Зачем аналитикам данных знать SQL
Эксперт «Нетологии» рассказывает, что такое SQL, как работать с SQL командами и, главное, зачем это всё нужно аналитикам данных.
Рассказывает Ирина Хомутова, эксперт и методолог курса SQL «Нетологии»
Что такое SQL?
Если коротко, это мощный инструмент для анализа и преобразования данных, который позволяет разработчикам обращаться к различным базам данных.
И если мы хотим анализировать данные — нам нужно их откуда-то получать, а получаем мы их, как правило, из баз данных. Не всегда это видно невооружённым взглядом, но читаем ли мы новости, переводим деньги со счёта на счёт, запрашиваем выписки по счёту, делаем покупки в интернет-магазине или просто знакомимся с ценами конкурентов — всё это мы делаем, обращаясь к различным базам данным.
На данный момент этот блок не поддерживается, но мы не забыли о нём! Наша команда уже занята его разработкой, он будет доступен в ближайшее время.
И вот перед тем, как мы получаем привычное «читабельное» представление нужной информации, данные извлекаются из хранилищ. И чаще всего это происходит именно с использованием SQL. В широком смысле SQL не является языком программирования, хотя и существует такое устоявшееся заблуждение. На самом деле он больше похож на самую обычную английскую речь.
Кто такие аналитики данных и с чем они работают?
Аналитики данных — своего рода экспериментаторы, которые владеют инструментарием для соединения потоков данных из различных источников, а также выдвигают гипотезы и проверяют их. Вот тут-то им и нужны базы данных и язык, позволяющий точно формулировать к ним запрос. Правильное получение исходных данных — это искусство, гарантирующее высокую вероятность того, что в поведении исследуемых объектов установятся причинно-следственные связи. Именно качество данных позволяет выбирать наиболее подходящие гипотезы.
Помимо SQL, аналитику данных необходимо знать инструменты статистического анализа данных: это и узкоспециализированные пакеты — SPSS, Statistika, и различные языки программирования — SAS, R, Python, обладающие функциональностью для анализа и визуализации данных, и совсем легковесные решения типа Gretl. А самый популярный набор инструментов у аналитиков, это, пожалуй, Python + SQL.
На данный момент этот блок не поддерживается, но мы не забыли о нём! Наша команда уже занята его разработкой, он будет доступен в ближайшее время.
Часто нужно представить данные наглядно и понятно для бизнеса, а иногда и самому оценить, какие факторы, влияющие на данные, являются значимыми, а какие нет, какие причины отклонений созависимы. Когда необходимо строить прогнозы, аналитики вместо того чтобы работать напрямую с базами, работают с датасетами (таблицами данных) с помощью различных пакетных решений.
При этом в каждой индустрии свои стандарты анализа, зависящие от чувствительности данных: для госструктуры набор инструментов будет одним (исходя из жёстких ограничений доступов), для НКО — другим, для диджитал-стартапа — третьим.
Откуда брать данные и что делать с SQL командами?
В организациях есть свои хранилища данных и при необходимости к ним можно получить доступ. Это происходит и при разграничении прав пользователей, и при работах по разработке баз данных. С помощью Python, зная адрес сервера и данные для подключения к нему, можно импортировать нужные библиотеки и писать запросы уже внутри используемой программы.
Примеры библиотек: для ODBC — pyodbc, PostgreSQL — psycopg2, MySQL — mysql.connector и т. д.
Ваша программа-«получатель данных», в свою очередь, может находиться внутри облачного решения на основе jupiter notebook. А к полученным данным вы примените дальнейшие выкладки и/или построите графики (как минимум, библиотеки: pandas, numpy, matplotlib и т.д.).
Аналитические функции
Считается, что в базах данных каждая строка запроса должна обрабатываться независимо от других. Практика диктует нам иные задачи, в которых часто необходимо группировать строки и вычислять для них общие показатели, используемые для оценки признаков строк внутри группы.
- вычислить частоту общения друзей друг с другом (например, необходимо определить максимально близкие контакты внутри выделенных кругов): тогда мы будем искать процентные соотношения длительности переговоров, частоты переписок и телефонных разговоров, количество географических пересечений, посещений общих ресурсов и т.д.,
- сравнить зарплаты сотрудников внутри отделов, вычислить рейтинги,
- узнать топ-N заказчиков в сечении по услугам или продуктам,
- узнать загруженность соседних точек продаж и т. д.
На помощь приходят аналитические функции SQL — мощный инструмент, который помогает разгрузить клиента от большого объёма процедурного кода, СУБД — от сложных и порой малоэффективных запросов, уменьшить время на разработку и получить при этом желаемый результат.
Функции для статистических расчётов включают в себя как стандартные агрегирующие функции (используются для получения обобщающих значений), так и расширения, характерные для конкретных СУБД.
Рассмотрим примеры, основанные на классическом тренировочном датасете Postgres.
Мы хотим обслуживать без очереди пассажиров, входящих в топ-5 по суммарному чеку за перелёт. Для этого вычисляем и выводим определённый список, чтобы спланировать дальнейшую работу:
with flycnt as ( select book_ref, book_date, total_amount/max(total_amount) over (partition by date_trunc('day', book_date)) as pcnt from bookings.bookings ) select * from ( select book_ref, book_date, pcnt, row_number() over(partition by date_trunc('day', book_date) order by pcnt) as top from flycnt ) as topflyers where top На неделю получили примерно такой список:
Кто такой SQL-аналитик, как им стать и сколько он зарабатывает
Согласно рейтингу TIOBE SQL входит в топ-10 самых востребованных языков программирования. Для чего нужен SQL и как стать ан алитиком баз данных с его помощью — разбираемся в этой статье.
Что такое SQL в аналитике
- Выявляет закономерности.
- Находит повторяющиеся цепочки событий.
- Управляет базами данных (создание, группировка, ранжирование, объединение).
В чем заключается работа аналитика SQL
SQL — это, прежде всего, инструмент бизнеса. Работа SQL-аналитиков состоит из нескольких этапов:
1. Поиск проблемы
Любое исследование начинается с постановки задачи. Важно понять, какие в бизнесе есть проблемы, и какие данные нужно собрать, чтобы найти решение.
2. Оценка качества данных
Для релевантных выводов нужны полные и достоверные сведения. Если данные для оценки будут выбраны неправильно, это может привести к ложному результату.
3. Аналитика
Непосредственно анализ данных и поиск закономерностей. Работа может выполняться автоматически при помощи алгоритмов или вручную, например, когда нужно исследовать большое количество разных источников.
4. Презентация результатов
Необходимо рассказать об итогах работы простым и доступным языком. Часто в этом помогают графики и диаграммы, их тоже должен уметь строить SQL-специалист.
Что нужно знать SQL-аналитику
Для работы в SQL-аналитике нужен аналитический склад ума. А также — профильные знания. Что нужно уметь в SQL?
- Знать основы администрирования баз данных и язык SQL.
- Разбираться в системах управления базами данных (СУБД) – MySQL, ClickHouse, PostgreSQL.
- Уметь работать с данными в таблицах — фильтровать, сортировать, объединять.
- Разбираться в математике, статистике и теории вероятности.
- Уметь создавать схемы и графики для презентации результатов своих исследований.
Также пригодятся soft skills:
- Внимательность к деталям.
- Отличная память, умение работать с большими объемами информации.
- Коммуникабельность, т.к. придется общаться с большим количеством людей от разработчика до тестировщика.
- Широкий кругозор.
- Умение доносить информацию окружающим.
Те, кто хочет стать SQL-аналитиком, должны быть готовы к рутинной и часто однообразной работе. Но в то же время нужно уметь мыслить нестандартно и искать небанальные решения.
Как выучиться на SQL-аналитика
Если вы хотите попробовать себя в SQL, есть много способов, как начать карьеру в этой сфере.
Высшее образование
Комфортно чувствовать себя в SQL будут выпускники кафедры информатики и программисты. Это хорошая база для бизнес-аналитики, но, возможно, придется подтянуть профильные навыки, например, знание SQL и СУБД.
Видеоуроки
Много полезной бесплатной информации можно найти на YouTube. Лекции будут полезны новичкам, но понадобится мотивация и самодисциплина, чтобы заниматься регулярно. Также помните, что помимо теории обязательно нужна практика: проходите уроки и ищите задачи на SQL-запросы, тренируйтесь.
Онлайн-курсы
Помогут быстро освоить профессию с нуля, даже если у вас нет опыта в IT. В отличие от книг и видео, хороший курс дает не только теоретические знания, но и практику.
Также из плюсов — обучение можно легко подстроить под свое расписание. Можно смотреть уроки в удобное время, решать SQL задачи онлайн и совмещать обучение с работой и другими повседневными делами.
Стажировка в компании
Если у вас есть базовые профильные знания, но не хватает практики, можно попробовать устроиться на стажировку в отдел аналитики. Наиболее востребованы программисты SQL в:
- IT-компаниях;
- банковских организациях;
- транспорте и логистике;
- ритейле и онлайн-продажах;
- телекоммуникациях и связи.
Искать стажировки можно на сайтах с вакансиями или на ресурсах компаний: о наборе стажеров часто пишут в социальных сетях.
Мария Николаева,
руководитель направления SQL-аналитики в Инфомаксимум
Я закончила направление подготовки «Бизнес-информатика», в рамках которого впервые столкнулась с SQL. Когда пришла в Инфомаксимум, долгое время нарабатывала хард-скиллы на боевых задачах, параллельно изучая профильную литературу и статьи. Мой совет: пишите сами что-то с самого начала. Да, получаться будет не сразу, но без ошибок побед не бывает.
Эффективный путь — пройти профильную стажировку. Например, все наши нынешние тимлиды — это ребята, которые однажды пришли в компанию на стажировку.
Если же стажировка — не вариант, то можно попробовать освоить все самостоятельно. Материалы по SQL не составит труда найти в сети. Есть как полноценные курсы с теорией и практикой, так и отдельные тренажеры на углубление работы с операторами. Совет: ищите курсы, где есть возможность получать фидбэк.
Из интересной литературы я выделю книгу Кирилла Еременко «Работа с данными в любой сфере». Отлично поможет тем, кто планирует связать жизнь с аналитикой, но не знает, куда двигаться.
Еще сюда можно добавить книгу «Данные: визуализируй, расскажи, используй. Сторителлинг в аналитике» Нафлика Коула Нассбаумера. Просто, неформально и вполне доступно даже для новичков рассказано про аналитику и ее специфику.
Сколько зарабатывает SQL аналитик?
По данным ГородРабот.ру, средняя зарплата SQL-программиста в 2023 году составила 104 000 рублей. Большинству соискателей предлагают оплату 80 000 рублей.
На портале Headhunter.ru на момент написания статьи нашлось более 500 вакансий для SQL-аналитиков. В том числе, есть предложения от крупных компаний — Дикси, ЮMoney, ВТБ.
Большинство работодателей требуют от соискателей профильное образование, знание языка SQL, Excel и баз данных, а также от года опыта работы по специальности.
Знание SQL обязательно не только аналитикам. Этот язык также используют разработчики, администраторы баз данных, тестировщики. Если вдруг вам не понравится работать в аналитике, вы сможете перейти в другую смежную нишу.
Что такое SQL в аналитике?
SQL — это язык структурированных запросов, который помогает находить закономерности в больших объемах данных.
Какие задачи решает SQL?
SQL-аналитик собирает и анализирует данные, чтобы найти решение для проблемы бизнеса.
Что нужно уметь в SQL?
В первую очередь, знать основы администрирования баз данных и язык SQL. Уметь пользоваться СУБД для управления базами данных – MySQL, ClickHouse, PostgreSQL. Также важно уметь работать с таблицами, оформлять результаты аналитики визуально, разбираться в математике и теории вероятности.
Сколько нужно времени, чтобы изучить SQL?
Зависит от вашего бэкграунда и способа обучения, который вы выбрали. Изучить язык SQL можно за пару месяцев на специальном курсе, профессию аналитика — за год-полтора. Самостоятельное обучение и практика могут занять от двух лет.
Для чего нужен SQL в бизнесе?
Существует стереотип, что SQL используют только программисты, однако это не так. Он давно превратился в эффективный инструмент для бизнес-аналитики. Сегодня мы расскажем, что он может дать вам как предпринимателю.
Помощь при масштабировании бизнеса
Предположим, вы открываете магазин. Все данные по нему: наименования позиций, поставщики, сроки доставки и прочее собраны в одну Excel-таблицу.
Время идет, бизнес расширяется, позиций становится больше, растет круг поставщиков, появляются новые филиалы в других городах. Одной таблицы не хватит, требуется более сложная система, которая упорядочит информацию и будет выдавать ее по запросу и с учетом указанных критериев.
На помощь придет SQL. Он позволит создать упорядоченную систему, из которой легко достать нужную информацию. Принцип работы основан на реляционных базах данных (БД), то есть наборе таблиц, которые ссылаются друг на друга. Допустим, в одной таблице перечислены поставщики и числовые коды, обозначающие города, а во второй хранится расшифровка идентификаторов. Первая ссылается на вторую, позволяя узнать город.
Таким образом, одна огромная таблица с данными заменяется на несколько маленьких и легких, что намного проще и быстрее в использовании.
Аналитика
Главная причина, зачем нужен SQL, — это возможность собирать и анализировать важные данные. Для этого даже не нужно просматривать все таблицы, достаточно сформулировать запрос, и нужная информация будет предоставлена автоматически.
К примеру, можно узнать выручку каждой кассы, какая из них принесла максимальную прибыль, когда была последняя отгрузка и не заканчивается ли в магазине определенный товар. Такой отчет под конкретный запрос называется Ad hoc reports и активно используется аналитиками.
Работа с внутренними данными
При наличии прав можно заглянуть в любые базы данных компании и получить информацию о клиентах. Например, сотрудник техподдержки интернет-провайдера может увидеть имя позвонившего, тариф, статус услуги, дату последнего зачисления на счет. И все это – за несколько секунд, просто нажав пару кнопок. Все это благодаря SQL, без него поиск информации занимал бы много времени.
Безопасность данных
Еще одно, для чего используется SQL, это настройка индивидуального доступа к информации. К примеру, можно скрыть паспортные данные клиентов от рядовых сотрудников, ограничив им доступ к определенным таблицам.
Правда, это может замедлять работу. Например, если данные хранятся в одной БД, а ключ-дешифровщик в другой, скорость шифрования снизится. Зато такое решение повышает безопасность.
Возможен и обратный случай, когда настройка прав доступа ускоряет работу. Допустим, в компании трудятся 500 человек и все имеют доступ уровня «суперпользователь». В итоге при их запросах система ищет информацию по всем таблицам сразу, что замедляет процесс. Ограничив доступ и выдав привилегии только тем, кому это действительно необходимо, можно существенно ускорить поиск информации.
Все эти преимущества вы получите, внедрив SQL в работу. Если вы задумались об его использовании, обращайтесь в Garpix. Запишитесь на бесплатную консультацию, и мы поможем оптимизировать бизнес-процессы вашей компании.
Для чего нужен sql аналитикам
Содержание:
- Кто такой SQL-аналитик
- Как можно войти в профессию
- Как строится работа SQL-аналитика над проектом
- Что самое сложное в работе SQL-аналитика
- Какими навыками должен обладать SQL-аналитик
- Где учиться на SQL-аналитика
Современный бизнес получает данные из огромного числа источников, среди них не только внешние ресурсы (статистические реестры, социальные сети, новостные ленты и др.), но и внутренние процессы компаний: почтовые рассылки и переписка, презентации, техническая документация, регламенты, сведения из систем мониторинга, CRM и ERP, общение с клиентами и партнерами и др. Чем активнее развиваются технологии, чем больше путей и каналов взаимодействия с сотрудниками и партнерами, тем быстрее происходит рост количества данных.
Такие перемены не могли не отразиться на компаниях. «Сырые» данные стали рассматривать под лупой и старательно искать в них закономерности, которые помогут развитию бизнеса: определить наиболее вероятное поведение участников процессов и их предпочтения, возможности оптимизации и монетизации. Отсюда и возникла потребность в проведении анализа.
Кто такой SQL-аналитик
Начнем чуть раньше. Если утрировать, то бизнес-анализ представляет собой процесс превращения данных в информацию, а информации — в деньги. Основная цель такого процесса — повысить эффективность компании и ее конкурентоспособность.
Бизнес-аналитика применяет результаты анализа в практических целях. Бизнес-аналитик изучает потребности, проблемы, потенциальные возможности бизнеса в рамках заданных требований и рекомендует наиболее оптимальные решения, позволяющие компании достичь цели.
SQL-аналитика — это более узкая часть бизнес-аналитики, главным инструментом которой стал SQL, или Structured Query Language — язык запросов, позволяющий работать с данными из БД: «читать» их, извлекать, исследовать, обрабатывать и визуализировать.
Утрированный пример: представим таблицу (Students_data), которая содержит следующее:
- ФИО человека (student);
- номер школы (school);
- предмет (subject);
- количество баллов по ЕГЭ (points).
Как только вся информация собрана, мы получаем сущность — готовую таблицу, атрибуты — столбцы, записи — строки. Итого: некая база данных. Нам надо узнать, кто из школьников написал ЕГЭ по математике на 60 и выше баллов. И чтобы вытащить эту информацию из базы, нужно прописать на специфическом языке специальный запрос, который реализует как раз SQL:
from students_data
where subject = 'Математика' and points >=60
Несмотря на то, что SQL принято считать лишь одним из инструментов аналитики, он очень гибкий и достаточно обширный: на нем можно в том числе проектировать базы данных, задавать их структуру, создавать таблицы и т.д. Но мы используем в большей степени только ту часть, которая отвечает за запросы, то есть за извлечение данных из базы и их обработку.
В качестве источников данных в большинстве случаев выступают логи — данные из журналов событий информационных систем, где в хронологическом порядке зафиксированы все действия пользователя. Вспомните, где, как и в скольких программах вы работаете в течение дня, умножьте это на пару месяцев и еще на пару десятков/сотен человек. Данные получаются действительно огромными.
Отсюда вытекает основная задача SQL-аналитика: понять, как нужно извлечь, преобразовать и визуализировать нужную информацию, чтобы это было полезно для бизнес-заказчика.
Как можно войти в профессию
Я окончила бакалавриат и магистратуру по направлению «Бизнес-информатика». Всегда тяготела к точным наукам, но учеба на стыке технических и бизнес-дисциплин показалась более перспективной и интересной. Мы не ограничивались разработкой или, например, управленческими навыками, а копали глубже: изучали общую теорию систем, структуры, базы и хранилища данных, моделирование бизнес-процессов, а также их совершенствование и управление ими. Особый фокус делали на анализе данных, благодаря чему и произошло мое первое знакомство с языком SQL.
Несколько лет проработала 1С-программистом, однако после первого курса магистратуры поняла, что в жизни надо что-то менять. Вакансия «SQL-аналитик» в «Инфомаксимум» поначалу вызвала больше вопросов и опасений: а смогу ли я? Хватит ли профильных навыков и компетенций?
Собеседование, обязательное тестовое, и вот — первый рабочий день. Он прошел на удаленке: со мной связалось руководство, дали вводные относительно доступов, документов, баз знаний, представили наставника, с кем в паре предстояло изучать основные моменты.
Сложность была в том, что пришла я сразу на большой проект и все практические навыки получала на «поле боя». Постоянно спрашивала у коллег различные тонкости и много-много-много изучала самостоятельно — на курсах, в книгах и экспертных статьях.
Как строится работа SQL-аналитика над проектом
Стоит отметить, что работа SQL-аналитика начинается задолго до начала непосредственного анализа и состоит из нескольких этапов:
1) Выявление потребностей заказчика и его «боли», формализация и согласование требований.
Во многих компаниях, в том числе и у нас, клиент заполняет специальную анкету. Там описывается то, что бы он хотел проанализировать (процессы или операции), какие цели и задачи ставит. Этот этап всегда длительный и сложный.
Во-первых, клиент не всегда сразу понимает, чего хочет на самом деле, а, во-вторых, его видение часто не совпадает с нашими возможностями. Мы, прежде всего, именно исследуем и анализируем, находим перспективы и возможности для совершенствования, предлагаем какие-то пути решения найденных проблем, но итоговое слово всегда за бизнес-заказчиком.
2) Изучение и исследование регламентов бизнес-процессов компаний, юридические согласования.
Внедрение нового ПО или даже пилотный проект — всегда долгая история в больших компаниях. Много юридических моментов, согласований со службами безопасности и т.д. После этого мы начинаем изучать качество данных: определяем, насколько они полные, достоверные, точные и согласованные. Это очень важно, поскольку именно оценка качества данных и мероприятия по их повышению — важнейший этап любого проекта по аналитике, поскольку некачественные данные приводят к заведомо некорректному результату.
Если мы понимаем, что для реконструкции процесса нам не хватает каких-либо данных, приходится обсуждать возможность добавления дополнительных источников.
3) Непосредственно аналитика.
Начинаем подробно и внимательно изучать все полученные массивы данных, чтобы правильно связать все данные из полученных источников (логи, агенты, регламенты, карты и т.д.). Нам нужно найти необходимые процессы или их кусочки, чтобы корректно построить процесс. Это делается обычно тремя способами:
- При помощи автоматических алгоритмов, когда выявляются повторяющиеся цепочки событий.
- Полуавтоматически, когда вручную задаются начало и конец операции/процесса, а закономерности и связи ищет алгоритм.
- Вручную — для сложных и длинных процессов/операций, когда нужно «увязать» деятельность сотрудников из разных подразделений. Это тот случай, когда может потребоваться большое количество разных источников.
4) Подготовка итоговых презентаций для клиентов.
Четко и лаконично, исключительно на основе фактов и в доступной форме нужно рассказать о том, к чему пришли в результате анализа.
К чему должен быть готов специалист — описывать сложные вещи просто. Не все понимают специфические термины а-ля process mining, OLAP-кубы и другие. Полезную информацию нужно предоставлять в доступной форме и обязательно визуальным способом.
Что самое сложное в работе SQL-аналитика
Мыслить как бизнес-заказчик. Если технические скиллы можно проработать, то вот с бизнес-мышлением сложнее. С чего именно надо начинать анализ, что станет той самой пресловутой отправной точкой – это нелегко определить. Нужно учиться смотреть на ситуацию с точки зрения клиента.
Я назову три компонента, которые считаю основными для достижения такой цели – опыт, время и постоянная работа над собой. Классическая формула.
Какими навыками должен обладать SQL-аналитик
Не скажу, что порог входа в профессию очень высокий и сложный, однако он требует специфических навыков и умений, основные из которых:
- базовое знание SQL;
- азы работы с большими данными;
- общие знания о теории баз данных и методологиях проектирования;
- навыки работы с одной из промышленных СУБД (лучше всего — ClickHouse);
- аналитический склад мышления.
SQL-аналитику необходимо уметь посмотреть на ситуацию с разных ракурсов — как клиента, так и технического исполнителя. Это позволяет учитывать все аспекты работы при генерации вариантов решения поставленной задачи
Soft skills будут мало чем отличаться от других областей аналитики:
- широкий кругозор. Насмотренность и начитанность, а также знание специфики различных видов деятельности (например, концентрация не только на банковской сфере, но и промышленности, телекоммуникациях, логистике и др.) помогает быстрее вникать в детали проекта и использовать уже готовые конструкции, а не начинать работу с нуля;
- внимание к деталям. Мы имеем дело с огромными массивами данных, поэтому очень важно, чтобы полученные итоги были достоверными и обоснованными. Правило: «Семь раз примерь, один раз отрежь» — применимо к любой аналитической работе, где главный враг — суета, из-за которой можно не заметить важные мелочи;
- коммуникабельность. Очень банальный, но актуальный скилл. Приходится общаться с большим количеством специалистов — от бизнес-заказчиков до проектных менеджеров, разработчиков и тестировщиков, доносить до них нужную информацию и делать релевантные запросы;
- навыки презентации. Мало выполнить работу и в совершенстве знать результат, необходимо сжато и доходчиво донести информацию до заказчиков/руководства/коллег. Это универсальный навык, пожалуй, полезный не только в аналитике, но и во многих других профессиях;
- работа в команде. Здесь все понятно. Без комментариев.
Где учиться на SQL-аналитика
В университете у нас был небольшой курс, посвященный изучению SQL, однако, приступив к работе, я поняла, что это больше теория. Практика же требует намного больших знаний и умений, поэтому большим подспорьем были экспертные статьи, книги, курсы и даже Telegram-каналы. Что могу посоветовать:
Один из самых известных и мейнстримных, но очень толковых курсов. Акцент сделан на том, чтобы научить созданию БД и правильно прописывать запросы, дать азы о связанных таблицах. Особенно полезным курс будет для тех, кто только начинает знакомство с SQL и пока мало понимает, что это и о чем это. Многие из наших ребят начинали свой путь в аналитике именно с этих курсов.
Тоже для тех, кто делает первые шаги в анализе. Об SQL рассказывают просто и с самых азов — от установки до решения задач с различными операторами.
Отличный и понятный, что немаловажно, учебник по SQL. Был очень полезен на начальных этапах работы, когда приходилось освежать знания.
Для тех, кто очень хочет связать свою жизнь с аналитикой, но не знает, с чего начать. Автор делает акцент на именно на том, как работать с информацией и на чем лучше концентрироваться.
Священная вещь. Большой русскоязычный (!) портал с документацией по ClickHouse, к которой постоянно обращаемся. Здесь можно найти ответ на любой интересующий вопрос. Все расписано емко, подробно и без воды. Кстати, в Telegram есть классный чат «ClickHouse не тормозит» с живым обсуждением самых разных тем.
Совет: перед тем, как выбрать курс, обязательно посмотрите, есть ли обратная связь и домашние задания. Теория теорией, но лучше практики ничего нет.
Быть SQL-аналитиком не значит сидеть с девяти до шести в офисе. Это интерес к своему делу в любое время дня. Не раз замечала, что для нас скинуть интересный кейс, экспертную статью в рабочий чат — естественное дело.
Профессия SQL-аналитика, с одной стороны, требует огромной точности и «аналитически заточенного разума», с другой же — предполагает креатив и возможность проявить творческую нотку. Не стоит этого бояться.
К чему надо быть готовым:
- постоянное повышение своих скиллов;
- поиск нестандартных путей решения задач;
- готовность перенимать чужой опыт и двигаться вперед;
- рутина, частая однообразная работа.
Фото на обложке: LightField Studios/shutterstock.com