Για πολλούς, η SQL είναι το «κρέας και πατάτες» της ανάλυσης δεδομένων—χρησιμοποιείται για την πρόσβαση, τον καθαρισμό και την ανάλυση δεδομένων που είναι αποθηκευμένα σε βάσεις δεδομένων. Είναι πολύ εύκολο στην εκμάθηση, ωστόσο χρησιμοποιείται από τις μεγαλύτερες εταιρείες του κόσμου για την επίλυση απίστευτα απαιτητικών προβλημάτων.
Για ποιον τύπο SQL χρησιμοποιείται στην ανάλυση δεδομένων;
SQL για ανάλυση δεδομένων: Συναθροίσεις SQL Η SQL συνοδεύεται από ορισμένες τυπικές συναρτήσεις όπως μέτρηση, άθροισμα, ελάχιστη, μέγιστη και μέση λειτουργία. Αυτές οι συναρτήσεις χρησιμοποιούνται συχνά σε συνδυασμό με τα ‘groupby’, ‘orderby’ και ‘έχοντας ρήτρες για την αξιολόγηση συγκεκριμένων στηλών.
Αρκούν τα SQL και Excel για ανάλυση δεδομένων;
Οι περισσότεροι αναλυτές δεδομένων μαθαίνουν τόσο το Excel όσο και το SQL. Χρησιμοποιούν την SQL για να εργαστούν σε επιχειρήσεις και να επικοινωνούν με μεγάλες βάσεις δεδομένων και να καταρρίψουν το Excel για να λύσουν ταχύτερα προβλήματα ανάλυσης δεδομένων. Για να γίνετε δυνατός αναλυτής δεδομένων, συνιστάται να μάθετε και τα δύο.
Πρέπει να μάθω SQL ή Python για ανάλυση δεδομένων;
Χρήση SQL εναντίον Python: Μελέτη περίπτωσης Εάν κάποιος θέλει πραγματικά να ξεκινήσει την καριέρα του ως προγραμματιστής, τότε θα πρέπει να ξεκινήσει με την SQL επειδή είναι μια τυπική γλώσσα και μια κατανοητή δομή κάνει τη διαδικασία ανάπτυξης και κωδικοποίησης ακόμα πιο γρήγορη . Από την άλλη πλευρά, η Python είναι για εξειδικευμένους προγραμματιστές.
Ποια SQL είναι καλή για την επιστήμη δεδομένων;
Μια πρόσφατη έρευνα της Statista αποκαλύπτει ότι τα τέσσερα πιο δημοφιλή συστήματα διαχείρισης βάσεων δεδομένων παγκοσμίως είναι τα Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server και PostgreSQL. Αυτά τα τέσσερα συστήματα βασίζονται όλα στην SQL, πράγμα που σημαίνει ότι όποιος φιλοδοξεί να γίνει επαγγελματίας της Επιστήμης Δεδομένων θα επωφεληθεί από τη γνώση της SQL.
Ποια βάση δεδομένων είναι η καλύτερη για ανάλυση δεδομένων;
Μερικά δημοφιλή συστήματα διαχείρισης σχεσιακών βάσεων δεδομένων (RDBMS) είναι τα Oracle, MySQL, SQL Server και PostgreSQL. Ακολουθεί ένα βασικό σχήμα που δείχνει πώς αλειτουργεί η σχεσιακή βάση δεδομένων. Για την αναζήτηση δεδομένων σε ένα RDBMS, χρησιμοποιούμε δομημένη γλώσσα ερωτημάτων (SQL). Με την SQL μπορούμε να δημιουργήσουμε νέες εγγραφές, να τις ενημερώσουμε και πολλά άλλα.
Ποια SQL χρησιμοποιεί ο επιστήμονας δεδομένων;
Προκειμένου να πειραματιστούν με δεδομένα μέσω της δημιουργίας περιβαλλόντων δοκιμής, οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν την SQL ως το τυπικό τους εργαλείο και για να πραγματοποιήσουν ανάλυση δεδομένων με τα δεδομένα που είναι αποθηκευμένα σε σχεσιακές βάσεις δεδομένων όπως η Oracle, η Microsoft SQL, η MySQL, χρειαζόμαστε SQL.
Χρειάζεται να γνωρίζω την SQL για να γίνω αναλυτής δεδομένων;
Οι αναλυτές δεδομένων χρειάζονται επίσης γνώσεις SQL για να κατανοήσουν δεδομένα που είναι διαθέσιμα σε σχεσιακές βάσεις δεδομένων όπως η Oracle, η Microsoft SQL και η MySQL. Είναι απαραίτητο να μάθετε την SQL για την προετοιμασία και τον τσακωμό δεδομένων. Για παράδειγμα, εάν οι αναλυτές πρέπει να χρησιμοποιήσουν τα Big Data Tools για ανάλυση, τότε η SQL είναι η γλώσσα που πρέπει να γνωρίζουν.
Πότε δεν πρέπει να χρησιμοποιώ την SQL;
Είναι ιδανικά για δομημένα δεδομένα, αλλά όχι τόσο ιδανικά για ημι-δομημένα ή μη δομημένα δεδομένα, ειδικά σε κλίμακα. Στην πραγματικότητα, η βάση δεδομένων SQL μπορεί να είναι δύσκολο να κλιμακωθεί οριζόντια, ακόμη και για δομημένα δεδομένα, γεγονός που καθιστά δύσκολη τη χρήση τους για κατανεμημένους φόρτους εργασίας μεγάλων δεδομένων.
Τι πρέπει να μάθω πρώτα SQL ή Excel;
Εάν δεν είστε σίγουροι, προτείνω να δοκιμάσετε πρώτα την SQL, ώστε να δείτε πόσο εύκολη είναι η εργασία με μια αληθινή σχεσιακή βάση δεδομένων. Ξεκινήστε με το μάθημα Βασικά SQL. Το Excel είναι χρήσιμο για πολλά άλλα πράγματα, αλλά η σύνθεση δεδομένων μπορεί να γίνει με πολύ καλύτερο τρόπο σε ένα σχεσιακό DBMS.
Αρκεί μόνο η SQL για να βρεις δουλειά;
Εάν αναζητάτε την πρώτη σας δουλειά στα δεδομένα, αποδεικνύεται ότι η γνώση της SQL είναι ακόμη πιο κρίσιμη. Για τους ρόλους του αναλυτή δεδομένων, η SQL είναι και πάλι η δεξιότητα με τη μεγαλύτερη ζήτηση, που καταγράφεται στο επιβλητικό 61% των θέσεων εργασίας. Για ρόλους αναλυτών δεδομένων στο Indeed, η SQL εμφανίζεται ως εξής: 1,7 φορές περισσότερο από την Python.
Αρκεί η SQLεπιστήμη δεδομένων;
Μια πρόσφατη έρευνα της Statista αποκαλύπτει ότι τα τέσσερα πιο δημοφιλή συστήματα διαχείρισης βάσεων δεδομένων παγκοσμίως είναι τα Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server και PostgreSQL. Αυτά τα τέσσερα συστήματα βασίζονται όλα στην SQL, πράγμα που σημαίνει ότι όποιος φιλοδοξεί να γίνει επαγγελματίας της Επιστήμης Δεδομένων θα επωφεληθεί από τη γνώση της SQL.
Ποιο είναι πιο δύσκολο SQL ή Python;
Σε σύγκριση με την Python, η SQL μπορεί να είναι ευκολότερη για μερικούς ανθρώπους να μάθουν. Η SQL μπορεί επίσης να σας βοηθήσει να αποκτήσετε κάποιες βασικές γνώσεις γλωσσών προγραμματισμού που μπορεί να διευκολύνουν την εκμάθηση άλλων γλωσσών όπως η Python.
Χρειάζεται να γνωρίζω την SQL για να γίνω αναλυτής δεδομένων;
Οι αναλυτές δεδομένων χρειάζονται επίσης γνώσεις SQL για να κατανοήσουν δεδομένα που είναι διαθέσιμα σε σχεσιακές βάσεις δεδομένων όπως η Oracle, η Microsoft SQL και η MySQL. Είναι απαραίτητο να μάθετε την SQL για την προετοιμασία και τον τσακωμό δεδομένων. Για παράδειγμα, εάν οι αναλυτές πρέπει να χρησιμοποιήσουν τα Big Data Tools για ανάλυση, τότε η SQL είναι η γλώσσα που πρέπει να γνωρίζουν.
Μπορώ να μάθω SQL σε 30 ημέρες;
Ένας μέσος μαθητής χρειάζεται περίπου δύο έως τρεις εβδομάδες για να κατακτήσει τις βασικές έννοιες της SQL και να αρχίσει να εργάζεται με βάσεις δεδομένων SQL. Αλλά για να αρχίσετε να τα χρησιμοποιείτε αποτελεσματικά σε σενάρια πραγματικού κόσμου, θα πρέπει να είστε αρκετά άπταιστα. και αυτό απαιτεί χρόνο.
Να ξεκινήσω με SQL ή Python;
Ένα πράγμα που πρέπει να θυμάστε είναι ότι η SQL είναι ένα μεγάλο πρώτο βήμα σε ορισμένες πιο σύνθετες γλώσσες (Python, R, JavaScript, κ.λπ.). Μόλις καταλάβετε πώς σκέφτεται ένας υπολογιστής, είναι εύκολο να μάθετε μια νέα γλώσσα προγραμματισμού για την ανάλυση των δεδομένων σας.
Τι είναι οι 3 γλώσσες SQL;
Η SQL έχει τρία κύρια στοιχεία: τη γλώσσα χειρισμού δεδομένων (DML), τη γλώσσα ορισμού δεδομένων (DDL) και τη γλώσσα ελέγχου δεδομένων (DCL).
Πρέπει να μάθω SQL ή MySQL για ανάλυση δεδομένων;
Δεδομένου ότι η SQL είναι μια γλώσσα ερωτημάτων δεδομένων, πρέπει να κυριαρχήσετε την SQLγλώσσα πρώτη για να λειτουργήσει σε οποιοδήποτε σύστημα διαχείρισης βάσεων δεδομένων. Η γνώση της SQL είναι απαραίτητη για την αποθήκευση, το χειρισμό και την ανάκτηση δεδομένων σε οποιοδήποτε RDBMS. Αφού μάθετε την SQL, μπορείτε να προχωρήσετε στην εκμάθηση των βασικών αρχών του RDBMS, όπως το MySQL.
Ποιο εργαλείο χρησιμοποιείται κυρίως για την ανάλυση δεδομένων;
Excel. Το Microsoft Excel είναι το πιο κοινό εργαλείο που χρησιμοποιείται για το χειρισμό υπολογιστικών φύλλων και αναλύσεων κτιρίων. Με δεκαετίες ανάπτυξης πίσω από αυτό, το Excel μπορεί να υποστηρίξει σχεδόν οποιαδήποτε τυπική ροή εργασιών αναλυτικών στοιχείων και μπορεί να επεκταθεί μέσω της μητρικής γλώσσας προγραμματισμού του, της Visual Basic.
Η SQL εξακολουθεί να είναι σε ζήτηση;
Η SQL εξακολουθεί να είναι η κορυφαία γλώσσα για την εργασία δεδομένων Στο πλήρες σύνολο δεδομένων που κυκλοφόρησε εδώ το Stack Overflow, μπορούμε να δούμε ότι μεταξύ των προγραμματιστών που εργάζονται με δεδομένα (συμπεριλαμβανομένων των επιστημόνων δεδομένων, των αναλυτών δεδομένων, των μηχανικών δεδομένων κ.λπ.), περίπου το 70% χρησιμοποιούν SQL, σε σύγκριση με το 61,7% που χρησιμοποιεί Python.
Αρκεί η SQL για μηχανικό δεδομένων;
Το να είσαι μηχανικός δεδομένων απαιτεί να συνδυάσεις πολλές δεξιότητες: βαθιά κατανόηση των δομών δεδομένων, γνώση διαφορετικών τεχνολογιών αποθήκευσης δεδομένων, εξοικείωση με κατανεμημένα συστήματα και συστήματα υπολογιστικού νέφους κ.λπ. Μεταξύ όλων αυτών των δεξιοτήτων, η γνώση SQL και βάσης δεδομένων είναι θεμελιώδης για τη μηχανική δεδομένων.
Πόσος χρόνος χρειάζεται για την εκμάθηση της SQL για ανάλυση δεδομένων;
Πόσος χρόνος χρειάζεται για την εκμάθηση της SQL; Επειδή η SQL είναι μια σχετικά απλή γλώσσα, οι μαθητές μπορούν να αναμένουν να εξοικειωθούν με τα βασικά μέσα σε δύο έως τρεις εβδομάδες.
