معمولاً فرض بر این است که زبانهای برنامهنویسی فقط برای اهداف برنامهنویسی مورد استفاده قرار میگیرند، اما SQL این کلیشه را میشکند زیرا میتواند توسط افراد در تیم بازاریابی یا فروش برای بررسی دادههایشان با اجرای چند پرسوجو در مجموعه دادهها استفاده شود. روند فروش یا کمپین های بازاریابی خود را ببینید. SQL برای بخش مالی نیز مفید است، زیرا برای تجزیه و تحلیل مالی مفید است که به صرفه جویی در زمان بسیار کمک می کند در حالی که داده های مالی دارای ارقام بزرگ هستند.
تکنولوژی همچنان در حال به روز رسانی است. با این کار، برای زنده ماندن در صنعت فناوری، باید همیشه با آخرین فناوری ها به روز شود. در مرحله یادگیری فناوری جدید، SQL به عنوان یک دوست مطرح می شود زیرا بیشتر فناوری های داده گرا از رابط SQL استفاده می کنند. هر جنبه ای از فناوری باشد، همه دارای داده هستند و بنابراین، باید SQL را به هر شکلی پشتیبانی کنند. با این اوصاف، یادگیری SQL یک موقعیت برد-برد است، زیرا به احتمال زیاد هنگام کار بر روی هر فناوری داده یا داده محور مفید است.
داده است! این داده های ارزشمند باید به طور موثر ذخیره و مدیریت شوند. به دلیل شیوع کووید-19، بسیاری از بخشها تا سال 2022 از حالت فیزیکی به کاملا مجازی تبدیل شدهاند. کتابهای بیشتری با کتابهای الکترونیکی جایگزین میشوند، مقالهها با فایلهای PDF جایگزین میشوند، ثبتکنندههای ورود دادهها با برگههای اکسل جایگزین میشوند. این منجر به داده های بیشتر می شود، داده های بیشتر منجر به نیاز به مدیریت داده ها می شود. وقتی پایگاه داده ای به بزرگی میلیون ها ورودی در آن دارید، تجزیه و تحلیل دستی داده ها همیشه راحت نیست. پرس و جوهای SQL انجام عملیات های مختلف مانند گرفتن ردیف ها بر اساس معیارهای فیلتر خاص از پایگاه داده عظیم و حتی انجام دستکاری در آن را به صورت مناسب انجام می دهد.
تحلیل دادهها شامل پردازش و تفسیر دادهها برای استنباط اطلاعات ارزشمند از آن است که میتواند در پاسخ به یک سؤال یا حل یک مشکل کمک کند. SQL به عنوان پرتقاضاترین مهارت در مجموعه مهارت برای نقش های تحلیلگر داده فهرست شده است، زیرا تجزیه و تحلیل داده ها شامل کار با حجم عظیمی از داده ها و انجام دستکاری روی آن است. SQL تصمیم گیری استراتژیک تجاری را برای یک تحلیلگر داده آسان تر می کند که می تواند با تجزیه و تحلیل روندهای کسب و کار به نفع ذینفعان باشد.
Machine Learning Engineer من تقریباً 4 سال است که به عنوان مهندس ML کار می کنم و در سایر مشاغل علوم داده در طول مسیر کار کرده ام. اگر شما هم مانند من هستید که زمانی قصد دارید از زندگی دانشگاهی خود به دنیای مهندسی ML بروید یا از یک شغل متفاوت به این رشته هیجان انگیز بروید. من قصد دارم شما را از طریق مراحلی که اگر امروز از نو شروع میکردم، برمیداشتم، در مورد اینکه دقیقاً روی چه چیزی تمرکز میکردم، برمیداشتم و سپس یک تخمین زمان تقریبی در مورد مدت زمانی که باید روی هر منطقه تمرکز کنید، به شما ارائه میدهم، به طوری که شما می تواند گام به گام مهارت های شما را در طول سال بهبود بخشد. ما با بسیاری از نکات مشخص در مورد چگونگی تبدیل این مهارت ها به یک پیشنهاد شغلی و مکان یادگیری آنها به پایان خواهیم رساند.
نمایش نظرات