数据科学家为何应掌握PostgreSQL在数据科学中的应用？

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SQL是成为数据科学家的重要条件吗？答案是肯定的。数据科学已经发展了，尽管许多数据科学家可能仍然使用CSV文件（值以逗号分隔的文本文件）进行工作，但这并不是最佳选择。Python的Pandas库允许从CSV文件等数据源直接读取数据，这使得数据处理和分析变得更加高效。

SQL是成为数据科学家的必要条件吗?答案是肯定的。数据科学已经发展了，虽然许多数据科学家仍然使用CSV文件(值以逗号分隔的文本文件)，但它们不是最好的选择。Python Panda库允许从CSV文件加载数据，但是这些文件有许多约束。例如，它们通常不连接到数据库，这就要求您在每次更新数据时生成一个新的CSV文件提取。在大数据时代，这是完全不切实际的。

关系数据库为使用大数据存储库提供所需的支持和敏捷性。PostgreSQL是领先的关系数据库管理系统之一。专为处理大型数据集而设计的Postgres是数据科学的完美匹配。在本文中，我们将介绍在数据科学中使用Postgres的优点和缺点。

什么是数据科学家?

数据科学是近年来最受欢迎的职业选择之一。随着组织管理着巨大的数据集，对能够从中提取有价值信息的专家的需求也在增加。

数据科学家处理大数据，帮助组织从数据中获得可操作的见解。例如，他们可以发现一个市场利基，或者根据最新的市场趋势改进公司的产品。

数据科学的领域和它所操作的数据一样多样化，但有一些核心技能是每个数据科学家都应该具备的。

• 编程技能:数据科学家使用编码来分析和处理信息，所以有很强的编程技能是很重要的。数据库和统计编程语言，如SQL或R，是必须的。数据科学家了解的编程语言越多，可以应用的工具越多，效果就越好。
• 统计和数学技能:数据科学需要处理统计数据。