DATA analyst:Γιατί πρέπει να μάθεις τώρα SQL

Έγινε ενημέρωση: 24 Νοε 2020




Η επιστήμη των δεδομένων (Data Science) πρόκειται για ένα αναπτυσσόμενο πεδίο με ιδιαίτερη ζήτηση διεθνώς.

Ένας Data Analyst καλείται να χειρίζεται μεγάλες ποσότητες δεδομένων που εισέρχονται ή εξέρχονται από τα συστήματα επιχειρηματικών πληροφοριών της κάθε εταιρείας.


SQL

Όπως είναι γνωστό, τα δεδομένα παίζουν καθοριστικό ρόλο στις εργασίες ενός Data Analyst, γι’ αυτό και είναι απαραίτητη η γνώση της SQL. Είναι ένα από τα κύρια εργαλεία για τη Διαχείριση δεδομένων που περιλαμβάνει την Εξόρυξη , τον Μετασχηματισμό και την Φόρτωση Δεδομένων (Data Extraction, Data Transformation, and Data Loading). Αυτό σημαίνει ότι πρέπει να γίνεται εξαγωγή δεδομένων από διάφορες πηγές, στη συνέχεια να πραγματοποιηθεί μετατροπή στην απαιτούμενη μορφή για ανάλυση και τελικά η μεταφόρτωση σε αποθήκη δεδομένων (Datawarehouse). Τέλος, ένας Data Analyst, χρειάζεται την SQL για να τρέξει ερωτήματα για την εύρεση σχετικών τάσεων στα τρέχοντα δεδομένα και για την επεξεργασία δεδομένων που μπορεί να είναι χρήσιμα για έναν Data Scientist.


Τι είναι η SQL:


Η SQL είναι μια αρκετά απαιτητική ικανότητας στις μέρες μας, έχοντας υπόψιν την άνοδο του cloud όσο και των μεγάλων δεδομένων (big data).


Η συντομία SQL σημαίνει Structured Querying Language, δηλαδή Δομημένη Γλώσσα Ερωτήσεων και είναι μια γλώσσα που χρησιμοποιείται για την ανάκτηση δεδομένων μέσα από βάσεις δεδομένων. Είναι το ιδανικό εργαλείο όταν θέλουμε να συλλέξουμε δεδομένα από περισσότερα και μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων.


Η SQL χρησιμοποιείται επίσης για την λήψη δεδομένων από διάφορους πίνακες που φαίνεται να έχουν κάποιο είδος σχέσης.




Αν ενδιαφέρεσαι να μπεις στο χώρο του Data Science

ΚΑΝΕ ΔΩΡΕΑΝ ΑΙΤΗΣΗ ΕΔΩ ΓΙΑ ΝΑ ΣΕ ΕΝΗΜΕΡΩΣΟΥΜΕ ΛΕΠΤΟΜΕΡΩΣ




Η εφαρμογή της SQL


Για να καταλάβουμε πως λειτουργεί η SQL ας δημιουργήσουμε ένα παράδειγμα. Στη περίπτωση που πουλάγαμε βιβλία διαδικτυακά και θέλαμε να εξελιχθούμε στη διαχείριση των δεδομένων μας τι θα κάναμε;


Θα προχωρούσαμε με το να βάζαμε τα δεδομένα μας στο cloud και στη συνέχεια θα χρησιμοποιούσαμε την SQL ώστε να μπορούσαμε να ανακτήσουμε τα απαραίτητα δεδομένα.

Ξαφνικά βρισκόμαστε με διάφορους πίνακες που περιέχουν σημαντικά για την έρευνα μας δεδομένα.


Ένα πίνακας θα περιέχει όλα τα προϊόντα, τους κωδικούς προϊόντων και πόσα αποθέματα απομένουν. Ένας άλλος τα ονόματα, τις διευθύνσεις ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και τα αναγνωριστικά παραγγελιών των προηγούμενων πελατών που σχετίζονται με παραγγελία που πραγματοποίησαν.


Εννοείται πως θα έχουμε πίνακα που θα εμπεριέχει δεδομένα που αφορούν τα αναγνωριστικά παραγγελίας και όλα τα αναγνωριστικά προϊόντων που πωλήθηκαν με αυτήν. Υπολογίζοντας όλα τα παραπάνω, έχουν ήδη μαζευτεί παραπάνω δεδομένα από αυτά που θα μπορούσαμε να ελέγξουμε. Και εδώ βρίσκουμε την πραγματική χρησιμότητα της SQL.


Έχουμε την δυνατότητα να αποθηκεύσουμε δεδομένα σε διάφορους πίνακες και έπειτα χρησιμοποιώντας την SQL και τα δεδομένα που δημιουργήσαμε μπορούμε να τα συνδέσουμε από τον έναν πίνακα στον άλλο.

ΚΑΝΕ ΑΙΤΗΣΗ ΕΔΩ ΓΙΑ ΔΩΡΕΑΝ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΠΡΟΦΙΛ

Ετικέτες: