Dlaczego warto uczyć się baz danych, SQL i języka programowania Python?

Warto nauczyć się języka SQL, baz danych i Pythona, gdyż są to obszary, których znajomość otwiera drzwi do wielu ciekawych ścieżek kariery w branży IT. Bazy danych stanowią nieodłączny element przechowywania informacji, a umiejętność ich obsługi staje się coraz bardziej niezbędna w środowisku zawodowym. 

SQL przypomina język naturalny i jest uważany za jeden z najprostszych języków do opanowania. Rozpoczęcie nauki programowania od niego bardzo ułatwia postawienie pierwszych kroków w obszarze analizy, tworzenia aplikacji oraz przetwarzania i analizy danych. 

Python z kolei, będąc wszechstronnym językiem programowania, integruje się doskonale z bazami danych, umożliwiając rozwijanie zaawansowanych aplikacji i skryptów. Dzięki bibliotekom Pythona, takim jak Pandas i NumPy, programiści oraz analitycy mogą szybko wczytywać dane z baz SQL, weryfikować je, przetwarzać i analizować. Narzędzia do wizualizacji danych, takie jak Matplotlib, Plotly czy Seaborn ułatwiają prezentację wyników analizy. 

SQL i Python w wielu firmach stanowią podstawowe narzędzia pracy dla osób pracujących w roli analityków, programistów czy administratorów baz danych. Jednocześnie dla osób początkujących języki te są często łatwiejsze do opanowania niż np. Java, C++, czy C#.

Od czego najlepiej zacząć naukę zapytań SQL?

Jeśli dopiero rozpoczynasz swoją przygodę z programowaniem i bazami danych, na początek znajdź tutorial, książkę lub szkolenie, w których od podstaw, krok po kroku przedstawiony będzie język SQL. Pozwoli Ci to na systematyczne i uporządkowane zdobywanie wiedzy.  W książce lub na szkoleniach od podstaw, zakres materiału ułożony jest przeważnie od najłatwiejszych tematów do tych bardziej skomplikowanych. Poszczególne zagadnienia są przedstawione dokładnie w takiej kolejności, w jakiej najłatwiej jest je poznawać. 

Naukę języka SQL najlepiej zacząć od zrozumienia koncepcji relacyjnych baz danych oraz poznania tabel, kolumn, typów danych i podstawowych struktur składni języka SQL.

Na początek wybierz do nauki jedno środowisko i jeden dialekt SQL np. MS SQL w środowisku SQL Server i dobrze opanuj podstawy. Później, w ramach poszerzania wiedzy, możesz eksperymentować z różnymi rodzajami baz danych, takimi jak MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server czy SQLite. Dzięki temu poznasz różne narzędzia do tworzenia baz i zarządzania nimi oraz różne dialekty języka SQL. 

Krótki kurs SQL pozwala na szybkie opanowanie podstaw.  Poznasz na nim podstawą składnię języka SQL oraz dowiesz się, na co należy zwrócić uwagę podczas nauki programowania. Zobaczysz, jakie narzędzia ułatwiają pracę na różnych platformach oraz w jaki sposób wsparcie społeczności skupionej wokół danej technologii pomaga w zdobywaniu wiedzy. 

Dużo wartościowych informacji znajdziesz również na portalach, takich jak Stack Overflow i Kaggle, które skupiają społeczność związaną z analizą i programowaniem.

SQL i Python w ramach Twojego projektu. Zarządzanie procesem nauki, ścieżki kariery, wsparcie społeczności.

Jeśli jesteś na początku swojej kariery w branży IT, ale wiesz już, że chcesz poznać SQL i Python, zacznij naukę od języka SQL, gdyż jest on łatwiejszy do zrozumienia niż Python. W pierwszym kroku poznaj podstawowe zapytania SQL, za pomocą których można odczytywać dane z bazy.

W kolejnym kroku zacznij naukę podstawowej składni Pythona. Opanuj struktury języka, takie jak zmienne, pętle, instrukcje warunkowe i funkcje. 

Znając podstawową składnię SQL i Pythona wybierz ścieżkę, w której chcesz się dalej rozwijać. Ścieżek kariery i różnych technologii używanych przez firmy jest bardzo dużo i pewnie znajdziesz obszar, który będzie dla Ciebie szczególnie interesujący. Możesz przykładowo wybrać rolę:

• analityka baz danych - w tej roli przyda Ci się SQL i Python 
• programisty baz danych - potrzebna jest wówczas umiejętność programowania w języku SQL oraz znajomość narzędzi programistycznych takich jak Visual Studio Code, SQL Server Management Studio
• administratora baz danych - potrzebujesz poznać język SQL oraz narzędzia do zarządzania bazami danych i procesami np. SQL Profiler dla SQL Server i powłokę PowerShell
• analityka danych - potrzebujesz poznać Python oraz biblioteki Pandas, NumPy i Matplotlib

To, jakiego narzędzia będziesz używał  zależy w dużej mierze od firmy, w której znajdziesz zatrudnienie. Dlatego na początek najlepiej pomyśleć, jaki obszar Cię interesuje, przejrzeć oferty pracy w tym obszarze i zobaczyć jakie są najpopularniejsze technologie w nim używane.  Do nauki warto wybrać popularną technologię, gdyż masz wtedy większe szanse na szybkie znalezienie ciekawej pracy.

Jaka jest rola baz danych i SQL w pracy programisty Python, Java lub innych języków i technologii?

W codziennych zadaniach programiści języków Python, Java, czy C#, podczas tworzenia oprogramowania, raczej używają bibliotek i frameworków dostępnych w tych językach. Na co dzień mogą nie mieć konkretnych potrzeb do korzystania z baz danych i SQL'a. W procesie programowania mogą być jednak sytuacje, w których programista musi skorzystać z danych znajdujących się w bazie. Wówczas umiejętność napisania zapytania SQL będzie niezbędna. 

Znajomość baz danych i języka SQL jest uważana w branży IT za jedną z fundamentalnych umiejętności, którą powinien posiadać programista. Bez względu na specjalizację, umiejętność obsługi dużej ilości danych za pomocą SQL jest niezwykle przydatna. W wielu projektach programistycznych, bazy danych pełnią kluczową rolę w przechowywaniu, organizowaniu i dostępie do informacji. Programiści, którzy znają SQL, są w stanie efektywnie manipulować danymi, tworzyć złożone zapytania i dostosowywać się do różnych wymagań biznesowych.

Znajomość SQL jest szczególnie istotna dla programistów pracujących nad projektami webowymi, aplikacjami e-commerce, systemami analizy danych czy projektami z obszaru sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

To, czy jak programista będziesz musiał używać baz danych będzie zależało w dużej mierze od specyfiki Twojego projektu i firmy, w której podejmiesz pracę. W małej firmie programista często wykonuje zadania z różnych obszarów i np. nawet jeśli programuje aplikacje mobilne, program księgowy, czy program do obsługi zamówień, będzie musiał samodzielnie zajrzeć do bazy, w przypadku konieczności skorzystania z danych. W dużych korporacjach, które zatrudniają całe zespoły projektowe do stworzenia danego rozwiązania, będziesz współpracował z innymi programistami. Być może będziesz się wówczas zajmował wyłącznie małym obszarem dużego projektu i nie będzie potrzeby samodzielnego sięgania do bazy.

Czy znajomość programu Excel pomaga w nauce SQL?

Znajomość programu Excel, a zwłaszcza dostępnych w Excelu funkcji wbudowanych, znacznie ułatwia naukę języka SQL. Excel pozwala na organizowanie i analizowanie danych w arkuszach kalkulacyjnych, co pomaga zrozumieć podstawowe koncepcje związane z danymi. Umiejętność korzystania z funkcji w Excelu, takich jak filtrowanie, sortowanie i analiza danych, może być pomocna w zrozumieniu podobnych operacji w SQL.

W Excelu często używamy formuł do wykonywania obliczeń i przekształcania danych. Ich znajomość bardzo ułatwia naukę języka SQL, gdyż logika działania większości funkcji w SQL jest taka sama jak funkcji w Excelu. 

Mimo tego, że Excel i SQL różnią się w zastosowaniu, znajomość funkcji wbudowanych w Excelu stanowi duże ułatwienie w nauce języka SQL.

Korzyści biznesowe związane ze znajomością SQL, baz danych i kodu Pythona

SQL i Python są szeroko używane w środowisku biznesowym w bardzo wielu branżach. Znajomość języka SQL umożliwia tworzenie zapytań do baz danych i pozyskiwanie potrzebnych informacji. Z kolei umiejętność programowania w Pythonie pozwala na automatyzację rutynowych zadań. Dodatkowo dzięki bogatej gamie bibliotek do analizy danych, znając Pythona możemy przetwarzać, analizować i wizualizować dane, co wspomaga podejmowanie lepszych decyzji biznesowych.

Znajomość baz danych, języka SQL oraz języka Python umożliwia np.:

• bezpieczne zarządzanie danymi klientów - bazy zapewniają spójność danych i są bardzo przydatne do bezpiecznego przechowywania dużej ilości informacji. Znając SQL możemy tworzyć bazy, zasilać je danymi oraz odczytywać istniejące już w bazie informacje.
• analizę biznesową - za pomocą języka SQL odczytamy informacje z bazy.  Korzystając z Pythona informacje te możemy analizować i wyciągać z nich wnioski. Analiza obejmuje np. prognozowanie trendów i identyfikowanie obszarów do optymalizacji. Posiadając dane o klientach, ich preferencjach i historii zakupów możemy dostosować ofertę do ich indywidualnych potrzeb.
• automatyzację procesów i raportowania - dzięki znajomości SQL, Pythona i narzędzi z obszaru Business Intelligence, takich jak Power BI możemy budować raporty, w których dane będą automatycznie aktualizowane i udostępniane użytkownikom.
• rozwój aplikacji - wiedza na temat baz danych jest niezbędna dla programistów i deweloperów, którzy tworzą nowe aplikacje biznesowe. Optymalne projektowanie i wykorzystanie baz danych są kluczowe dla efektywnego funkcjonowania aplikacji.

Znajomość baz danych oraz języków SQL i Python ułatwia bezpieczne i efektywne zarządzanie danymi, umożliwia analizę biznesową, personalizację ofert, automatyzację procesów i wiele innych zadań, co jest niezbędne dla sukcesu i konkurencyjności przedsiębiorstwa.

Perspektywa przyszłości - jak znajomość SQL, baz danych i Pythona wpływa na karierę 

Obecnie firmy są w stanie gromadzić i przetwarzać ogromne ilości danych. Dlatego umiejętność pracy z bazami danych oraz językami SQL i Python staje się ważnym elementem w kształtowaniu kompetencji konkurencyjnych na rynku pracy. Wraz z rosnącą ilością generowanych na co dzień danych, umiejętność efektywnego i bezpiecznego zarządzania nimi oraz wyciągania z nich wartościowych informacji staje się w firmach niezbędna.

Znajomość SQL, baz danych i Pythona staje się fundamentalną umiejętnością dla wielu ścieżek kariery. Nie tylko otwiera ona drzwi do tradycyjnych dziedzin, takich jak administracja baz danych czy analiza danych. Jest ona także kluczowym elementem w obszarach nowoczesnych technologii, takich jak sztuczna inteligencja. 

Firmy używają SQL do odczytywania informacji z bazy, generowania raportów i analizy danych. Na ich podstawie menadżerowie są w stanie podejmować lepsze decyzje biznesowe dotyczące np. kierunku rozwoju firmy. W związku rosnącą ilością przetwarzanych informacji, zainteresowanie firm osobami znającymi bazy danych i język SQL stale rośnie.

Zarządzanie bazą danych wymaga umiejętności projektowania, optymalizacji zapytań, a także dbałości o bezpieczeństwo danych. Dlatego firmy często poszukują również osób, które mogą pracować w roli administratora baz danych. 

Z roku na rok na znaczeniu zyskuje również język Python. Już teraz stał się on kluczowym narzędziem w analizie danych, uczeniu maszynowym i automatyzacji zadań. Znajomość Pythona pozwala na pisanie skryptów, tworzenie aplikacji, a także budowanie modeli uczenia maszynowego. Posiadając specjalistów umiejących programować w Pythonie firmy mogą np. tworzyć modele predykcyjne aby spróbować przewidzieć, którzy klienci są skłonni do rezygnacji z usług, jakie produkty mają szansę się najlepiej sprzedawać lub, w których obszarach firma narażona jest na straty. 

Znajomość SQL, baz danych i Pythona to umiejętności cenione obecnie i kluczowe w perspektywie przyszłości. Firmy potrzebują profesjonalistów, którzy są w stanie efektywnie zarządzać danymi, analizować je i wyciągać z nich wartościowe informacje. Dodatkowo rozwój sztucznej inteligencji sprawia, że umiejętność pracy z danymi i programowania stają się kluczowymi kompetencjami.

Najczęściej zadawane pytania:

Dlaczego jest potrzebna baza danych?

Najcenniejsze są dane, które mogą pomóc firmom w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych np. jaki produkt wdrożyć, w jaki sposób zarządzać sprzedażą i obsługą klientów, jak monitorować zapasy. Baza danych jest potrzebna do przechowywania informacji i zarządzania nimi. Umożliwia ona:

• bezpieczne i uporządkowane przechowywanie danych - baza danych umożliwia przechowywanie dużych ilości informacji w jednym miejscu. Dostęp do informacji jest łatwiejszy, dzięki temu, że nie są one przechowywane w rozproszonych na dysku plikach
• szybki dostęp do informacji - bazy danych są zoptymalizowane pod kątem szybkiego dostępu do informacji. Dzięki indeksom i strukturze danych, można błyskawicznie odnaleźć i pobierać potrzebne dane. 
  
  
• zabezpieczenie danych - bazy oferują mechanizmy zabezpieczania danych, takie jak systemy uwierzytelniania, autoryzacji i szyfrowanie. Chroni to informacje przed nieautoryzowanym dostępem i utratą integralności.
  
  
• skalowalność - systemy baz danych są skalowalne, co oznacza, że można je dostosować do rosnących potrzeb przedsiębiorstwa. Dzięki temu informacje w bazach mogą być przechowywane zarówno przez małe firmy jak i duże korporacje 

Podsumowując, baza danych jest kluczowym elementem w efektywnym zarządzaniu informacjami w dzisiejszym świecie biznesu. Dzięki niej dane są przechowywane w sposób uporządkowany, bezpieczny i dostępny, co jest niezbędne dla skutecznego funkcjonowania organizacji.

Jakie są przykłady baz danych?

Na rynku istnieje wiele systemów baz danych. Rozwiązania te różnią się w zakresie architektury, modeli danych, funkcji i zastosowań. Poniżej znajdziesz informacje na temat kilku popularnych systemów bazodanowych.

• Microsoft SQL Server -  SQL Server to zaawansowany system zarządzania relacyjnymi bazami danych rozwijany przez firmę Microsoft. SQL Server oferuje zaawansowane funkcje, takie jak procedury składowane, usługi raportowania, wsparcie dla języka T-SQL oraz integrację z platformą Microsoft .NET.
• MySQL - MySQL to popularny system zarządzania relacyjnymi bazami danych powszechnie stosowany w projektach internetowych i aplikacjach webowych. Obecnie rozwijany jest jako oprogramowanie Open Source
• Oracle Database - Oracle Database to rozbudowany system zarządzania relacyjnymi bazami danych. Jest powszechnie używany w dużych przedsiębiorstwach i oferuje zaawansowane funkcje, w tym obsługę transakcji i analizę danych.
• PostgreSQL - PostgreSQL to zaawansowany system zarządzania relacyjną bazą danych. Posiada obszerne możliwości rozszerzeń i jest często używany w projektach, które wymagają elastyczności i skalowalności. O
• SQLite - SQLite to lekki, samodzielny silnik baz danych, który nie wymaga oddzielnego serwera. Jest często używany w aplikacjach mobilnych i lokalnych projektach, ponieważ jest prosty w użyciu i nie wymaga konfiguracji. Obecnie rozwijany jest jako oprogramowanie Open Source.
• MongoDB - MongoDB to system zarządzania bazą danych NoSQL, który stosuje model dokumentowy. Zamiast tabel, używa kolekcji dokumentów w formacie BSON (binarny JSON). Jest popularny w projektach, gdzie ważna jest elastyczność schematu danych.
• Microsoft Access - Microsoft Access to relacyjny system zarządzania bazą danych, który jest często stosowany w mniejszych projektach lub przez osoby, które potrzebują prostego narzędzia do tworzenia baz danych. 

Wybór konkretnego systemu baz danych zależy od wymagań projektu, rodzaju i ilości danych danych, a także oczekiwań dotyczących wydajności i skalowalności.

Czy SQL jest trudny do nauki?

SQL uznawany jest za prosty do nauki język i często jest polecany jako idealne rozwiązanie na rozpoczęcie przygody z programowaniem.

Został on zaprojektowany z myślą o prostocie i czytelności kodu, co ułatwia zrozumienie podstawowych koncepcji programowania. Wiele podstawowych operacji, takich jak odczytywanie i filtrowanie danych oraz ich agregowanie można opanować w ciągu kilku dni.

Nauka zaawansowanej składni jest podobna do nauki innych języków. W SQL, podobnie jak w innych językach można używać zmiennych, pętli i instrukcji warunkowych oraz tworzyć własne funkcje i procedury. Znajomość tych elementów nie jest jednak konieczna do rozpoczęcia pracy z językiem SQL i odczytywania informacji z bazy.

Gdzie mają zastosowanie bazy danych?

Bazy danych mają szerokie zastosowanie w wielu obszarach biznesowych. Oto kilka głównych dziedzin, w których bazy danych odgrywają ważną rolę:

• biznes i finanse - w firmach bazy danych są używane do przechowywania informacji o klientach, transakcjach, produktach, a także do analizy danych finansowych. Pomagają w zarządzaniu danymi klientów oraz tworzeniu raportów biznesowych i prognozowaniu trendów.
• edukacja -  w systemach edukacyjnych bazy danych są wykorzystywane do przechowywania informacji o studentach, ocenach, harmonogramach zajęć i innych danych związanych z zarządzaniem uczelnią. Ułatwiają także monitorowanie postępów uczniów.
• służba zdrowia - bazy danych w obszarze służby zdrowia przechowują dane pacjentów, historie medyczne, wyniki badań, harmonogramy wizyt i informacje o lekach. Pomagają w zapewnieniu kompleksowej opieki zdrowotnej.
• e-commerce - w sklepach internetowych i platformach e-commerce bazy danych są wykorzystywane do przechowywania informacji o produktach, klientach, zamówieniach i transakcjach. Umożliwiają szybkie i efektywne przetwarzanie transakcji zakupu.
• administracja publiczna - w sektorze publicznym bazy danych służą do przechowywania danych obywateli, rejestrów podatkowych, informacji związanych z administracją publiczną i realizacją projektów publicznych.
• telekomunikacja - firmy telekomunikacyjne używają baz danych do przechowywania danych o klientach, historii połączeń, planów taryfowych i zarządzania infrastrukturą sieciową.
• media i rozrywka - w przemyśle medialnym bazy danych pomagają w zarządzaniu treściami, informacjami o odbiorcach, danych dotyczących oglądalności i personalizacji treści.
• transport i logistyka - w branży transportowej bazy danych są wykorzystywane do śledzenia tras, zarządzania magazynami, obsługi systemów logistycznych oraz monitorowania i zarządzania flotą pojazdów.
• nauka i badania - w dziedzinie nauki bazy danych są używane do przechowywania i analizy danych laboratoryjnych, wyników badań, informacji o eksperymentach i publikacjach naukowych
• inżynieria i produkcja - w sektorze przemysłowym bazy danych wspierają zarządzanie produkcją, śledzenie stanów magazynowych, planowanie produkcji, a także monitorowanie jakości produktów.

Bazy danych odgrywają ważną rolę w efektywnym zarządzaniu przedsiębiorstwem. Umożliwiają one np. skuteczne zarządzanie obsługą klientów i produktami, śledzenie transakcji, analizę danych rynkowych.

Dlaczego warto korzystać z Pythona?

Python jest wszechstronnym językiem programowania, co powoduje, że jest atrakcyjny dla różnych grup użytkowników. 

Jego czytelna składnia sprawia, że jest przyjazny dla początkujących programistów, umożliwiając szybkie zrozumienie podstaw programowania. Ponadto biblioteki i frameworki dostępne w Pythonie ułatwiają rozwijanie aplikacji w obszarach takich jak: automatyzacja, strony www, analiza danych i uczenie maszynowe.

Obecnie Python stał się najpopularniejszym językiem w obszarze analizy danych i uczenia maszynowego dzięki bibliotekom takim jak Pandas, NumPy, TensorFlow i scikit-learn. Staje się on również coraz bardziej popularny w obszarze web development po stronie back-end dzięki frameworkowi Django.

Ze względu na prostotę składni i wszechstronność Python jest używany przez wiele firm z różnych branż. W obszarach związanych z analizą danych i sztuczną inteligencją Python jest często uważany za język pierwszego wyboru. Dlatego umiejętność programowania w Pythonie jest wartościowym atutem na rynku pracy.

Foto: Pixabay, treść: materiał partnera