SQL和Python不是一個物種，Python肯定更難學習。如果你從事數據工作，我建議先學SQL、有余力再學Python。因為SQL不光容易學，而且前期的投入產出比更大。
SQL是數據查詢語言，場景限于數據查詢和數據庫的管理，對大部分數據工作都有用。學習SQL還要接觸各種數據庫，比如MySQL、Oracle、PostgreSQL等，各種數據庫雖然統一支持SQL基礎語法，但會有用法上的差異和獨特的高階功能，在學習的時候需要注意。
我見過很多做數據分析、數據開發崗的同事，都是一招SQL吃遍天，能應付各種數據場景。當然SQL只是作為他們的技能之一，想要干好工作還得有業務能力、溝通能力、展示能力等等。
Python是面向對象的高級編程語言，和Java一樣是全棧式語言，Python的復雜度、廣度、應用深度遠遠要比SQL高。如果用來處理數據，除了python語法，你可能還要學習Pandas、Numpy、Sklearn...等第三方庫，其中很多庫的學習文檔都要比Python文檔內容多。
Pandas的語法和SQL有些像，同樣是用來做數據ETL，比如groupby分組聚合、join連接等，基本上學會SQL可以較輕松地入門Pandas。
所以對于從事數據工作的編程菜鳥來說，SQL是除Excel外需第二精通的工具，因為你可能會接觸到各種數據庫，還有各種云平臺、大數據平臺，都需要你通過SQL進行數據提取、規整、清洗等處理。
SQL學習路徑也很簡單，主要是各種數據處理的方法和函數，在日常練習中多使用就可以。
學好SQL后再來學習Python，如果你有其他編程語言的學習經驗，其實對于Python語法也不會陌生，主要是數據類型、邏輯語句、函數、類等。等Python語法學好，再去學習各種各種第三方庫、機器學習、深度學習、大數據。
總的來說，SQL和Python對一般學習者來說都不算太難，只要用心學、多練習、多思考，會很快入手。
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