1、先明白需求

数据分析及运营管理是一种数据驱动的能力，而并非仅仅学学Python或者SQL这么简单。

当然，我能理解你的意思，想学习数据分析工具。

Python和SQL各有所长，搭配使用是最好的。

2、如何选择

我的建议是先学习SQL，再学习Python。

说说为什么？

互联网企业的核心资产，说到底就是数据。

职场中，哪怕是非技术的产品、运营岗，也会有和数据库打交道的时候。

而SQL是一门专门用来管理、查询数据库的语言，无论是传统的关系型数据库像oracle、mysql，还是云存储、大数据，都离不开SQL。

数据存储方式日新月异，各种数据库层出不穷，SQL却是永恒的。

在职场非IT工具中，除了excel、ppt，我相信SQL算是最能给你加分的了。

Python现在确实太火了，咱们不跟风，抛开网上对python的无脑吹。

单独就作为数据分析语言来说，Python是值得投入时间学习的。

当然学习python，并不仅仅是学它的语法，还要学习使用各种它衍生出的数据分析库。

像pandas、numpy、scipy、sikit-learn、statemodels...

这些工具形成一个强大的数据分析生态，帮助你玩转各种大小数据。

3、理解差异

SQL擅长在数据库端进行数据的整理、查询、分析，非常简洁高效，独此一家。

但SQL的长处不在于分析，也就是说如果你想建模分析、做复杂的数据探索，那么SQL就有点力不从心。

而Python的长处就在于集成了各种数据分析方法，能完成复杂的数据准备、建模工作。

综上而言，如果你想get数据技能，SQL和Python一起学习，会让你插上双翅，快乐飞翔。