Как превратить университетский SQL в оружие для собеседований в Data Science

Эта статья для студентов и тех, кто только начинает изучать SQL. Она поможет понять, что хорошие оценки и усердная учёба в университете ещё не гарантия лёгкого трудоустройства, и покажет, как подготовиться к реальным задачам.

Содержание:

1. SQL и университет

2. Что спросят на собеседовании?

3. Теория без практики не работает!

4. Как улучшить знания SQL

5. Личный опыт совершенствования навыков

6. Выводы

SQL и университет

(Под университетом далее подразумевается среднестатистический ВУЗ)

Практически все студенты технических направлений, связанных с разработкой программного обеспечения и аналитикой данных, в той или иной форме изучают SQL. Это закреплено в образовательных программах вузов и требованиях учебных планов (которые пересматриваются время от времени, чтобы быть ближе к реальным потребностям рынка).

Обычно этому посвящается отдельный курс, состоящий из лекций и практических занятий. В рамках курса студентов знакомят с тем, что такое реляционные базы данных и язык SQL, объясняют базовые принципы работы с данными и место SQL в архитектуре приложений.

На лекциях последовательно разбираются основные категории команд:
DDL — создание и изменение структуры базы данных;
DML — работа с данными внутри таблиц;
DCL — управление доступом и правами.

Вводятся базовые понятия: таблица, строка, атрибут, первичный и внешний ключи, связи между сущностями. Формируется общее представление о том, как устроена база данных и как с ней взаимодействует приложение.

На этом этапе возникает вполне логичное ожидание: если я понимаю, чем отличается CREATE от SELECT, знаю как написать запрос и представляю структуру таблиц, значит я уже владею SQL на уровне, достаточном для старта карьеры. Получается можно смело искать первую работу.

Но Data Science — это не просто CRUD. Работа с данными требует сложных выборок, подготовки данных для анализа, использование оконных функций и подзапросов для аналитики, оптимизации запросов при работе с большими таблицами данными.

И вот студент выходит из университета на первое собеседование, а там первый вопрос: "Что такое OVER?" - и реальность Data Science (DS) начинает давать о себе знать.

Что спросят на собеседовании?

Собеседование проверяет ваши знания на практике и часто фокусируется на реальных сценариях работы с данными.

Так что же такого могут спросить интервьюеры:

• комбинацию использования агрегатных функций с группировками и подзапросами;

• оконные функции для аналитических задач;

• методы оптимизации запросов и обоснования выбора каждого из них.

Пример задачи на собеседовании (Data Science/Analytics):
Найдите топ-5 магазинов по суммарной выручке за весь период работы магазина (на основе помесячных данных) в каждом городе.

SELECT
    city,         
    shop_id,      
    total_revenue, 
    place_in_city
FROM (
    SELECT
        city,   
        shop_id,
        SUM(revenue) AS total_revenue, -- общая выручка
        ROW_NUMBER() OVER (
            PARTITION BY city
            ORDER BY SUM(revenue) DESC
        ) AS place_in_city             -- номер в топе
    FROM monthly_revenue
    GROUP BY city, shop_id
) t
WHERE place_in_city <= 5
ORDER BY city, place_in_city;

Задачи часто даются без подсказок, что здесь нужны оконные функции. От кандидата ожидают не только рабочее решение, но и объяснение, почему выбран такой подход для решения.(Да вам подскажут, что если вы не справляетесь, но не сразу.)

Именно на таких задачах становится очевидным разрыв между университетским SQL и тем, который ожидает видеть рынок. Университет даёт базу, но не формирует навыки анализа сложных выборок и работы с реальными данными.

И тут становится понятно, что знание синтаксиса != умение решать реальные задачи.

Вроде теоретически верно высказывание:

• если нет опыта, на собеседовании хотя бы нужно уверенно писать базовые запросы и объяснять логику.

Но на практике выясняется другое:

• теория без реального опыта почти бесполезна на собесдовании.

Теория без практики не работает

Можно знать синтаксис наизусть и уметь писать простые SELECT или JOIN, но это не делает тебя готовым к практическим ситуациям.

SQL - это не просто набор команд. Это инструмент для работы с данными, а данные бывают разные: большие, связанные сложными отношениями, с пропущенными значениями, с требованием аналитики или оптимизации. И если ты не сталкивался с такими сценариями, то любое интервью превращается в испытание.

Без практики может возникнуть множество проблем.

1. Трудно разбивать задачу на шаги и формулировать запрос для кейсов с которыми не сталкивался.

2. Сложно читать и понимать чужой SQL.

3. Ошибки в логике становятся очевидны только после выполнения запроса.

4. Оптимизация и выбор подхода остаются на уровне догадок, а не осознанного решения.

В университете практика чаще всего ограничивается CRUD-операциями: создать таблицу, вставить данные, выбрать их, обновить, удалить. Эти действия важны, но они не развивают навыки анализа, оптимизации и работы с реальными кейсами. А как мы понимаем для DS этого мало. Нужно уметь готовить данные для моделей, строить аналитические запросы и понимать узкие места своих запросов.

И каков вывод?

Если хочешь уверенно использовать SQL и сделать его своей сильной стороной, нужна практика.

«Информация - не знание. Единственный источник знания - опыт».
— Альберт Эйнштейн

Как улучшить знания SQL

Улучшение навыков SQL начинается не с изучения новых команд, а с изменения подхода к решению задач.

Частая ошибка - это сразу пытаться писать запрос, не до конца понимая, какую задачу нужно решить и какой результат ожидается на выходе. В реальной работе и на собеседованиях важнее уметь формулировать логику решения:

• какие данные нужны;

• как их агрегировать;

• какие преобразования выполнить и в каком порядке.

SQL в этом случае выступает инструментом, а не самоцелью, что особенно важно для задач в DS.

Ключевую роль в развитии навыков играет практика на задачах с контекстом. Запросы уровня "выбрать строки по условию" дают лишь базовое понимание синтаксиса, но почти не готовят к реальным сценариям. Гораздо полезнее работать с аналитическими задачами, связанными с временными данными (очень коварный тип данных, для начинающих), ранжированием внутри групп, обработкой пропусков и подготовкой данных для последующего анализа или моделирования. Именно такие задачи формируют понимание того, как SQL используется в работе с данными, а не в учебных примерах.

Отдельного внимания заслуживают оконные функции. Для многих они остаются формальной темой из теории, однако на практике это один из самых мощных инструментов аналитического SQL. Важно понимать не только синтаксис OVER, но и принцип его работы, отличие оконных функций от обычной агрегации и ситуации, в которых без них невозможно получить корректный и читаемый результат. В контексте DS оконные функции являются не продвинутым дополнением, а базовым рабочим инструментом.

Не менее важным навыком является умение читать и разбирать чужие запросы. В реальных проектах и на собеседованиях часто приходится сталкиваться с уже написанным SQL, который может быть сложным для восприятия. Разбор такой логики, попытка понять замысел автора и переписать запрос в более прозрачном виде помогает глубже осознать работу языка и избежать механического заучивания приёмов.

Оптимизация запросов также не сводится к набору универсальных правил. Она начинается с понимания того, какие операции являются наиболее затратными, как работают соединения таблиц, фильтрация и агрегации на больших объёмах данных. На собеседованиях ценится не столько идеальный запрос, сколько способность объяснить, почему выбран именно такой подход и какие у него есть ограничения.

Напоследок делюсь с вами ссылочкой на полезную статью в ней разобраны тренажёры/курсы/песочницы, способные улучшить ваши знания и сформировать правильный тип мышления для решения задач.

В конечном итоге лучший способ улучшить знания SQL - это максимально приблизить практику к реальности. Работа с большими и неидеальными наборами данных, сложными схемами и аналитическими требованиями позволяет выработать навык осознанного написания запросов. Такой опыт превращает SQL из изученного синтаксиса в полноценный инструмент для решения задач Data Science и уверенного прохождения собеседований.

Личный опыт

Я изучал SQL в университете по специальности "Анализ данных и Машинное обучение". Казалось, что это перспективно и университет должен дать всё необходимое, чтобы мы могли стать специалистами и получить первый оффер в сфере DS. На втором курсе мы изучили SQL и написали несколько курсовых работ, а на следующем курсе нам рассказали о нереляционных СУБД, но без глубокого погружения в конкретные их вариации. Тогда у нас появилось ощущение, что SQL мы освоили полностью и уже были готовы с этими знаниями идти дальше.

Однако реальность оказалась иной. На последнем курсе, когда мы начали искать стажировки, оказалось что базовых знаний недостаточно. Мы получали отказы, и причина была ясна: не хватало практики. Чтобы исправить ситуацию, мы с одногруппниками прошли несколько дополнительных курсов (из всё той же статьи) и активно обменивались опытом, отрабатывая навыки написания запросов.

Результатом наших занятий стало то, что мы откликнулись на несколько вакансий, чтобы проверить, на что способны. Блок с SQL на интервью мы проходили без затруднений, что также подтвердили отзывы, которые мы получили от интервьюеров. В итоге мы получили предложения о работе и были этому рады.

Выводы

Университетский курс SQL даёт фундаментальные знания. Однако этих знаний недостаточно для уверенного прохождения собеседований на позиции в Data Science. Реальные задачи требуют не просто понимания команд, а умения анализировать данные, строить сложные выборки, использовать оконные функции и оптимизировать запросы.

Теория без практики работает только на бумаге. Чтобы научиться писать SQL для реальных кейсов, необходимо сталкиваться с разными типами данных, большими таблицами, пропусками и сложными связями, разбирать чужие запросы и оттачивать свои решения через практические упражнения. Именно практика формирует навык, который ценят работодатели, и позволяет успешно проходить блок SQL на интервью.

Личный опыт показывает нам, что систематическая практика, дополнительные курсы, обмен знаниями и постоянное решение реальных задач превращают изученный синтаксис работающий инструмент. Даже базовая уверенность в SQL после такого подхода открывает путь к стажировкам и первым предложениям о работе в сфере Data Science.

Итог прост. Учебные знания - это только старт, а мастерство приходит через практику. Чем раньше начать применять SQL на практике и решать реальные задачи, тем быстрее навыки станут сильной стороной специалиста.