Top 10 des conseils des experts SQL pour la Data
Actuellement, le langage SQL se classe parmi les deux langages les plus couramment utilisés lorsqu’il s’agit de parler avec la DATA.
Si tu ambitionnes de devenir un expert en SQL, la voie la plus sûre pour y parvenir consiste à apprendre auprès de professionnels chevronnés en la matière.
Dans l’optique d’aider ma communauté, j’ai sollicité les meilleurs experts en SQL pour qu’ils partagent des conseils d’apprentissage et techniques avec les aspirants experts en DATA.
Dans cet article, je dévoile la liste de ces experts ainsi que leurs conseils les plus précieux.
Expert 1
Conseil d'apprentissage
1.Pratique Régulière : L’Art de la Perfection
« La pratique fait le maître ». Cette maxime ancienne n’a jamais été aussi vraie pour le SQL. Un apprentissage actif et continu est la clé. Impliquez-vous dans des défis quotidiens sur des plateformes telles que SQLZoo ou HackerRank. Ces plateformes offrent une gamme variée de problèmes qui simulent des scénarios réels, aiguisant ainsi vos compétences de résolution de problèmes et votre capacité à écrire des requêtes efficaces. Par exemple, vous pourriez vous retrouver à écrire une requête complexe pour identifier les habitudes d’achat des clients dans une base de données de commerce électronique, vous permettant ainsi de développer une compréhension profonde de l’agrégation de données et des jointures.
2. Analyse de Cas Réels : Au Cœur de la Prise de Décision
Comprendre comment les requêtes SQL influencent les décisions d’affaires est fondamental. « Les données sont précieuses, mais l’interprétation des données est inestimable. « Cherchez activement à participer à des réunions où les données sont analysées et discutées. Cela vous donnera un aperçu précieux de la manière dont vos compétences en SQL peuvent être directement appliquées pour influencer les stratégies d’entreprise. L’analyse de cas réels, que ce soit à travers des études de cas en ligne ou des simulations que vous créez, vous aidera à comprendre le contexte commercial dans lequel vos requêtes SQL sont utilisées.
Conseil technique
Compréhension des Données : La Cartographie de l’Information
La modélisation et l’analyse des données sont au cœur de SQL. « Une carte précise vaut mieux qu’un trésor caché. « Consacrez du temps à comprendre comment les données sont structurées, reliées et stockées dans votre organisation. Cela vous aidera non seulement à écrire des requêtes plus précises et efficaces mais aussi à comprendre l’impact de ces requêtes sur la performance globale de la base de données. Utiliser des outils de visualisation de données peut transformer les chiffres et les tableaux en insights visuels, rendant l’interprétation des données plus intuitive et significative.
Conclusion : En suivant ces conseils d’expert, vous ne vous contenterez pas de
maîtriser les aspects techniques de SQL, mais vous développerez
également une compréhension stratégique de la manière dont les données
peuvent être utilisées pour façonner les décisions d’affaires, ce qui
est essentiel pour un junior data analyst aspirant à devenir un leader
dans le domaine.
Expert 2
Conseil d'apprentissage
J’ai pratiqué le SQL avec plusieurs plateformes en ligne, mais la plupart d’entre elles manquent un élément important : les exemples ne proviennent pas du monde Business.
La capacité à appliquer le SQL à des scénarios professionnels est l’un des aspects essentiels de l’apprentissage du SQL.
Les bonnes plateformes en ligne devraient proposer des exercices et des problèmes provenant de scénarios réels du monde professionnel. Cette exposition est cruciale pour vous. Pourquoi ? Parce que vous devez comprendre comment le SQL est utilisé dans des contextes professionnels réels. Cela vous prépare au mieux aux situations que vous rencontrerez dans vos rôles professionnels.
En résolvant ces problèmes réels tout en pratiquant le SQL en ligne, vous pouvez acquérir des connaissances sur la gestion et l’analyse des données dans diverses industries, vous préparant ainsi mieux à votre carrière.
Voici les plateformes que je conseille :
Conseil technique
Bonne pratique: CTE > Sous-requête
Lorsque j’ai commencé en tant que data analyst, j’écrivais beaucoup de sous-requêtes car je pensais que c’était pratique.
Le problème est survenu quelques semaines plus tard lorsque je suis retourné à ma requête et je n’y comprenais plus rien.
Le code n’était tout simplement pas lisible. Il était impossible de retrouver la logique dans la requête.
C’est d’autant plus complexe lorsque la requête contient plusieurs sous-requêtes.
J’ai rapidement appris que ce n’était pas une bonne pratique.
Pourtant, je vois beaucoup de Data Analysts faire cela : inclure des sous-requêtes dans leurs requêtes, et ainsi créer plusieurs niveaux d’imbrication.
La solution à cela est d’utiliser les CTEs.
L’utilisation des CTE présente plusieurs avantages :
- Réutilisabilité : Au lieu de devoir déclarer la même sous-requête à chaque endroit où vous en avez besoin, vous pouvez utiliser une CTE pour définir une table temporaire une fois, puis vous y référer chaque fois que nécessaire.
- Lisibilité : Il est plus facile de suivre les idées dans une séquence qu’avec des enchaînements imbriqués. Lorsque vous rédigez une requête, il est plus aisé de diviser une requête complexe en morceaux plus petits en utilisant des CTE.
- Débogage : Les CTE facilitent le débogage et la résolution de problèmes dans les requêtes SQL en isolant la logique de la requête dans des sections nommées. Cela permet de tester facilement et de valider les résultats intermédiaires, aidant à identifier et résoudre les problèmes.
- Performances : Étant donné que les CTE sont des ensembles de résultats temporaires, ils sont stockés en mémoire, ce qui réduit le nombre d’opérations sur le disque nécessaires pour récupérer les données. En revanche, les sous-requêtes peuvent entraîner une exploration répétée de la même table, ce qui ralentit les performances de la requête.
Expert 3
Conseil d'apprentissage
Utilisez sqlfmt pour formatter votre SQL et vérifiez le formattage dans la CI, parce que vous aurez du SQL lisible sans perdre du temps à l’écrire.
Conseil technique
Écrivez vos requêtes puis demandez aux IA génératives de les réécrire de la façon la plus courte possible et en utilisant des fonctions SQL avancées. Cela devrait vous permettre de découvrir des mots comme MERGE et son cas WHEN NOT MATCHED BY SOURCE ».
Expert 4
Conseil d'apprentissage
La recherche d’un dataset de qualité est le point de départ essentiel pour tout projet d’analyse de données. Vous pourrez utiliser des plateformes renommées de mise à disposition de datasets comme Kaggle, Data Gouv, et Qandl…. En explorant ces sources, sélectionnez un dataset aligné sur vos passions, qu’il s’agisse de football, de basketball, d’immobilier, ou d’autres sujets captivants.
Une fois le dataset choisi, l’étape suivante consiste à entreprendre un projet d’analyse approfondie en utilisant SQL. L’utilisation de SQL offre une puissante flexibilité pour interroger et analyser les données de manière efficace. Vous aurez l’occasion de mettre en pratique vos connaissances SQL existantes tout en explorant et en exploitant des concepts avancés.
Ce processus d’analyse approfondie vous permettra d’extraire des informations significatives et découvrir des tendances pertinentes liés à votre domaine d’intérêt. En appliquant des techniques avancées en SQL, vous pourrez optimiser vos requêtes pour des performances accrues, manipuler les données avec précision, et présenter des résultats clairs.
En résumé, la recherche et l’analyse de datasets de qualité, combinées à l’utilisation avancée de SQL, constituent une opportunité enrichissante pour développer vos compétences en analyse de données, tout en explorant des domaines qui suscitent votre passion. Ce projet peut également servir de référence concrète pour démontrer votre expertise en SQL dans des contextes professionnels.
Conseil technique
Attribuez des noms descriptifs aux objets de base de données.
Optez pour des termes significatifs et explicites lors de la dénomination de tables, de colonnes, de vues, de procédures stockées et autres renforcent la lisibilité et la compréhension du code SQL.
Exemples de noms descriptifs :
Évitez l’utilisation de termes génériques comme « col1 » ou « fld1 », et privilégiez des dénominations explicites telles que « nom_client » ou « date_commande ».
Préférez « commande_client » à « tbl_orders » pour une clarté immédiate.
Dans le cas des procédures stockées, choisissez des noms qui reflètent clairement leur fonction, tels que « calculer_moyenne » au lieu de « proc1 »
En adoptant cette approche de dénomination descriptives, vous façonnez un code SQL non seulement plus maintenable, lisible, et compréhensible, mais également un environnement de base de données plus intuitif. Ces pratiques contribuent de manière significative à la qualité globale du développement, facilitant les processus de gestion et de maintenance au fil du temps.
EXPERT 5
Conseil d'apprentissage
1. Ne pas essayer de tout connaitre en sql mais plutôt de maitriser parfaitement ce dont on a besoin quotidiennement.
2. Qu’il vaut mieux pratiquer que de lire sans cesse des tutos.
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