Belajar Sql Dasar : 3 Pertanyaan Saat Proses Rekruitmen Terkait SQL

Belajar SQL : 3 Pertanyaan Saat Proses Rekruitmen Terkait SQL

Sebagai data scientist yang menggunakan Python, kita sering kali perlu mendapatkan data dari database relasional yang dihosting di server lokal komputer atau device kita. Ada banyak cara untuk melakukan ini. Misalnya, kita dapat membuat Query data di Oracle, menyimpan file sebagai file .csv, lalu mengimpornya dengan Python. Namun cara yang paling efisien adalah menggunakan SQL secara langsung dengan Python. Menggabungkan SQL dan Pandas akan memberi Kita banyak opsi untuk membuat Query, memproses, dan menggunakan data untuk proyek yang kita lakukan dengan Python. Karenanya, merupakan hal yang sangat penting bagi kita yang ingin menjadi Data Scientist untuk belajar SQL dan bahkan menguasainya.

Sebelum dibahas lebih lanjut, apa sebenarnya yang dimaksud dengan SQL? SQL (alias Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengelola atau meminta data yang disimpan dalam sistem manajemen basis data relasional (RDBMS). SQL telah menjadi bahasa dominan untuk menangani data terstruktur di mana entitas dalam database (misalnya tabel, atau entitas tabel) terkait (itulah mengapa database ini disebut database relasional). Ada opsi lain untuk menangani data semacam itu, tetapi SQL telah menjadi bahasa yang paling populer dan banyak digunakan di industri. Sehingga, tidak jarang pekerjaan recruiter Data Scientist yang menguji kemampuan SQL dengan beberapa pertanyaan. Pada artikel kali ini, Mikkha akan berbagi beberapa pertanyaan interview untuk Data Scientist mengenai SQL. Apa saja kah pertanyaan tersebut? Yuk simak penjelasan berikut!

1. Persiapkan Kompetensi Ini : Bagaimana Query Sql untuk Menemukan Semua Email Duplikat Dalam Tabel Named Person

SOLUTION A: COUNT() in a Subquery

Pertama, subquery dibuat untuk menunjukkan jumlah frekuensi setiap email. Kemudian subquery disaring DI MANA (WHERE) hitungannya lebih besar dari 1.lebih lengkapnya sebagai berikut:

SOLUSI B: HAVING Clause

HAVING adalah klausa yang pada dasarnya memungkinkan Anda menggunakan pernyataan WHERE sehubungan dengan agregat (GROUP BY).

2. Dengan Tabel Weather, Bagaimana Kueri Sql Untuk Menemukan Semua ID Tanggal Dengan Suhu Lebih Tinggi Dibandingkan Dengan Tanggal Sebelumnya (Kemarin)?

SOLUSI: DATEDIFF ()

DATEDIFF menghitung perbedaan antara dua tanggal dan digunakan untuk memastikan kami membandingkan suhu hari ini dengan suhu kemarin. Dalam bahasa yang lebih sederhana, Query ini mengatakan, Pilih Id di mana suhu pada hari tertentu lebih besar dari suhu kemarin. Berikut adalah contoh penggunaannya:

3. Pahami Kompetensi Ini : Departemen dengan Gaji Tertinggi

Tabel "Karyawan" menampung semua karyawan. Setiap karyawan memiliki Id, gaji, dan ada juga kolom Id departemen, perhatikan data berikut!

Id 1 adalah departemen IT dan Id 2 adalah departemen Sales.Tulis kueri SQL untuk menemukan karyawan yang memiliki gaji tertinggi di setiap departemen. Untuk tabel di atas, kueri SQL Anda harus mengembalikan baris berikut (urutan baris tidak masalah).

SOLUSI: IN CLAUSE

Klausa IN memungkinkan Anda untuk menggunakan beberapa klausa OR dalam pernyataan WHERE. Misalnya WHERE country = "Canada" atau country = "USA" sama dengan WHERE country IN ("Canada", "USA"). Dalam kasus ini, kita ingin memfilter tabel Departemen agar hanya menampilkan Gaji tertinggi per Departemen (yaitu, ID Departemen). Kemudian kita dapat menggabungkan dua tabel DI MANA DepartmentId dan Gaji ada di tabel Departemen yang difilter.

4. Yuk Mulai Pelajari SQL Lebih Dalam Bersama Mikkha!

Terapkan ilmunya sekarang untuk kuasai SQL lebih dalam! Nikmati pengalaman belajar di rumah secara praktis dan aplikatif bersama Mikkha, dan lanjutkan perjalananmu bersama karakter Mikkha lainnya dengan konsep belajar yang lebih seru dan menantang.

Tertarik berkarir di bidang data? Yuk, bergabung di Mikkha! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di Mikkha. Untuk kamu yang ingin mulai belajar data science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di Mikkha.

Dengan belajar di Mikkha, kamu bisa:

Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

Buat Akun Gratis dengan Signup di mikkha.com/registrer
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari Mikkha

Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik