첫 번째 SQL 프로젝트를 완료한 방법(및 배운 내용)
나는 마침내 나의 첫 번째 (많은) SQL 프로젝트를 수행하게 되었습니다. 나는 꽤 오랫동안 데이터 분석에 들어가야 한다는 생각을 갖고 있었습니다. 내 좋은 친구가 금융 분야의 경력을 바탕으로 내 기술을 향상시키는 데 적합할 것이라고 제안했습니다. 그는 나에게 올바른 방향을 알려줬고, 나는 데이터 분석/엔지니어링에 대한 학습 경로를 찾기 위해 자체 연구를 수행했으며 현재 작업이 진행 중입니다. SQL 갑옷을 내 무기고에 추가하세요!
처음 SQL을 배우기 시작했을 때는 간단한 쿼리가 얼마나 큰 힘을 발휘할 수 있는지 전혀 몰랐습니다. 그러나 첫 번째 실제 프로젝트를 완료한 후 이제 SQL이 데이터 분석의 중추인 이유를 알게 되었습니다. 이제 더 이상 고민하지 마세요...
? 프로젝트
저는 다음과 같은 질문을 하면서 데이터 분석가 역할에 대한 채용 공고를 분석하기 시작했습니다.
가장 연봉이 높은 직업은 무엇인가요?
이 직업에는 어떤 기술이 필요합니까?
가장 수요가 많고 수익성이 높은 기술은 무엇입니까?
목표는 SQL을 배우는 것뿐만 아니라 나와 다른 사람들이 특정 기술을 배우는 데 우선순위를 두는 데 도움이 될 수 있는 취업 시장의 추세를 파악하는 것이었습니다. 데이터는 1년 전(2023년)의 것이지만 쿼리 실행을 통해 얻은 통찰력은 여전히 매우 중요합니다!
내가 사용한 도구
시작하기 위해 다음과 같이 작업했습니다.
- "가벼운" 쿼리를 위한 SQLite. 제가 기본을 배우는 동안 SQLite는 메인 편집자였습니다. 브라우저에서 액세스할 수 있는 편리함이 마음에 들었습니다.
- 데이터베이스 관리를 위한 PostgreSQL. IDE를 생성하고 로컬 데이터베이스를 생성할 수 있었습니다.
- 직업 및 스킬 데이터 조회를 위한 SQL
- SQL 쿼리를 편집하기 위한 VS Code입니다. 저는 모든 프로그래밍 언어로 코드를 작성하고 편집할 수 있다는 점과 PostgreSQL 및 GitHub와 같은 다른 리소스와의 통합이 가능한 유연성에 매료되었습니다.
- GitHub를 통해 내 스크립트를 정리하고 공유할 수 있습니다. 데이터베이스 자체에는 채용 공고, 회사 데이터, 필요한 기술 및 기술 세부 정보라는 4개의 테이블이 있습니다. 꽤 평범한 내용이지만 흥미로운 통찰력을 탐구하기에 충분합니다.
내가 한 일
진행 상황은 다음과 같습니다.
첫번째, 기본
필터링(WHERE), 정렬(ORDER BY), 테이블 조인(INNER JOIN)과 같은 간단한 쿼리부터 시작했습니다. SQL의 처음 몇 줄을 작성하면 힘이 납니다. 마침내 데이터와 통신할 수 있게 되었습니다.
고급화
다음으로 CTE(공용 테이블 표현식), CASE 문 및 일부 날짜 함수를 사용하여 수준을 높였습니다. 어려웠지만 이러한 도구를 사용하면 복잡한 쿼리를 관리 가능한 단계로 전환할 수 있습니다.
재미있는 부분: 프로젝트
마지막으로 실제 질문에 답하기 위해 제가 배운 모든 것을 적용했습니다.
고액 연봉 직업: Meta 및 AT&T와 같은 회사의 원격 데이터 분석가 역할은 최대 $650,000의 급여를 제공했습니다.
수요가 많은 기술: SQL이 90,000개의 채용 공고에 나타나며 목록을 지배했습니다. Python과 Tableau도 크게 뒤처지지 않았습니다.
최적의 학습 기술: 수요와 급여 데이터의 균형을 맞추면서 SQL, Python 및 Tableau가 경력 성장을 위한 필수 요소라는 것을 알았습니다.
나의 주요 시사점
SQL은 당신의 초능력입니다
SQL은 데이터를 신속하고 효과적으로 통찰력으로 변환합니다. 이를 알면 실제 문제를 해결할 수 있는 문이 열립니다.
기술이 중요합니다
SQL 및 Python과 같은 일부 기술은 시대를 초월합니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅, Snowflake 또는 Go와 같은 최신 도구를 계속 업데이트하면 데이터 경력에서 더 큰 가능성을 얻을 수 있습니다.
작게 시작하고 크게 생각하세요
단순한 쿼리로 시작된 이 프로젝트는 점들을 연결하면서 실력과 급여에 대한 강력한 분석으로 발전했습니다.
이것이 중요한 이유
SQL을 배우는 것은 단순히 기술을 습득하는 것이 아니라 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 힘을 실어주는 것이었습니다. 이제 트렌드를 파악하고 기회를 포착하며 오늘날의 취업 시장에서 가장 중요한 기술의 우선순위를 정할 수 있습니다.
SQL을 처음 접하시는 분이라면 이런 프로젝트부터 시작해 보시는 것을 적극 추천합니다. 단순한 학습 경험이 아니라 자신감을 키워줍니다.
이 프로젝트는 여기에서 찾을 수 있습니다: https://github.com/commacap/SQL-Project.git
공유할 SQL 또는 자신의 초보자 프로젝트에 대한 생각이 있나요? 댓글로 알려주세요. 여러분의 이야기를 듣고 싶습니다!
위 내용은 첫 번째 SQL 프로젝트를 완료한 방법(및 배운 내용)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.
