，有需要的点击链接领取：

文字版：从零学会数据分析：业务指标

2）常用的分析方法

很多人也学了一堆工具（excel，sql，python等），谈起使用工具的技巧头头是道。但是面对问题，还是不知道如何去分析。

他们每天也按时上班，也用数据做了很多图表，但是只是统计了分析之前已经知道的现象，比如“这个月销售有所只下降”等实际情况。他们不会深入分析现象背后发生的原因，从而也得不出什么具有建设性的结论。

所以，你还需要学会如何解决这些问题：

面对问题，没有思路，怎么办？
面对一堆数据，该如何下手去分析？
面试中的业务问题如何去回答？

这就需要你掌握常用的分析方法，下面是我总结的常用分析方法：

逻辑树分析方法、多维度拆解分析方法、对比分析方法、假设检验分析方法、相关分析方法、群组分析方法，AARRR分析方法，RFM分析方法

下面推荐几个行业相关的书，选择自己将要从事的数据分析所在行业的学习即可。

如何用分析方法解决实际问题：《如何用数据解决实际问题》

（ps：这本书介绍了分析方法如何应用到解决实际问题中，建议在看这本书之前先学习完前面我发的常见分析方法，然后才能看懂这本书）

游戏行业：《游戏数据分析实战》

国外作者肖恩的《增长黑客》

推荐理由：里面案例细节很多，可执行性很强，有理论有实践。其中的AARRR漏斗分析是经典的数据分析方法：一文看懂产品运营的分析方法

• 第5步：如何使用Python进行数据分析

Python毋庸置疑是人工智能时代排名第一的编程语言。学习Python分为两部分：

1）掌握Python基础语法

2）学会如何使用Python进行数据分析

如果之前没有学过编程，那么看其他编程的书会让你无聊，最后导致放弃。可以学习下面这图文并茂，对于入门学习Python基础语法比较适合。

推荐理由：前面的内容可以帮助你学会Python基础语法。学会以后，就可以看《利用Python进行数据分析》学习如何使用Python进行数据分析了。

在知识的海洋里，一次小小的偶遇，可能就是你苦候良久的邂逅。

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我是猴子，中科院硕士/前IBM高级软件工程师/豆瓣8分《数据分析思维》作者，我和知乎联合出品的「数据分析训练营」即将开课，3天带你掌握数据分析实用技巧，包含课程+实战带练，工作提效、升职加薪必备神器！

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