هوش تجاری

آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL

زبان SQL مخفف Structured Query Language است که برای برقراری ارتباط با یک پایگاه‌ داده استفاده می‌شود. طبق نظر انستیتوی استاندارد ملی آمریکا (ANSI)، این زبان استاندارد، برای سیستم‌های مدیریت پایگاه‌ داده رابطه‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد. عبارات SQL برای انجام کارهایی مانند به‌روزرسانی داده‌ها در پایگاه‌ داده یا بازیابی داده‌ها از آن استفاده می‌شود. در مقاله پیش رو قصد داریم به این موضوع بپردازیم که آیا هنگام کار با داده‌ها، باید مدرک SQL را دریافت کرده باشیم یا خیر.

زبان جستجوی ساختاریافته یا SQL چیست؟

ریموند بویس و دونالد چمبرلین در اوایل دهه ۱۹۷۰، SQL را در IBM توسعه دادند. این زبان برای دستیابی و تغییر داده‌های نگهداری شده در پایگاه‌ داده ایجاد شده است. در ابتدا SEQUEL (زبان جستجوی انگلیسی ساختاریافته) نامیده می‌شد اما بعدا نیاز به تغییر نام داشت زیرا کسب‌وکار دیگری ادعا کرد که این نام به‌عنوان علامت تجاری آن‌ها مورداستفاده است. پس از آن، SQL به یک استاندارد رسمی برای ANSI (انستیتوی ملی استاندارد آمریکا) و ISO (سازمان بین‌المللی استانداردسازی) تبدیل شده است.

SQL یک زبان برنامه‌نویسی است که برای ارتباط با پایگاه‌داده استفاده می‌شود. این زبان با درک و تجزیه‌و‌تحلیل پایگاه‌های داده‌ای که شامل فیلدهای داده در جداول آن‌ها هستند، کار می‌کند. به‌عنوان مثال، ما می‌توانیم یک سازمان بزرگ را در نظر بگیریم که در آن داده‌های زیادی باید ذخیره و مدیریت شوند. این سازمان باید تمام اطلاعات را از بخش‌های مختلف جمع‌آوری و ذخیره کند. تمام اطلاعات جمع‌آوری شده، در پایگاه‌ داده سازماندهی و ذخیره می‌شوند. اما باید ارزشمند و در دسترس باشند. این درست همان جایی است که SQL به کار می‌آید. در چنین شرایطی، SQL بستری است که با پایگاه داده‌های فرانت‌اند و بک‌اند ارتباط برقرار می‌کند (رایانه‌ها و پایگاه داده‌های موجود در سرورها).

مزایای یادگیری زبان SQL

یادگیری زبان SQL می‌تواند مزایای زیادی برای شما داشته باشد. البته قبل از شروع این آموزش‌ها، باید مطمئن باشید که گذراندن آن دوره و اخذ مدرک مربوطه، کار شما را پیش برده و تنها اتلاف هزینه و زمان نخواهد بود. مزایای این یادگیری عبارت‌اند از:

  • یادگیری زبانی جهانی

SQL یکی از تکنیک‌هایی است که به سایر رشته‌های متعدد نفوذ می‌کند. وقتی با SQL کار می‌کنید، زبان رایانه را به کار می‌برید. این مهم شما را تحریک می‌کند تا با استفاده از زبان‌های مختلف دیگر، به‌عنوان مثال زبان پایتون، C ++ ،Javascript و سایر زبان‌ها، کدگذاری را پیش ببرید.

  • منبع باز

SQL یک زبان برنامه‌نویسی منبع باز است، بنابراین دارای یک جامعه بزرگ از توسعه‌دهندگان می‌باشد. بسیاری از موضوعات مربوط به SQL و MySQL به طور مداوم در StackOverflow ارسال می‌شوند.

  • میلیون‌ها ردیف داده را مدیریت کنید

صرف‌نظر از اینکه ۱۰۰۰ مجموعه داده داشته باشید یا ۱۰۰ میلیون، SQL کاملا مجهز است تا مجموعه داده‌ها را تقریبا در همه اندازه‌ها مدیریت کند.

همان‌طور که اشاره کردیم، SQL یک مهارت کاملا حیاتی برای کار با داده است. شاید گمان کنید که این زبان قدمت زیادی دارد، اما هنوز یکی از مرتبط‌ترین انواع زبان برنامه‌نویسی است. طبق برخی تحقیقات در سال ۲۰۲۰، زبان SQL هنوز هم در رده اول انتخاب برنامه‌نویسان قرار دارد؛ بنابراین، اگر این سؤال را در ذهن دارید که «آیا به‌نوعی مدرک SQL نیاز دارم یا خیر؟» پاسخ خود را در این مقاله خواهید یافت.

آیا به مدرک SQL نیاز دارید؟

اگر شما می‌خواهید به‌عنوان یک تحلیل‌گر داده یا یک دانشمند داده کار کنید، جواب منفی است، شما به مدرک SQL نیازی ندارید. مطمئنا برای این کسب‌وکارها به مهارت‌های SQL نیاز دارید، اما اخذ یک مدرک خاص برای آن لازم نیست. احتمالا حتی کمکی هم نخواهد کرد. به‌عبارت‌دیگر، افرادی که تحلیلگر و دانشمند داده را استخدام می‌کنند معمولا به مدارک اهمیتی نمی‌دهند. داشتن مدرک SQL در رزومه شما به‌احتمال زیاد در تصمیم‌گیری آن‌ها تأثیری نخواهد داشت.

ممکن است تعجب کنید. اما باید بدانید که استانداردی برای لزوم داشتن مدرک SQL برای این نقش‌ها وجود ندارد. البته گزینه‌های مختلفی برای صدور مدرک SQL به‌صورت آنلاین و آفلاین وجود دارد که کارفرمایان واقعا نمی‌توانند معنی‌دار بودن یا نبودن آن‌ها را ارزیابی کنند. برای کارفرمایان ساده‌تر است که به نمونه کارهای پروژه متقاضی نگاه کنند. این رزومه، نمایشی قابل‌اعتماد و واضح‌تر از اهمیت داشتن مدارک SQL آن‌ها است.

نکته مهم: بسیاری از کارفرمایان علوم داده همچنین آزمون مهارت SQL یا سؤالات مصاحبه SQL را در روند استخدام خود گنجانده‌اند تا قبل از تصمیم‌گیری در مورد استخدام، تصویر واضح‌تری از مهارت‌های SQL شما به دست آورند.

حتما بخوانید:  کلان داده (Big Data) چیست؟

اگر شما آرزو دارید که در موقعیتی نزدیک به مدیریت پایگاه‌ داده کار کنید یا به دنبال یک شرکت یا صنعت بسیار خاص هستید، پاسخ به این سؤال کمی با تردید خواهد بود. بسیاری از مهارت‌های SQL به سیستم‌ها و ابزارهای مختلف پایگاه‌ داده مربوط است. ممکن است مدارک رسمی مرتبط با SQL موردتوجه آن سازمان باشد. در مواردی حتی داشتن این مدارک اجباری است. به‌عنوان مثال، اگر متقاضی شغل پایگاه‌ داده در شرکتی هستید که از Microsoft SQL Server استفاده می‌کند، دریافت یکی از مدارک Microsoft Azure Database Administrator می‌تواند مفید باشد. اگر متقاضی کار در شرکتی هستید که از Oracle استفاده می‌کند، دریافت مدرک SQL پایگاه‌داده Oracle ممکن است لازم باشد.

در تجزیه‌ و تحلیل داده و نقش‌های علم داده، این نوع مدارک به‌ندرت موردنیاز هستند. زیرا معمولا کارفرمایان نگران این نیستند که آیا شما به جزئیات ترفندهای اختصاصی یک مدرک خاص تسلط دارید یا خیر. آن‌ها فقط می‌خواهند بدانند که شما مهارت‌های اساسی SQL را برای دسترسی و فیلترکردن داده‌های موردنیاز، کسب کرده‌اید. مدارک واقعا اثبات نمی‌کنند که شما مهارت خاصی دارید، بنابراین بهترین راه برای نشان دادن دانش SQL در یک برنامه شغلی، ارائه پروژه‌هایی است که مهارت SQL شما را نشان می‌دهند، نه لیست مدارک.

نتیجه سخن

همان‌طور که در متن نیز به آن اشاره شد، داشتن مهارت لازم برای کار با زبان برنامه‌نویسی SQL، امری حیاتی برای تمام افرادی است که قصد دارند در موقعیت شغلی کار کنند که با پایگاه‌های داده، مرتبط است. اما در عین‌ حال داشتن یک مدرک خاص مربوط به SQL در بیشتر موارد موردتوجه قرار نگرفته و تنها مهارت‌های فردی است که اولویت دارد.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  25. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  26. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  27. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  28. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  29. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  31. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  32. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  33. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  34. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  35. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  36. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  37. آموزش Power BI Report Server
  38. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  39. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  40. مسیر شغلی در هوش تجاری
  41. مهندسی داده چیست؟
  42. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  43. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  44. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  45. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  46. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  47. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  48. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  49. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  50. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  51. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  52. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  53. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  54. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  55. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  56. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  57. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  58. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  59. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  60. یادگیری ماشین چیست؟
  61. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  62. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  63. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  64. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  65. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  66. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  67. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  68. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  69. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  70. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  71. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  72. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  73. انبار داده چیست؟
  74. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  75. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  76. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  77. مدل‌سازی داده چیست؟
  78. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  79. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  80. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  81. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  82. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  83. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  85. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  86. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  87. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن