말씀하신 것들이 데이터 분석에 쓰인다는 공통점이 있어서 데이터 분석 관점에서 설명 드릴게용.

데이터를 분석하기 위해선 말 그대로 데이터가 필요합니당.

이런 데이터는 보통 어떤 형태로 저장되어 있는 상태에서 가져다가 쓰는데,

데이터베이스에서 많이 추출하여 쓰게 됩니당. 요 데이터베이스에서 어떤 데이터를

가져오거나 처리를 할 때 쓸 수 있는 언어가 SQL 입니다.

파이썬은 이런 데이터들을 분석하고 시각화하는데 쓰이는 언어입니당. 생산성이 좋은 프로그래밍

언어다보니 데이터 분석 등 다양한 곳에서 활용되고 있어용.

Pandas 는 파이썬에서 이런 데이터를 분석할 수 있는데 쓸 수 있는 라이브러리 입니당.

라이브러리는 쉽게 말하면 어떤 기능들을 하는 코드들을 모아놓은 것이라고 생각하시면 됩니다.

파이썬에서 Pandas 라이브러리를 불러와 데이터를 분석하거나 시각화 하는데 쓸 수 있는 것이죵.

Jupyter Notebook 은 웹에서 동작하는 애플리케이션으로 대화형으로 파이썬 코드를 실행할 수 있다는

장점이 있습니당. 다시 말해 한줄 한줄 내가 쓴 코드를 실행해서 그 결과를 확인할 수 있는 것이죵.

그러다보니 데이터 분석에서 널리 쓰이고 있습니당.

마지막으로 SAS는 프로그램 중 하나로 많은 데이터를 처리하고 분석하는데 특화되어 있습니당. Pandas

도 이런 기능을 하고 있지만, SAS 는 유료 소프트웨어이고 좀 더 기능적인 지원을 많이 하고 있어용.

사용을 위한 별도의 언어를 익혀야 하기 때문에 요것 또한 차이점이라고 할 수 있을 겁니당.