Η χρήση της SQL για την ανάλυση δεδομένων αφορά την ικανότητα της γλώσσας να ζητάει από την βάση δεδομένων να αλληλοεπιδρά με πολλές βάσεις δεδομένων ταυτόχρονα.
Σε αυτό περιλαμβάνεται και η χρήση των σχεσιακών βάσεων. Η SQL χρησιμοποιείται αρκετά συχνά, είναι ευέλικτη και μπορεί να συνδυάσει μια προσβάσιμη καμπύλη μάθησης μαζί με ένα πολύπλοκο βάθος.
Αυτό με την σειρά του επιτρέπει στους χρήστες να δημιουργούν προηγμένα εργαλεία και πίνακες εργαλείων για την αποτελεσματική ανάλυση δεδομένων.
Η SQL έχει προσαρμοστεί με τέτοιο τρόπο ώστε να γίνεται γρήγορη δημιουργία και αλληλεπίδραση. Αυτό επιτυγχάνεται με την μεγάλη ποικιλία εργαλείων, το καθένα από τα οποία εστιάζει σε συγκεκριμένο τομέα, ανάμεσα στα οποία βρίσκουμε MySQL, Microsoft Access και PostgreSQL.
Ευκολία και προσαρμοστικότητα
Παρότι η γλώσσα SQL είναι αρκετά διάσημη για τα παραπάνω, παραμένει εξίσου δημοφιλής στην αποτελεσματική εκτέλεση περίπλοκων αναλύσεων. Ο τρόπος που αλληλοεπιδρά με τα σύνολα δεδομένων θυμίζει τόσο το excel όσο και την βιβλιοθήκη Python Pandas.
Το σημαντικότερο χαρακτηριστικό είναι ότι μπορεί να χτίσει πολύπλοκα μοντέλα να τα αναλύσει και να προσφέρει την ικανότητα χειρισμού δεδομένων. Επιπλέον μπορεί να εκτελέσει τις πιο σύνθετες διαδικασίες μέσω απλών εντολών στα Αγγλικά. Αυτή η ικανότητα είναι ιδιαίτερα σημαντική για χρήστες που δεν γνωρίζουν προηγμένες γλώσσες υπολογιστή.
Η ανάλυση δεδομένων με την βοήθεια της SQL
Η δημοφιλέστερη χρήση της SQL μέχρι και σήμερα είναι η βασική υποδομή για την κατασκευή εύχρηστων πινάκων ελέγχου μαζί με τα απαραίτητα εργαλεία αναφοράς ή αλλιώς SQL for data analytics.
Έχει την ικανότητα να δημιουργεί διαισθητικούς πίνακες ελέγχου που εμφανίζουν δεδομένα με διάφορους τρόπους. Αυτό οφείλεται σε μεγάλο βαθμό στην ευκολία να κοινοποιήσει ο χρήστης πολύπλοκές οδηγίες σε βάσεις δεδομένων αλλά και στον γρήγορο χειρισμό δεδομένων. Είναι ένα εργαλείο κατάλληλο για την κατασκευή των databases.
Επιπρόσθετα η SQL χρησιμοποιείται και για την ενσωμάτωση δεδομένων απευθείας σε άλλα πλαίσια, ενώ ταυτόχρονα προσφέρει πρόσθετες λειτουργίες επικοινωνίας χωρίς την χτίσιμο ολόκληρων δομών από το μηδέν. To SQL Analytics μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε άλλες γλώσσες, όπως οι : Python, Hadoop, Scala.
Η άμεση αλληλεπίδραση με τις βάσεις δεδομένων που βρίσκονται ενσωματωμένα στις γλώσσες αυτές, καθιστά την SQL μεσάζων μεταξύ των end-users και των περίπλοκων συστημάτων αποθήκευση δεδομένων, το οποίο θα είναι προσβάσιμο από ειδικούς αλλά και data scientists.
Η αυξημένη ζήτηση της SQL και η θέση του Data Scientist
Τέλος, δεν πρέπει να παραλείψουμε και την αυξημένη ζήτηση στην αγορά εργασίας για την SQL. Ένας ενδιαφερόμενος για την κάλυψη της θέσης του data analyst, πολύ πιθανόν να ερωτηθεί για την SQL και ίσως να χρειαστεί να δώσει παραδείγματα μέσα από αυτή.
Για όσους ενδιαφέρονται να προχωρήσουν την καριέρα τους στο τομέα του Data Science, είναι απαραίτητη η γνώση της SQL. Ένας Data Scientist διαχειρίζεται μεγάλα ποσοστά δεδομένων και δεν υπάρχει πιο πρακτικό εργαλείο για αυτή την εργασία από την SQL.
Το workearly είναι η μοναδική υπηρεσία όπου το εκπαιδευτικό υλικό που παρέχουμε φτιάχνεται ειδικά για εσένα και είναι ειδικά προσαρμοσμένο στις τελευταιες απαιτήσεις της αγοράς !
ΚΑΝΕ ΑΙΤΗΣΗ ΕΔΩ ΓΙΑ ΔΩΡΕΑΝ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΠΡΟΦΙΛ