Des compétences avancées en SQL augmentent la valeur des data scientists

Les compétences que les gens associent le plus souvent aux scientifiques des données sont généralement les compétences techniques et mathématiques “difficiles”, notamment les statistiques, les probabilités, l’algèbre linéaire, la connaissance des algorithmes et la visualisation des données. Ils doivent comprendre comment travailler avec des magasins de données structurés et non structurés et utiliser des programmes d’apprentissage automatique et d’analyse pour extraire des informations précieuses de ces magasins.

Les scientifiques des données doivent également posséder des compétences “non techniques” telles que la connaissance des processus métier et du domaine, la résolution de problèmes, la communication et la collaboration.

Ces compétences, combinées à des capacités SQL avancées, permettent aux scientifiques des données d’extraire de la valeur, des informations et des informations à partir des données.

Afin de tirer pleinement parti des données, les scientifiques des données doivent disposer d’un ensemble d’outils pour traiter les informations structurées. De nombreuses organisations fonctionnent encore et s’appuient fortement sur des magasins de données d’entreprise structurés, des entrepôts de données et des bases de données. Avoir des compétences avancées pour extraire, manipuler et transformer ces données peut vraiment différencier les data scientists du lot.

Avancé contre Compétences SQL débutantes pour les data scientists

L’outil et le langage communs pour interagir avec les magasins de données structurées est le langage de requête structuré (SQL), une syntaxe standard largement adoptée pour les magasins de données qui contiennent des schémas qui définissent la structure de leurs informations. SQL permet à l’utilisateur d’interroger, de manipuler, d’éditer, de mettre à jour et de récupérer des données à partir de sources de données, y compris la base de données relationnelle, une fonctionnalité omniprésente dans les entreprises modernes.

Les bases de données relationnelles qui utilisent SQL sont populaires au sein des organisations, de sorte que les scientifiques des données doivent avoir des connaissances SQL aux niveaux de base et avancé.

Les compétences de base en SQL incluent savoir comment extraire des informations à partir de tables de données ainsi que comment insérer et mettre à jour ces enregistrements.

Étant donné que les bases de données relationnelles sont souvent volumineuses avec de nombreuses colonnes et des millions de lignes, les scientifiques des données ne voudront pas extraire l’intégralité de la base de données pour la plupart des requêtes, mais plutôt extraire uniquement les informations nécessaires d’une table. Par conséquent, les scientifiques des données devront savoir à un niveau fondamental comment appliquer des filtres conditionnels pour filtrer et extraire uniquement les données dont ils ont besoin.

Dans la plupart des cas, les données avec lesquelles les analystes doivent travailler ne résideront pas dans une seule base de données, et certainement pas dans une seule table de cette base de données.

Il n’est pas rare que les organisations aient des centaines ou des milliers de tables réparties sur des centaines ou des milliers de bases de données qui ont été créées par différents groupes et à différentes périodes. Les scientifiques des données doivent savoir comment joindre ces multiples tables et bases de données, ce qui facilite l’analyse de différents ensembles de données.

Ainsi, les scientifiques des données doivent avoir une connaissance approfondie des opérations JOIN et SELECT dans SQL ainsi que de leur impact sur les performances globales des requêtes.

Cependant, pour répondre à des besoins d’analyse de données plus complexes, les scientifiques des données doivent aller au-delà de ces compétences de base et acquérir des compétences SQL avancées pour permettre un plus large éventail de capacités d’analyse. Ces compétences avancées permettent aux scientifiques des données de travailler plus rapidement et plus efficacement avec des bases de données structurées sans avoir à s’appuyer sur des membres ou des groupes d’équipes d’ingénierie de données.

Comprendre les compétences SQL avancées peut aider les data scientists à se démarquer auprès des employeurs potentiels ou à briller en interne.

Des compétences avancées en SQL augmentent la valeur des data scientists

Types de compétences SQL avancées que les data scientists doivent connaître

Des compétences SQL avancées signifient souvent la distribution d’informations sur plusieurs magasins, l’interrogation efficace et la combinaison de ces données à des fins d’analyse spécifiques.

Certaines de ces compétences comprennent les suivantes :

Sous-requêtes avancées et imbriquées. Les sous-requêtes et les requêtes imbriquées sont importantes pour combiner et lier des données entre différentes sources. Combinées aux opérations JOIN avancées, les sous-requêtes peuvent être plus rapides et plus efficaces que les requêtes JOIN ou les requêtes de base, car elles éliminent les étapes supplémentaires dans l’extraction des données.

Expressions de table courantes. Les expressions de table communes vous permettent de créer une table temporaire qui active le stockage temporaire tout en travaillant sur des opérations de requête volumineuses. Plusieurs sous-requêtes peuvent compliquer les choses, donc les expressions de table vous aident à décomposer votre code en plus petits morceaux, ce qui facilite la compréhension de tout.

Utilisation efficace des index. Les index permettent aux bases de données relationnelles de fonctionner efficacement en configurant le système d’attente et d’optimisation pour des requêtes particulières. Une utilisation efficace des index peut considérablement accélérer les performances, rendant les données plus faciles et plus rapides à trouver. À l’inverse, une mauvaise utilisation de l’indexation peut entraîner un temps de requête élevé et des performances de requête lentes, ce qui entraîne des systèmes qui peuvent avoir des performances incontrôlables lorsqu’ils sont interrogés à grande échelle.

Utilisation avancée des opérations de date et d’heure. Savoir comment manipuler la date et l’heure peut s’avérer utile, en particulier lorsque vous travaillez avec des données de séries chronologiques. Les opérations de date avancées peuvent nécessiter une connaissance de l’analyse de la date, des formats d’heure, des plages de dates et d’heures, du regroupement de l’heure, du tri de l’heure et d’autres activités impliquant l’utilisation d’horodatages et du formatage de la date.

Valeurs delta. Pour de nombreuses raisons, vous souhaiterez peut-être comparer des valeurs de différentes périodes. Par exemple, vous souhaiterez peut-être évaluer les ventes de ce mois par rapport au mois dernier ou les ventes de décembre de cette année par rapport à décembre de l’année dernière. Vous pouvez trouver la différence entre ces chiffres en exécutant des requêtes delta pour découvrir des informations ou des tendances que vous n’auriez peut-être pas vues autrement.

Méthodes de classement et de tri. Être capable de classer et de trier des lignes ou des valeurs est nécessaire pour aider à découvrir des informations clés à partir des données. Les exigences en matière d’analyse de données peuvent inclure le classement des données par nombre de produits ou d’unités vendus, les principaux articles consultés ou les principales sources d’achats. Connaître des méthodes avancées de classement et de tri peut optimiser le temps de requête global et fournir des résultats précis.

Optimisation des requêtes. Les analystes de données efficaces passent du temps non seulement à formuler des requêtes, mais aussi à les optimiser pour les performances. Cette compétence est extrêmement importante une fois que les bases de données dépassent une certaine taille ou sont réparties sur plusieurs sources. Savoir comment traiter des requêtes complexes et générer rapidement des résultats précieux avec des performances optimales est une compétence clé pour les data scientists efficaces.

La valeur des compétences avancées en SQL

L’objectif principal de la science des données est d’aider les organisations à tirer de la valeur en trouvant des aiguilles d’information dans les piles de données. Les scientifiques des données doivent maîtriser le filtrage, le tri et la synthèse des données pour fournir cette valeur. Des compétences avancées en SQL sont essentielles pour fournir cette capacité.

Les organisations cherchent toujours à trouver des licornes en science des données qui possèdent toutes les compétences qu’elles souhaitent et plus encore. Connaître différentes façons de façonner les données pour une analyse ciblée est extrêmement souhaitable.

Pendant de nombreuses décennies, les entreprises ont stocké des informations précieuses dans des bases de données relationnelles, notamment des données transactionnelles et des données clients. Se sentir à l’aise pour trouver, manipuler, extraire, joindre ou ajouter des données à ces bases de données donnera aux data scientists une longueur d’avance sur la création de valeur à partir de ces données.

Comme pour toute compétence, l’apprentissage de compétences SQL avancées prendra du temps et de la pratique pour être maîtrisé. Cependant, les entreprises offrent de nombreuses opportunités aux scientifiques et aux analystes de données pour maîtriser ces compétences et fournir plus de valeur à l’organisation avec des données réelles et des problèmes commerciaux à résoudre.

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