原文：
www.kdnuggets.com/2016/06/seven-steps-mastering-sql-data-science.html/2
我们的第二组命令包括那些用于创建和删除表以及删除记录的命令。理解这不断增长的命令集合，突然之间，许多可以称之为常规数据管理和查询的操作变得可实现（当然，需要实践）。
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进入一些稍微复杂的 SQL 主题。首先，我们来看一下视图，可以将其视为由查询结果填充的虚拟表，适用于包括应用开发、数据安全和简化数据共享在内的多种场景。
首先，了解一下视图是什么：
对于数据科学领域的初学者，我会把视图称为“可有可无”。由于重点可能更多放在数据探索上，我会说下一个主题——连接，是“必须掌握”的。
阅读有关连接是什么以及它们的重要性（并获取一些示例）：
连接有不同的类型，学习 SQL 时可能会涉及其中一个较复杂的主题是将它们搞清楚。这实际上更多是 SQL 易用性的证明，而不是学习连接的实际难度。
观看解释内连接的视频，然后查看外连接和交叉连接的视频：
SQL 连接的可视化表示。
查看这个 SQL 连接的可视化表示：
最后，这个教程回顾了连接和视图：
好的，你在学习 SQL 上已经取得了一些进展。你可以查询一些数据，创建和管理一些表格，如果需要还可以创建视图，甚至在一些更复杂的查询中使用连接。但你为什么要学习这些呢？是为了数据科学，对吧？让我们暂时离开技术，来了解一下这个话题。
这里有几个讨论 SQL 在数据科学中可以用于什么的讨论：
我们经常会发现 SQL 被嵌入在用其他编程语言编写的软件中，作为更大系统的一部分。例如，在 web 开发中，你可能会发现 PHP 或 Ruby 或其他语言通过 SQL 调用数据库，以输入、修改或检索应用程序相关的数据。在数据科学中，你可能会看到 SQL 被调用作为某些用 Python 或 R 编写的应用程序的一部分。因此，了解这些语言如何与 SQL 配合并不是坏主意。
使用 Python 和 SQLite 执行 SQL 查询。
Python
要了解 Python 和 SQL 如何协同工作，请阅读 Sebastian Raschka 关于在 Python 中使用 SQLite 的精彩详细文章：
R
这里有一对资源用于实现 R 和 SQL 的集成，它们从不同的角度探讨了这一主题：
进一步
如果你觉得不断阅读 SQL 相关的内容并进行练习是你的节奏，我推荐你阅读以下（免费提供的）书籍：
- 通过艰难的方式学习 SQL，作者 Zed A. Shaw
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