В 2023 году SQL (Structured Query Language) остается одним из самых популярных языков программирования, используемых в области баз данных и аналитики данных. Изучение SQL может быть полезным как для тех, кто только начинает свой путь в IT, так и для опытных профессионалов, которые хотят расширить свои знания и навыки. В этой статье мы рассмотрим несколько советов и ресурсов, которые помогут вам изучать SQL в 2023 году, и оставаться в курсе последних тенденций и изменений в этой области.

Согласно данным сайта Indeed.com, в 2023 году требования к кандидатам в вакансиях, связанных с базами данных и анализом данных, включают знание SQL в качестве обязательного навыка. Некоторые из таких популярных вакансий включают в себя SQL Developer, Data Analyst, Database Administrator, Business Intelligence Analyst и другие. Согласно данным сайта Glassdoor, зарплата специалистов, владеющих навыками работы с SQL, может составлять от $50 000 до $100 000 в год в зависимости от региона и уровня опыта. В связи с этим, изучение SQL может быть полезным для тех, кто хочет улучшить свои шансы на рынке труда и получать высокую заработную плату в IT-сфере.

В мире современной аналитики данных, где информация – это ключевой актив организации, база данных должна быть не только масштабируемой, но и высокоэффективной. В этом контексте Greenplum, мощная и распределенная система управления базами данных, стоит в центре внимания. Greenplum предоставляет подходящие возможности для хранения и анализа огромных объемов данных, но, чтобы добиться максимальной производительности и оптимальной управляемости, необходимо грамотно оптимизировать хранение данных.

Данная статья в первую очередь для тех, кто только начинает знакомство с оптимизацией в Greenplum и хочет разобраться на что стоит обратить внимание в первую очередь. Будут рассмотрены три ключевых аспекта: компрессию данных, распределение и партиционирование. Узнаем – как правильно применять эти стратегии, чтобы улучшить производительность запросов, снизить потребление ресурсов и повысить эффективность работы базы данных.

Чтобы качественно решать проблемы пользователей, продакт-менеджер должен обладать широким набором компетенций: исследования, аналитика, критическое мышление, управление проектами, коммуникации и так далее.

Ошибки в работе неизбежны. Но ошибаться не страшно. Страшно не признавать свои ошибки и не делать выводов. В статье хочу поделиться своими ошибками и выводами, которые сделал. Статья будет полезна junior и middle продакт-менеджерам, которые хотят расти профессионально и карьерно.

Как не грабить память, не пытать диск, не мучать кластер. Или делать все это всего одним запросом на Impala к Hadoop.

Среди задач аналитиков данных, в рамках которых необходимо иметь дело с большими объемами однотипных данных, выделяются задачи построения витрин данных, автоматизации процессов сбора и обработки данных. Многие аналитики используют различные реляционные базы данных, в таблицах которых хранятся огромные объемы информации, агрегация и доступ к которым может занимать долгое время, поэтому правильное составление и оптимизация запросов к этим таблицам становится критически необходимым фактором для работы аналитиков, инженеров данных и data scientist.

Рано или поздно аналитик сталкивается с проблемой организации данных. Их становится все больше, структура перестает быть прозрачной, а одни и те же SQL-запросы приходится переписывать по несколько раз. Решить эту проблему можно с помощью dbt – инструмента, который открывает новый подход к трансформации и моделированию данных. Под катом – перевод отличной статьи Дэвида Кревитта о том, что такое dbt, и как этот инструмент помогает аналитикам облегчить свою работу.

• XML — используется в SOAP (всегда) и REST-запросах (реже);
• JSON — используется в REST-запросах.

См также:
Что такое API — общее знакомство с API
Что такое JSON — второй популярный формат
Введение в SOAP и REST: что это и с чем едят — видео про разницу между SOAP и REST.