SQL für Data Science

University of California, Davis via Coursera

Go to Course: https://www.coursera.org/learn/sql-for-data-science-de

Introduction

### Course Review and Recommendation: SQL für Data Science on Coursera In the era of big data, the proficiency to analyze and glean insights from data has never been more critical. The course **SQL für Data Science** on Coursera addresses this demand by providing an in-depth understanding of SQL (Structured Query Language), which is essential for anyone aiming to pursue a career in data science. With data scientists being one of the most sought-after professionals in today's job market—boasting an impressive median salary of $110,000 and a plethora of job openings—this course is a valuable stepping stone for those looking to break into this field. #### Course Overview This course is designed to equip learners with foundational as well as advanced SQL skills, enabling them to manage, analyze, and interpret data effectively. The structure of the course is logical and comprehensive, making it ideal for beginners and intermediate learners alike. Here’s what you can expect from the course modules: 1. **Introduction to SQL and Data Selection**: The course kicks off with the basics of SQL, helping students differentiate it from other programming languages. You will learn about essential roles in data management, including those of a database administrator and a data scientist. The module also covers the SELECT statement and the fundamental syntax rules that govern SQL coding. 2. **Filtering, Sorting, and Calculating Data**: Building on the foundational knowledge, this module introduces several clauses and operators, such as WHERE, BETWEEN, IN, and others. Students will explore how to filter and sort data effectively, as well as perform basic calculations using aggregate functions like COUNT, AVERAGE, and MAX. 3. **Subqueries and Joins in SQL**: This module dives into more complex SQL operations, specifically subqueries and various types of joins. By understanding how to link and retrieve relevant data across multiple tables, students enhance their data manipulation skills significantly. 4. **Modifying and Analyzing Data with SQL**: The final module emphasizes data manipulation techniques, focusing on string operations, date handling, and data governance. It also encourages learners to integrate SQL into practical data-science applications. #### Why Recommend SQL für Data Science? - **Practical and Hands-On Approach**: The course emphasizes hands-on learning and problem-solving, which is critical in the data science field. Real-world applications ensure that learners can take their skills beyond theory and into practice. - **Expert Instruction**: The course is crafted by experienced instructors who break down complex concepts into manageable lessons, making it accessible for beginners. - **Reputable Platform**: Coursera is known for its high-quality educational offerings and partnerships with renowned institutions. Completing this course will likely be regarded favorably by potential employers. - **Career Advancement**: With the ability to analyze and query data, you'll be well-prepared for various roles within data science and analytics, giving you an edge in the job market. - **Self-Paced Learning**: This course allows you to learn at your own pace, making it convenient for those balancing other commitments. #### Conclusion In conclusion, **SQL für Data Science** is a course that not only teaches you the essential skills necessary for data analysis but also empowers you to think critically and make informed decisions based on data. Given the increasing demand for data-savvy professionals, this course is a worthwhile investment in your career. I highly recommend it for anyone aspiring to thrive in the data science or analytics field. Enroll today on Coursera and take the first step towards becoming a proficient data analyst!

Syllabus

Erste Schritte sowie Auswählen und Abrufen von Daten mit SQL

In diesem Modul lernen Sie, SQL zu definieren und zu diskutieren, wie sich SQL von anderen Computersprachen unterscheidet. Sie werden in der Lage sein, die Rollen eines Datenbankadministrators und eines Data Scientist zu vergleichen und die Unterschiede zwischen Eins-zu-eins-, Eins-zu-viele- und Viele-zu-viele-Beziehungen mit Datenbanken zu erklären. Sie werden in der Lage sein, die SELECT-Anweisung zu verwenden und einige grundlegende Syntaxregeln zu erläutern. Sie werden in der Lage sein, Kommentare in Ihren Code einzufügen und dessen Bedeutung zu erfassen.

Filtern, Sortieren und Berechnen von Daten mit SQL

In diesem Modul lernen Sie, mehrere neue Klauseln und Operatoren zu verwenden, darunter WHERE, BETWEEN, IN, OR, NOT, LIKE, ORDER BY und GROUP BY. Sie werden in der Lage sein, die Platzhalterfunktion zu nutzen, um nach spezifischeren Datensätzen oder Teilen von Datensätzen zu suchen, einschließlich ihrer Vor- und Nachteile, und wie man sie am besten einsetzt. Sie werden in der Lage sein, die Verwendung grundlegender mathematischer Operatoren sowie von Aggregatfunktionen wie AVERAGE, COUNT, MAX, MIN und anderen zu diskutieren, um mit der Analyse unserer Daten zu beginnen.

Unterabfragen und Verknüpfungen in SQL

In diesem Modul lernen Sie, Unterabfragen zu erörtern, einschließlich ihrer Vor- und Nachteile und wann sie zu verwenden sind. Sie können sich an das Konzept eines Schlüsselfeldes erinnern und erörtern, wie diese uns helfen, Daten mit Verknüpfungen zu verknüpfen. Sie werden in der Lage sein, verschiedene Arten von Verknüpfungen zu identifizieren und zu definieren, darunter die kartesische Verknüpfung, die innere Verknüpfung, linke und rechte Verknüpfungen, vollständige äußere Verknüpfungen und die Selbstverknüpfung. Sie werden in der Lage sein, Aliase und Präqualifikatoren zu verwenden, um Ihren SQL-Code ordentlicher und effizienter zu gestalten.

Ändern und Analysieren von Daten mit SQL

In diesem Modul werden Sie lernen, wie Sie Zeichenketten durch Verketten, Trimmen, Ändern der Groß- und Kleinschreibung und die Verwendung der Teilzeichenfolgen-Funktion verändern können. Sie werden in der Lage sein, die Datums- und Uhrzeitzeichenfolgen genau zu besprechen. Sie werden in der Lage sein, Case-Anweisungen zu verwenden und dieses Modul mit einer Diskussion über Daten-Governance und Profiling abzuschließen. Sie werden auch in der Lage sein, grundlegende Prinzipien bei der Verwendung von SQL für Data Science anzuwenden. Sie werden in der Lage sein, Tipps und Tricks zu nutzen, um SQL in einem Data-Science-Kontext anzuwenden.