То, что данные называют нефтью 21 века известно уже давно: на них учатся нейросети, их мгновенная обработка и передача сильно упростили нашу жизнь, и одной из самых распространенных структур хранения данных является реляционная.
🔔 Несколько полезных ссылок перед тем как продолжить:
другие планы обучения: Python, математика
Основным инструментом для взаимодействия с реляционными БД является структурированный язык запросов или же SQL.
Вкратце, на мой взгляд, необходимо знать следующие разделы:
стандартные типы данных;
простые и вложенные запросы;
соединения и изменения данных в таблице;
проектирование схемы БД;
хранимые процедуры;
агрегатные и оконные функции;
древовидные структуры и рекурсивные запросы;
транзакции;
оптимизация запросов;
модули расширения.
Теперь перейдем непосредственно к плану обучения.
Основы
Предлагаю начать с замечательного курса на Stepik интерактивный тренажёр по SQL. В данном курсе очень плавно даётся вся необходимая база сразу же с практическими заданиями. Отсюда вы узнаете о выборке, группировке и корректировке данных, что такое вложенные запросы, какие существуют соединения таблиц и так далее.
Для закрепления пройденного материала желательно ещё пройти задания на PostgreSQL Exercises.
Продвинутые темы
Для выполнения простых задач хватит и предыдущего курса, однако, если вам придётся писать много сложных запросов или же ваша работа будет связана непосредственно с инженерией данных, то этого будет явно недостаточно.
Поэтому переходим к следующему курсу также на Stepik Свободное погружение в СУБД, где уже рассказывается о проектировании схем баз данных, оптимизации запросов, транзакциях, рекурсивных запросах и многом другом. В курсе также уделяется пару слов NoSQL.
После ещё можно пройти небольшой курс на Coursera Advanced Relational Database and SQL.
Литература
Также при прохождении курсов не будет лишним пользоваться литературой для углубления и структурирования информации. Мне понравилась книга «Основы технологий баз данных», Б.А. Новиков, Е.А. Горшкова, Н.Г. Графеева.
Плюс данной книги заключается в том, что она очень хорошо сочетается с вышеуказанными курсами.
Практика
Для практики можно использовать LeetCode и решать задачи по SQL уровня medium и выше, если получится. На данной платформе представлено множество задач с реальных собеседований в компании уровня FAANG и это её главное преимущество.
Если вам известны ещё хорошие ресурсы по SQL, которые не были представлены в статье, то обязательно делитесь ими в комментариях – соберем всю лучшую информацию в одном месте.
Всем успехов!
Дополнительные источники
Начальный уровень:
«SQL: быстрое погружение», Уолтер Шилдс;
«Изучаем SQL» (третье издание), Алан Болье;
«Practical SQL» (second edition), Anthony DeBarros;
«SQL in a Nutshell» (fourth edition), Kevin Kline, Regina O. Obe, Leo S. Hsu;
Основы SQL – курс Андрея Созыкина;
Знакомство с SQLite – небольшой вводный курс;
Intro to SQL– вводный курс на платформе kaggle;
SQL Tutorial – курс для начинающих от Amigoscode;
Базы данных и SQL – курс от МФТИ по SQL и NoSQL;
SQL Introduction – небольшой курс от Сергея Романенко;
Марафон данных: первое знакомство с SQL и Python – курс Dataskills;
SQL for Data Science – курс начального уровня от университета Калифорнии.
Продвинутый уровень:
«PostgreSQL 15 изнутри», Егор Рогов;
«SQL. Сборник рецептов» (второе издание), Энтони Молинаро, Роберт де Грааф;
«Effective SQL: 61 Specific Ways to Write Better SQL», John L. Viescas, Douglas J. Steele, Ben G. Clothier;
Базы данных – курс от СПбГУ;
Advanced SQL – ещё один курс на платформе kaggle;
Advanced Databases and SQL Querying – курс на платформе udemy;
Advanced SQL (summer 2020) – большой плейлист по продвинутым темам;
Intermediate PostgreSQL – курс среднего уровня от университета Мичигана;
From Data to Insights with Google Cloud – специализация от Google для разных уровней;
Введение в базы данных – совместный курс от НИУ ВШЭ, СПбПУ, Computer Science Center.
Ещё несколько полезных ссылок:
Полезные каналы: DataLearn, techTFQ, Seattle Data Guy, We Learn SQL;
Документация: PostgreSQL, MySQL, Oracle, Microsoft SQL server, SQLite.
