Imagínese esto: obtiene algunos datos desordenados para el mercado francés en Excel, pasa todo el día transformando los datos y haciendo el análisis. ¡Todos están felices! Una semana después, obtienes algo muy similar para el mercado alemán. ¿Qué tan bueno sería hacer todo el análisis «nuevo» en minutos, para que pueda ir a una cena elegante/yoga/una rave tecno clandestina en su lugar?
Conoce SQL.
¿No es la programación como SQL para genios súper nerds?
Cuando comencé en Google hace seis años, tenía dos pasantías bancarias en mi haber (así que estaba familiarizado con Excel), pero no sabía cómo codificar. Seis años más tarde, terminé lo suficientemente técnico como para contribuir a proyectos en las organizaciones de Ciencia del Clima y Salud (ao Aplicar IA para evitar que más personas se queden ciegas). Ahora trabajo en un VC como Data Lead, centrándome en la automatización de procesos y el análisis de big data. ¿Cómo llega alguien promedio en Excel hasta aquí?
Siempre pensé que cualquier tipo de código informático y ciencia de datos era para hackers locos que ensamblaban computadoras desde que estaban en pañales.
Afortunadamente, el lenguaje principal para trabajar con big data, SQL, es bastante sencillo. promesa rosada. También es súper poderoso.
– ¿Quiere trabajar con big data (10 mil millones de filas)? Necesita SQL.
– ¿Desea ejecutar informes automatizados y automatizar el trabajo que ahora se realiza en Excel? Necesita SQL.
Esta es la razón por la que casi todos los roles de estrategia, finanzas y productos en tecnología requieren SQL.
Interesante, pero dudo que SQL sea tan fácil.
Te prometí que no era difícil, así que déjame darte un ejemplo.
Imagina que tenemos una tabla (una gran hoja de Excel en la nube) llamada vuelos con columnas precio y d_a (el destino al que vuela el vuelo) y solo queremos vuelos que vayan a Los Ángeles .
¿Cómo seleccionamos esto?
De todas las cosas que deberían asustarte (el calentamiento global, la desigualdad económica alcanzando niveles críticos), esta claramente no es una de ellas. Y la ventaja es enorme: imagine que las diapositivas de administración se actualizan solas y hacen otro trabajo en una fracción del tiempo. Además de esto, también hay un gran trabajo de datos que ni siquiera podría hacer de otra manera (tratar de trabajar con 10 millones de filas de datos en hojas de Excel o Google).
Como me apasiona SQL, cofundé Cognitas.tech, que enseña habilidades de ciencia de datos a personas sin conocimientos técnicos. Ser bueno en Excel ayuda, pero no es obligatorio. Impartimos nuestros cursos en vivo en grupos reducidos. Imagina un Google Hangouts con algunos amigos nerds, básicamente menos el covid.
¿Por qué no usaría una aplicación o una plataforma de video en línea?
Si la gente aprendiera cosas difíciles con una aplicación, DuoLingo sería más grande que Google y todos estarían avanzado en ingles. Los e-learning son formas aburridas y horribles de aprender. ¿Qué recuerdas de tu último e-learning?
Tener un instructor en vivo que sea técnico y extrovertido (el listón es ciertamente bajo para las personas técnicas) marca la diferencia.
Ser capaz de hacer una pregunta cuando no la entiendes y hacer que nosotros preguntemos tú las preguntas lo mantendrán comprometido. Y debido a que aprendes en grupos pequeños, tienes culpa por la cohesión social para seguir adelante. Por lo tanto, las tasas de abandono de los cursos en vivo son cercanas a cero (en comparación con el 97 % de Coursera).
¿Intrigado? La próxima cohorte de Data Analytics en SQL for Business Profiles comienza en septiembre. Es a las 19:00 CET cada semana durante 7 semanas. Si alguna vez te pierdes una clase, hay una grabación (nosotros voluntad te persigo para comprobar si lo viste, y estaremos encantados de hacer otra sesión para responder cualquier pregunta).
Aprenda a amar SQL con nosotros y comience a automatizar gran parte de su trabajo de Excel. ¡Espero verte allí!