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データアナリストやデータサイエンティストはどれぐらいのSQLが使えるべきなのか | データ分析とインテリジェンス
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データアナリストやデータサイエンティストはどれぐらいのSQLが使えるべきなのか | データ分析とインテリジェンス
データを扱うならSQLは必要だけどみんなが同じことをできる必要はない SQLは体力みたいなものと考えるの... データを扱うならSQLは必要だけどみんなが同じことをできる必要はない SQLは体力みたいなものと考えるのがよさそうだ。あるに越したことは無いが、スポーツ選手でもないのに体力を身に着けることに多く時間を費やす必要は無い。それよりも身に着けるべきことがあるはずだ。スポーツ選手であっても競技次第でどれぐらい必要なのかは違いがある。 そこで、どんな仕事にはどれぐらいのSQLが書けるといいのかをまとめる。タイトルに「データアナリストやデータサイエンティスト」を掲げたがこれは釣りで、言葉の指している職務範囲が人によって違うので使わない。その代わりに仕事を一般・分析・整備の3つに分ける。比較としてスポーツを使う。 また、対象は「データを使うためのSQL」を考える。つまり基盤を作るためのSQLは考慮しない。意思決定と分析のプロセスの全体像で言えば、「収集」 フェーズの集約の後から「処理」フェーズを対象とす