Больше опыта в SQL или Python

# SQL vs Python: где больше опыта

Краткий ответ

Примерно поровну (50/50), но SQL глубже, Python шире.

Разбор по навыкам

SQL (Expert level, 10+ лет)

Что могу делать:

• Complex queries: window functions, CTE, UNION, subqueries
• Оптимизация: индексирование, анализ план выполнения, query tuning
• Работа с JSON (jsonb в PostgreSQL)
• Транзакции, блокировки, race conditions
• Large-scale data: миллиарды строк

Примеры задач:

-- Когортный анализ с оконными функциями
SELECT 
    cohort,
    months_since_signup,
    100.0 * COUNT(*) / 
        LAG(COUNT(*)) OVER (PARTITION BY cohort ORDER BY months_since_signup) as retention_pct
FROM users
GROUP BY 1, 2;

Почему SQL: Основной инструмент для работы с данными. Быстрее, чем Python для больших объёмов. Source of truth.

Python (Advanced level, 8+ лет)

Что могу делать:

• ETL и автоматизация
• Статистический анализ (scipy, statsmodels)
• Базовое ML (scikit-learn)
• Визуализация (matplotlib, seaborn, plotly)
• API интеграции, веб-скрейпинг

Примеры задач:

# Когортный анализ в pandas
df['cohort'] = df.groupby('user_id')['signup_date'].transform('min')
cohort_data = df.groupby(['cohort', 'months_since_signup']).size()
retention = cohort_data.groupby('cohort').apply(lambda x: 100 * x / x.iloc[0])

Почему Python: Нужен для более сложной аналитики, ML, автоматизации.

Сравнение

Реальный рабочий процесс

1. SQL: Очистка и подготовка данных (70% времени)
2. Python: Анализ, статистика, вывод (30% времени)

Например:

# SQL: Extract
data = pd.read_sql('''
    SELECT user_id, cohort, revenue, retention_month
    FROM users u
    JOIN cohorts c USING (user_id)
''', engine)

# Python: Transform & Analyze
cohort_analysis = data.groupby(['cohort', 'retention_month']).agg({
    'revenue': ['sum', 'mean'],
    'user_id': 'count'
})

# Stats
from scipy.stats import ttest_ind
p_value = ttest_ind(cohort_a['revenue'], cohort_b['revenue'])[1]

Что предпочитаю использовать

Для быстрого анализа: SQL (быстрее написать, быстрее выполнить) Для сложной аналитики: Python (гибче, больше функций) Для автоматизации: Python (скрипты, scheduling) Для production: Комбинация (SQL + Python + dbt)

Где планирую развиваться

• SQL: Продвинутые паттерны (более сложные оконные функции, CTE optimization)
• Python: Продвинутое ML, асинхронное программирование