
W świecie analizy danych SQL to absolutna podstawa. adekwatnie trudno znaleźć analityka, który nie miałby tego języka w CV. Ale jedno to mieć „SQL” wpisane w profil na LinkedIn, a drugie – faktycznie umieć go używać w codziennej pracy.
Znajomość SQL-a często kończy się zbyt wcześnie
Wiele osób, które uczą się analizy danych, gwałtownie łapie podstawy: SELECT, WHERE, JOIN, może GROUP BY. I to jest dobry start. Problem pojawia się wtedy, gdy pojawiają się realne zadania – złożone zapytania, duże wolumeny danych, potrzeba optymalizacji.
To właśnie wtedy wychodzi na jaw, iż „podstawowa znajomość SQL” to za mało. W prawdziwej pracy trzeba często budować wielopoziomowe zapytania, łączyć dane z wielu źródeł, korzystać z CTE, window functions, czy pisać zapytania, które nie tylko działają, ale działają szybko.
Nie chodzi o bycie programistą
Często osoby wchodzące do analizy danych myślą: „ja chcę być analitykiem, a nie programistą, po co mi zaawansowany SQL?”. A prawda jest taka, iż SQL to język stworzony właśnie dla analityków. Nie trzeba znać struktur danych w pamięci czy wzorców projektowych – wystarczy zrozumieć logikę zapytań i trochę poćwiczyć.

Najlepsze kursy z analizy danych – Excel, SQL, Tableau, Python i więcej!
Chcesz opanować Excela i tworzyć dynamiczne raporty jak profesjonalista? Naucz się SQL-a i wyciągaj najważniejsze dane prosto z baz danych! Odkryj moc Pythona w automatyzacji i analizie danych. A może wizualizacje? Tableau pozwoli Ci zamienić surowe liczby w czytelne wykresy i dashboardy. Dołącz do kursów KajoData i podnieś swoje umiejętności na nowy poziom!
Najlepszy sposób nauki? Realne case’y
Największy postęp w nauce SQL dzieje się wtedy, kiedy nie robisz już zadań z kursu, tylko rozwiązujesz problemy z realnego świata: raportujesz, przygotowujesz dashboard, analizujesz dane sprzedaży. Wtedy SQL przestaje być „suchym językiem”, a staje się narzędziem, które naprawdę coś robi.
Podsumowanie
SQL jest powszechny, ale wciąż zbyt często traktowany po macoszemu. jeżeli chcesz być skutecznym analitykiem, warto wyjść poza podstawy. To właśnie tam zaczyna się prawdziwa wartość.
Inne interesujące artykuły:
- Jak znaleźć pierwszą pracę w analizie danych, gdy rynek zwalnia? 5 skutecznych strategii
- 5 błędów, przez które możesz stracić pracę jako Junior Data Analyst (i jak ich uniknąć)
- Czy analiza danych ma przyszłość? Wywiad z Krzysztofem Stenclem
To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!
Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, iż codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube