データ分析のためのSQL 目次

データ分析のためのSQLコンテンツ

「データ分析のためのSQL」を書く目的などについてはこの記事の後半にて。

コンテンツ 説明
SQLレベル表 「どんな仕事をするにはどのぐらいのことが出来る必要があるのか」を3段階に分けることで整理
SQL入門 非エンジニア向けにゼロからSQLを解説
SQL基礎 分析者向けに分析に必要なデータの加工や抽出を解説
SQL応用 データアーキテクト(データ整備人)向けに複雑なSQLやデータの整備について解説
SQL問題集 SQLのレベル別問題集
SQLTIPS SQLの個別の話題について
SQL研修を行う人のためのテンプレ 非エンジニア向けに研修を行う人のためのテンプレート

データ分析のためのSQLを書く目的は「SQLの学習に足りない部分を埋めること」

SQLはすでに多くの入門書があり、近年ではWeb上でコードを書きながら学習できるサイトもかなり増えた。しかし

  • 以前からある入門書はエンジニアの利用が想定されており分析する人のためではない。分析する人向けのSQLは最近になって出始めたがまだ数が少ない
  • 非エンジニアでも気軽に1人で始められるSQLのコンテンツがあまりない
  • 公式リファレンスや技術者の発信する情報は情報が多すぎたり詳細な説明はあってもそれをどのように書けばいいかのサンプルが少なく困ることがよくある
  • 書籍やWebサイトで基礎的な文法など技術的なことは学べるが、それらをどう組み併せて作っていくかといった実務への応用への橋渡しが無い
  • どんな人が何をするためにどういったことを身に着ける必要があるかのガイダンスが不足している

といった点がまだ足りていないと感じている。そこで、これらを埋められる実務者向けの情報発信を自分の言葉で行うこと目的としてこのコンテンツを立ち上げた。

筆者の経験を基にしているので違うやり方、もっと良いやり方はたくさんあるだろう。しかしそれらは体系化されておらずに個々人が持っており、このような形で発信することで知識を集約したり議論の土台となれればと考えている。

裏の目的として「非エンジニアにSQLを教えなければならなくなった分析者の負担を軽減する」がある。非エンジニア向けの研修用の資料の再発明が繰り返されているようなので、すべては無理でもできるだけ減らしていければよいと考えている。

動作環境について

現在、全てのSQLや問題についてはBigQueryでの利用を前提としている。考え方はどのDBでも共通であるが、他のDBにそのまま適用してもは動かないこともある。

BigQueryにした理由は手軽に始められることが一番。他DBへの対応については今後の課題。

SQL

Posted by 管理人