SQLとは

SQL（エスキューエル）とは、データベースを操作するための言語です。データの操作やデータ分析に利用されます。

なぜデータサイエンティストを目指す上でSQLが必要なのか

データ分析を行う場合、PythonやRといったプログラミング言語ではなく、直接データベースから必要なデータを取り出すことも多々あります。そのような時には、データベースを操作するための言語であるSQLが必要になってきます。
PythonやRの場合、データサイズが大きいデータから抽出処理を行う場合、メモリ上に展開できるデータサイズしか扱うことができないことがありますが、SQLではデータベースのリソースを活用するため大きなデータサイズを利用することが可能になります。またデータの分析においてデータの前処理には業務の8割を収めたり、必要不可欠な工程です。そんなデータの前処理やデータ集計・抽出業務をする上でもSQLは役立ちます。

つまりデータを扱うデータサイエンティストにとって、データを効率よく取得するためにSQLは欠かせないツールなのです。

SQLを扱う上で事前に知っておくべき用語に関して

SQLを扱う上で事前に知っておくべき用語に「データベース」があります。

SQLを始める前に「データベース」とは何なのかを知っておきましょう。

データベースとは

データベースとはコンピューターを利用して膨大なデータをまとめ、管理されたデータの集まりのことです。

データベースには複数のテーブルがあります。テーブルとはいくつかの列(カラム)から構成されています。

テーブルには異なる様々なデータが入っており、テーブルには行(レコード)と列(カラム)があります。また、データベースは、管理するという視点でExcelよりも容易に管理できます。例えば、データベースはTwitterのようなSNSでは顧客の個人情報や、つぶやきのデータ等もデータベースで管理されています。

リレーショナルデータベース

リレーショナルデータベース(RDB/relational database)とは、「表」のような形式で大量のデータを高速に格納・操作できるコンピューターシステムです。以下の画像はデータベースの一部を切り取ったイメージ図です。注文履歴の情報を格納したordersテーブルとユーザーの情報を格納したusersテーブルです。ordersテーブルではどのユーザーが一度の買い物でいくら使ったかという情報が分かり、usersテーブルではユーザーの名前や年齢やアドレスなどの属性が格納されています。意味のあるまとまりでテーブルにまとまっており、それが関係し合っているのが分かるかと思います。

また近年では、RDBMSと違って、NoSQL(Not only SQL)という、SQL言語を使わずにデータの操作ができるデータベースも存在します。データベースの管理は、リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)を通して実施されます。RDBMSとは、RDBの構築などに必要になるためのSQLの環境の提供や、データの保護やアクセスの制御などの一貫した環境を提供するシステムのことを指し、代表的な製品として、Oracle, MySQL、Microsoft SQL Server, PostgreSQLなどがあります。

SQLを学ぶには？

SQLをある程度自由に扱い、必要なデータを抽出するためにはSQLの基本文法（SELECT,WHERE・・・）や、集約関数、テーブルの結合（内部結合、外部結合）、サブクエリ、VIEWなどなどを使いこなす必要があります。

またデータサイエンティストを目指す上でSQLは必須ツールです。その他にも統計学や数学、機械学習、Pythonプログラミングなど身につける必要があります。これらを身につけるには、相当な時間がかかりますし、わからないことがあった場合に質問できなかったり、一人だとモチベーションが保てないことが往往にしてあります。

そのため、データサイエンティストを目指すには、データサイエンティストから直接質問できる環境で、アドバイスや学習進捗リマインドがもらえる挫折しない環境で学ぶのがオススメです。

AI Academy Bootcampでは6ヶ月データサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題かつ、体系的に学べる動画コンテンツや440種類以上のテキストコンテンツで学べて35,000（税込）で受講出来ます。