Specializzazione in “Learn SQL Basics for Data Science”

Strumenti utilizzati:
Python SQL

Scoprite tutto ciò che c’è da sapere sulla specializzazione “Learn SQL Basics for Data Science” di Coursera. Questa recensione dettagliata copre i contenuti del corso, i progetti, i vantaggi dell’apprendimento SQL e molto altro. Ottenete una visione approfondita di questa specializzazione e scoprite se è la scelta giusta per voi.

Data Science SQL

Introduzione

Nell’era dell’informazione, saper analizzare e interpretare i dati è diventato fondamentale in molti settori, soprattutto in quello aziendale. Come Data Analyst, ho sempre cercato di affinare le mie competenze e di rimanere aggiornato sulle ultime tendenze e tecnologie. Di recente, ho completato una specializzazione su Coursera, offerta dalla University of California, Davis, intitolata “Learn SQL Basics for Data Science Specialization“. In questo articolo, desidero condividere con voi la mia esperienza e illustrare come questa specializzazione abbia potenziato le mie competenze professionali.

Cos’è SQL e perché è importante per la Data Science

SQL (Structured Query Language) è un linguaggio di programmazione specifico per la gestione e la manipolazione dei database. È uno strumento essenziale per Data Analyst e Data Scientist, poiché consente di estrarre, modificare, aggiornare e manipolare dati memorizzati in un database. La versatilità di SQL lo rende fondamentale in molteplici contesti, dalle applicazioni web ai sistemi di gestione dei database.

Cosa ho imparato

La specializzazione “Learn SQL Basics for Data Science” offerta da Coursera comprende quattro corsi che spaziano dalla comprensione di SQL alla manipolazione di dati complessi, fino all’analisi di grandi volumi di dati con l’ausilio di Apache Spark e Delta Lake. Il percorso formativo si è rivelato estremamente pratico, proponendo numerosi esercizi e progetti che mi hanno consentito di mettere subito in pratica le nozioni apprese. Sebbene i docenti abbiano dimostrato grande competenza e il materiale didattico fosse chiaro e ben organizzato, ritengo che ci siano margini di miglioramento in questo ambito.

Nel corso della specializzazione, ho consolidato la mia conoscenza dei principi fondamentali di SQL, imparando a formulare query per estrarre e manipolare dati, adoperare le funzioni specifiche di SQL per analizzare le informazioni e ottimizzare le prestazioni delle query. Ho anche approfondito l’uso di Apache Spark per analisi su larga scala e di Delta Lake per la realizzazione di pipeline di dati affidabili. Un valore aggiunto è stata la possibilità di lavorare su progetti concreti, che mi hanno offerto l’opportunità di applicare le competenze in contesti realistici. Questi progetti hanno abbracciato l’analisi di ampi dataset, la definizione di metriche per l’analisi e la presentazione efficace dei risultati.

In sintesi, le abilità sviluppate durante la specializzazione hanno potenziato in modo significativo la mia capacità di analisi e interpretazione dei dati.

Vantaggi per un Data Analyst

La specializzazione “Learn SQL Basics for Data Science” offerta da Coursera rappresenta un’opportunità significativa per potenziare le abilità di un Data Analyst. Questo percorso formativo fornisce gli strumenti essenziali per affrontare sfide analitiche in un contesto di dati sempre più complesso. L’acquisizione di tali competenze, unita a una genuina passione per l’analisi dei dati e a un impegno costante verso il miglioramento professionale, permette a chi ottiene questa specializzazione di diventare un candidato ideale per qualsiasi incarico o ruolo che richieda esperti in Data Analysis.

Il percorso di formazione

La specializzazione è composta da quattro corsi, ciascuno strutturato in diverse settimane di apprendimento:

Corso 1: SQL for Data Science

Valutazione su Coursera: 4.6 su 5 (numero di valutazioni: 15.221)

Nell’attuale era digitale, la raccolta di dati è cresciuta esponenzialmente, rendendo fondamentale la presenza di professionisti capaci di interagire con i dati. Questo è il ruolo del data scientist, una figura che combina competenze matematiche, informatiche e di analisi delle tendenze. Secondo Glassdoor, il Data Science viene considerato uno dei migliori lavori dal punto di vista retributivo, con migliaia di offerte di lavoro disponibili.

Il corso “SQL for Data Science” è un’ottima introduzione alle fondamenta di SQL e al lavoro con i dati. Non richiede alcuna conoscenza pregressa di SQL, rendendolo accessibile a tutti coloro che sono interessati a entrare nel campo della data science. Il corso gradualmente introduce a scrivere query SQL, sia semplici che complesse, per selezionare dati dalle tabelle. Inoltre, offre l’opportunità di lavorare con diversi tipi di dati, come stringhe e numeri, e fornisce metodi per filtrare e ridurre i risultati.

Una delle caratteristiche più apprezzate del corso è l’opportunità di creare nuove tabelle e trasferire dati in esse. Il corso copre anche argomenti importanti come la governance dei dati e il profiling, fornendo agli studenti le competenze per utilizzare SQL in modo professionale e modellare i dati per scopi di analisi mirata. Le esercitazioni di programmazione basate su casi reali sono un altro punto di forza del corso, permettendo agli studenti di applicare immediatamente le competenze apprese.In conclusione, il corso “SQL per la Data Science” è un eccellente punto di partenza per chiunque voglia intraprendere una carriera nel campo della data science. Con un approccio pratico e accessibile, questo corso offre un’ottima base per l’apprendimento di SQL e l’analisi dei dati.

Corso 2: Data Wrangling, Analysis and AB Testing with SQL

Valutazione su Coursera: 3.3 su 5 (numero di valutazioni: 838)

Il corso “Data Wrangling, Analysis and AB Testing with SQL” rappresenta un passo avanti significativo rispetto al corso introduttivo “SQL for Data Science”, affrontando temi più complessi e applicazioni più avanzate di SQL. Nonostante la sua valutazione bassa 3.3 possa suggerire una certa difficoltà, è importante notare che la complessità del materiale trattato potrebbe essere un fattore contributivo.

Il corso si concentra su quattro studi di caso di data science, ognuno dei quali richiede una comprensione approfondita di SQL (e Python) e delle sue applicazioni. Gli studenti imparano a gestire i dati, eseguire analisi e condurre test AB, tutte competenze fondamentali nel campo della data science.

Tuttavia, alcuni studenti hanno riscontrato che la trattazione di questi argomenti può essere a volte poco chiara. Questo potrebbe essere dovuto alla natura intrinsecamente complessa del materiale, che non solo richiede un alto livello di competenza in SQL, ma anche una solida base di conoscenze statistiche. L’istruttrice fa del suo meglio per spiegare i concetti in modo comprensibile, ma alcuni studenti potrebbero trovare la velocità e la profondità del corso un po’ impegnative, soprattutto se non hanno una formazione pregressa in statistica. Nonostante queste sfide, il corso “Data Wrangling, Analysis and AB Testing with SQL” rimane una risorsa preziosa per chiunque desideri approfondire le proprie competenze in SQL e applicarle a problemi di data science reali. La sua valutazione bassa su Coursera da parte degli studenti riflette più la sua complessità che la sua qualità; gli studenti che sono pronti a impegnarsi a fondo troveranno che il corso offre un’ampia gamma di competenze pratiche che sono fondamentali per qualsiasi data scientist.

Corso 3: Distributed Computing with Spark SQL

Valutazione su Coursera: 4.5 su 5 (numero di valutazioni: 611)

Il terzo corso della specializzazione è dedicato alla gestione dei Big Data. Questo corso è pensato per gli studenti che hanno già una certa esperienza con SQL (e Python) e che desiderano approfondire il loro percorso nel mondo dei dati imparando a utilizzare Apache Spark per il calcolo distribuito.

Il corso offre una comprensione approfondita di questo standard open-source per la gestione di grandi set di dati. Gli studenti apprenderanno le basi dell’analisi dei dati utilizzando SQL su Spark, ponendo le basi per capire come combinare i dati con analisi avanzate su larga scala e in ambienti di produzione.

Il corso è suddiviso in quattro moduli. Alla fine del corso, gli studenti avranno una comprensione chiara dell’architettura di Spark, delle query all’interno di Spark, dei modi comuni per ottimizzare Spark SQL e di come costruire pipeline di dati affidabili.

Il primo modulo introduce Spark e l’ambiente Databricks, spiegando come Spark distribuisce il calcolo e come funziona Spark SQL.

Il secondo modulo copre i concetti chiave di Spark come storage vs. calcolo, caching, partizioni e risoluzione dei problemi di performance tramite l’interfaccia utente di Spark. Questo modulo copre anche le nuove funzionalità di Apache Spark 3.x come l’Esecuzione di Query Adattive.

Il terzo modulo si concentra sulla creazione di pipeline di dati, includendo la connessione a database, schemi e tipi di dati, formati di file e scrittura di dati affidabili.

L’ultimo modulo copre i data lake, i data warehouse e i lakehouse. Gli studenti costruiranno pipeline di dati di livello produttivo combinando Spark con il progetto open-source Delta Lake. Alla fine di questo corso, gli studenti avranno affinato le loro competenze in SQL e calcolo distribuito, diventando più abili nell’analisi avanzata e preparandosi per il passaggio ad analisi più avanzate come Data Scientist.

Corso 4: SQL for Data Science Capstone Project

Valutazione su Coursera: 4.2 su 5 (numero di valutazioni: 198)

Il quarto e ultimo corso della specializzazione è il “SQL for Data Science Capstone Project”.

Il campo della data science è dinamico e in crescita, e richiede una solida conoscenza e competenza in SQL per avere successo. Questo corso è progettato per fornire una solida base nell’applicazione delle competenze SQL per analizzare i dati e risolvere problemi aziendali reali.

Indipendentemente dal fatto che abbiate completato con successo gli altri tre corsi della Specializzazione oppure che stiate seguendo solo questo, il progetto finale rappresenta una opportunità di applicare le conoscenze e le competenze acquisite per esercitarsi nell’interrogazione SQL e risolvere problemi con i dati.

Il tutto con la finalità di arricchire il proprio portfolio personale. Sceglierete un set di dati e svilupperete una proposta di progetto. Esplorerete i dati ed eseguirete analisi statistiche apprese nello svolgimento di questa specializzazione. Scoprirete le analisi per i dati qualitativi e considererete nuove metriche che applicate ai modelli emersi durante l’analisi.

Metterete insieme tutto il lavoro sotto forma di una presentazione in cui racconterete la storia delle vostre scoperte. Lungo il percorso, riceverete feedback attraverso il processo di revisione tra pari. Questa comunità di altri studenti fornirà ulteriori input per aiutarvi a perfezionare il vostro approccio all’analisi dei dati con SQL e presentare le vostre scoperte a clienti e dirigenti.In sintesi, il corso 4 è un’opportunità eccellente per mettere in pratica le competenze acquisite nei corsi precedenti, lavorando su un progetto di data science dal principio alla fine.

Learn SQL Basics for Data Science Specialization

Conclusioni

La specializzazione “Learn SQL Basics for Data Science” di Coursera è stata un’esperienza di apprendimento molto gratificante che mi ha fornito competenze preziose, applicabili immediatamente nel mio lavoro come Data Analyst. L’approccio pratico del corso mi ha permesso di mettere subito in pratica le competenze acquisite, rendendo l’apprendimento immediatamente tangibile. Da evidenziare il livello di competenza dei docenti.

Tuttavia, è importante notare che il numero di recensioni molto basse per i corsi 3 e 4 potrebbe essere dovuto alla difficoltà del corso 2. Questo corso, che affronta un argomento complesso, potrebbe aver scoraggiato alcuni studenti, portandoli ad abbandonare la specializzazione. È un vero peccato, perché le difficoltà incontrate durante il corso 2 vengono sicuramente compensate dalle competenze acquisite alla fine dell’intero percorso. Inoltre, è richiesta una competenza base per il linguaggio di programmazione Python.

Ad ogni modo, per coloro che sono principalmente interessati a imparare SQL applicato alla Data Science, il corso 1 è estremamente valido e può essere seguito indipendentemente dai corsi successivi. Tuttavia, è importante sottolineare che seguire solo il corso 1 non permetterà di ottenere la specializzazione.In conclusione, consiglierei questa specializzazione a chiunque sia interessato a migliorare le proprie competenze in SQL e nell’analisi dei dati. Nonostante alcune difficoltà, le competenze acquisite e l’approccio pratico dell’apprendimento rendono questo percorso un investimento di tempo e risorse estremamente valido.

Risorse

Cliccando su questo link è possibile prendere visione del notebook usato per l’intero percorso di studio.
A questo indirizzo è possibile invece consultare il Case Study del progetto finale.

Valutazione

  1. Contenuto del corso: qualità delle lezioni, la pertinenza dell’argomento, e quanto il corso ha soddisfatto le tue aspettative iniziali.
  2. Chiarezza dell’istruzione: quanto è stato facile capire il materiale del corso, se le istruzioni erano chiare e se l’insegnante ha fornito spiegazioni sufficienti.
  3. Applicabilità pratiche: quanto penso che le competenze acquisite nel corso saranno utili nella mia carriera o in applicazioni pratiche.
  4. Supporto e risorse: risorse di apprendimento addizionali fornite, come le letture supplementari, e il supporto offerto da tutor o compagni di corso.
  5. Livello di difficoltà: complessità del corso e quanto è stato impegnativo per me completarlo; più stelle indicano un corso più difficile.
  6. Valore complessivo: giudizio generale sulla qualità del corso, considerando sia il costo sia quello che ho ottenuto in termini di nuove competenze acquisite.

Contenuto del corso

Chiarezza dell’istruzione

Applicabilità pratiche

Supporto risorse

Livello di difficoltà

Valore complessivo

FAQ


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