データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
ドキュメントDBかリレーショナルDBどっち使う？ - Qiita
はじめに ドキュメントデータベースかリレーショナルデータベース、どちらを選ぶか。 この選択で、アプリケーションのパフォーマンス、コスト、コードの可読性など幅広い影響が出るため、慎重な判断が必要です。この記事では、自分が思う「考慮すべきポイント」を解説したいと思います。 考慮すべきポイント 1. どのデータモデルがアプリケーションコードに最適か スキーマ制約を課さずに、データレコードをドキュメント（つまりJSONオブジェクト）として保存すべきか？それともスキーマを正規化してデータをいくつかのテーブルに分けるべきか？ このような判断をするために、開発しているアプリケーションのモデルの関係性（例: UserとTaskの関係が1:N）と、一度に読み込むデータの種類を見た方がいいです。 ドキュメントDBがおすすめの時 アプリケーションのデータは、以下のような木構造で表現できますか？普段そのデータを一
テストコード導入奮闘記～私はこうやってプロジェクトにテストコードを導入しました～ - Qiita
導入 どうやら新卒2年目社員のAさんが上司のZさんにプロジェクトにおいてテストコード導入を打診してるようです。少し内容を見てみましょうか。 Aさん(新卒2年目社員)「最近テスト自動化やテストコード、TDDなどの単語をよく聞きます。うちはテストコード書いてないですし、実装後の簡単な動作確認、最終の結合テストしかしていません。開発体験と品質を上げるために、テストコードを導入したいです。」 Zさん(上司)「そうは言うがね、君。今のうちの状況を見てごらんよ。みんな複数のプロジェクトに関わっていて、常に多忙。残業時間もぎりぎりで何とかプロジェクトが回っている状態だよ。そんなみんなにさらに作業を増やすようなことを提案するというのかね？しかも、テストコードはお客様からしたら作っても作らなくても関係ない、いわば直接利益に関係ないような作業じゃないか。もちろん、世の中で認知されているということは知ってるよ？
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