Comment j'ai réalisé mon premier projet SQL (et ce que j'ai appris)

J'ai enfin pu réaliser mon premier (parmi tant d'autres) projet SQL. J'avais l'idée de me lancer dans l'analyse de données depuis un bon moment. Un bon ami à moi m’a suggéré que ce serait un complément approprié à mes compétences suite à mon expérience en finance. Il m'a orienté dans la bonne direction, j'ai fait mes propres recherches pour découvrir le parcours d'apprentissage vers l'analyse/l'ingénierie des données et maintenant nous y sommes, travail en cours. L'armure SQL dans mon arsenal !

Quand j'ai commencé à apprendre SQL, je n'avais aucune idée de la puissance que ces requêtes simples pouvaient contenir. Mais après avoir terminé mon premier projet concret, je comprends maintenant pourquoi SQL est l'épine dorsale de l'analyse des données. Maintenant, sans plus tarder...

? Le projet
J'ai décidé d'analyser les offres d'emploi pour les rôles d'analyste de données, en posant des questions telles que :

Quels sont les emplois les mieux rémunérés ?
Quelles compétences ces emplois nécessitent-ils ?
Quelles compétences sont les plus demandées et les plus lucratives ?
L'objectif n'était pas seulement d'apprendre SQL, mais également de découvrir les tendances du marché du travail qui pourraient m'aider (et d'autres) à prioriser l'apprentissage de compétences spécifiques. Les données datent d'il y a un an (2023), mais les informations issues de l'exécution des requêtes restent inestimables !

Les outils que j'ai utilisés
Pour commencer, j'ai travaillé avec :

1. SQLite pour les requêtes "légères". SQLite était l'éditeur principal pendant que j'apprenais les bases. J'ai adoré la commodité d'y accéder depuis mon navigateur.
2. PostgreSQL pour la gestion de bases de données. J'ai pu créer un IDE et créer une base de données locale.
3. SQL pour interroger les données sur les emplois et les compétences.
4. VS Code pour éditer mes requêtes SQL. J'ai été fasciné par le fait qu'il permette d'écrire et d'éditer du code dans n'importe quel langage de programmation et par sa flexibilité avec l'intégration à d'autres ressources telles que PostgreSQL et GitHub.
5. GitHub pour organiser et partager mes scripts. La base de données elle-même comportait quatre tableaux : les offres d'emploi, les données de l'entreprise, les compétences requises et les détails des compétences. Des trucs assez standards, mais suffisants pour approfondir des informations intéressantes.

Ce que j'ai fait
Voici comment ça s'est passé :

Tout d'abord, les bases
J'ai commencé avec des requêtes simples comme le filtrage (WHERE), le tri (ORDER BY) et la jointure de tables (INNER JOIN). Écrire ces premières lignes de SQL m'a semblé stimulant : je communiquais enfin avec des données.

Devenir avancé
Ensuite, j'ai progressé avec les expressions de table communes (CTE), les instructions CASE et même certaines fonctions de date. C'était un défi, mais ces outils ont transformé des requêtes complexes en étapes gérables.

La partie amusante : le projet
Finalement, j’ai appliqué tout ce que j’avais appris pour répondre à de vraies questions :

Emplois les mieux rémunérés : les postes d'analyste de données à distance dans des entreprises comme Meta et AT&T offraient des salaires allant jusqu'à 650 000 $.
Compétences recherchées : SQL domine la liste, apparaissant dans 90 000 offres d'emploi. Python et Tableau n'étaient pas loin derrière.
Compétences optimales à acquérir : en équilibrant la demande et les données salariales, j'ai trouvé que SQL, Python et Tableau étaient indispensables pour l'évolution de carrière.

Mes points clés à retenir
SQL est votre super pouvoir
SQL transforme les données en informations, rapidement et efficacement. Le savoir ouvre les portes à la résolution de vrais problèmes.

Les compétences comptent
Certaines compétences, comme SQL et Python, sont intemporelles. Mais rester à jour avec des outils plus récents comme le cloud computing, Snowflake ou Go peut ouvrir de plus grandes possibilités dans la carrière des données.

Commencez petit, pensez grand
Ce projet a commencé avec des requêtes simples, mais au fur et à mesure que je reliais les points, il a évolué vers une analyse puissante des compétences et des salaires.

Pourquoi c'est important
Apprendre SQL ne consistait pas seulement à acquérir une compétence technique, il s'agissait également de me donner les moyens de prendre des décisions basées sur les données. Désormais, je peux identifier les tendances, repérer les opportunités et prioriser les compétences les plus importantes sur le marché du travail actuel.

Si vous débutez avec SQL, je vous recommande fortement de commencer par un projet comme celui-ci. Ce n’est pas seulement une expérience d’apprentissage, c’est un booster de confiance.

Vous pouvez trouver ce projet ici : https://github.com/commacap/SQL-Project.git

Vous avez des idées sur SQL ou vos propres projets de débutant à partager ? Faites-le-moi savoir dans les commentaires : j'aimerais entendre votre histoire !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!