SQL

Warum ist SQL wichtig für Data Scientists?

Data Scientists verwenden SQL, um große Datenmengen in relationalen Datenbanken zu analysieren und zu verarbeiten. SQL bietet ihnen die Möglichkeit, Daten effizient zu extrahieren, zu transformieren und zu laden (ETL), Datenmodelle zu erstellen, komplexe Abfragen zu formulieren und die Ergebnisse zu visualisieren.

Sie dient dazu, Daten zu speichern, zu lesen, zu aktualisieren und zu löschen, sowie komplexe Abfragen zu erstellen, um Informationen aus den Daten zu extrahieren.

SQL ein unverzichtbares Werkzeug für Analysten und Scientists, die mit relationalen Datenbanken arbeiten. Die Beherrschung von SQL ermöglicht es ihnen, Daten effizient zu analysieren, zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse aus ihnen zu gewinnen.

Was sind grundlegende SQL-Befehle?

• SELECT: Dieser Befehl wird verwendet, um Daten aus einer oder mehreren Tabellen abzurufen.
• FROM: Dieser Befehl gibt die Tabelle an, aus der die Daten abgerufen werden sollen.
• WHERE: Dieser Befehl ermöglicht die Filterung der Ergebnisse nach bestimmten Kriterien.
• ORDER BY: Dieser Befehl sortiert die Ergebnisse nach einer oder mehreren Spalten.
• LIMIT: Dieser Befehl begrenzt die Anzahl der zurückgegebenen Zeilen.

Beispiele für SQL-Abfragen

Alle Kunden aus Deutschland anzeigen:

• SQL
‍‍SELECT * FROM customers WHERE country = 'Deutschland';

‍Die zehn umsatzstärksten Produkte anzeigen:

• SQL
SELECT product_name, revenue
FROM products
ORDER BY revenue DESC
LIMIT 10;
  

Die durchschnittliche Bestellgröße pro Kunde berechnen:

• SQL
SELECT customer_id, AVG(order_amount) AS average_order_amount
FROM orders
GROUP BY customer_id;

Lernressourcen für SQL

• W3Schools SQL Tutorial: https://www.w3schools.com/sql/
• SQLZoo: https://sqlzoo.net/
• DataCamp SQL Kurs: https://www.datacamp.com/learn/sql
• Khan Academy SQL Tutorial: https://www.khanacademy.org/computing/computer-programming/sql

Zusätzliche Informationen

SQL ist eine standardisierte Sprache, d.h. sie kann mit verschiedenen relationalen Datenbanken verwendet werden. Es gibt verschiedene Erweiterungen und Dialekte von SQL, die von bestimmten Datenbanken angeboten werden. Neben der grundlegenden Syntax bietet SQL auch fortgeschrittene Funktionen wie Joins, Subqueries und Fensterfunktionen.

Der Artikel fokussiert sich auf Data Scientists, weil SQL eine besonders wichtige Fähigkeit für diesen Beruf ist. Data Scientists arbeiten häufig mit relationalen Datenbanken, um Daten zu extrahieren, zu transformieren und zu analysieren. SQL ist die grundlegende Sprache, mit der auf diese Daten zugegriffen und verarbeitet wird.

Allerdings sind Datenbanken und SQL auch in anderen Bereichen relevant, zum Beispiel:

• Business Intelligence Analysten: Sie nutzen Daten, um die Performance eines Unternehmens zu verstehen und zu verbessern. SQL hilft ihnen, relevante Daten aus Datenbanken zu ziehen.
• Datenbankadministratoren: Sie verwalten und warten Datenbanken, wozu auch das Schreiben von Abfragen mit SQL gehört.
• Entwickler: In vielen Entwicklungsprojekten sind Datenbanken involviert, sodass Entwickler mit SQL arbeiten müssen, um mit diesen zu interagieren.

Zusammengefasst: Während SQL für Data Scientists besonders wichtig ist, findet es auch Anwendung in anderen Bereichen, die mit Daten und Datenbanken arbeiten.

Hinweis: Dieses Glossar wurde mit Unterstützung von KI-Technologien wie Gemini und ChatGPT erstellt und gepflegt.