摩根大通：再見Python，你好SQL

2025-05-11 22:48 DreambigCareer

大資料時代
不少商科留學生都投入了轉Data的賽道
卻不清楚
轉行資料分析最該學哪種技能？
圖/微博截圖
01
SQL的地位，又變高了？
如果一定要選一個必學的轉Data技能，主頁君會毫不猶豫的告訴你——去學SQL！
根據IEEE Spectrum釋出的年度程式語言榜單，揭曉了開發者使用程式語言的最新情況。該榜單納入59種語言，結合了多個受歡迎度指標，如Google、StackOverflow、GitHub、IEEE Xplore Digital等。
在"Jobs"維度，SQL排名第一，力壓Python和Java，是就業市場最吃香的程式語言。
IEEE Spectrum直言：不管你使用什麼程式語言，都要用到SQL。
那麼，為什麼SQL如此重要？
因為SQL，是一切資料工作的起點。
做資料分析工作一般來說有6個步驟——資料搬運、資料清理、資料分析、資料視覺化、建模、測試。
要完成以上步驟，通常會用到3個數據工具：Excel、SQL、Python。但是，能實現第一步資料提取的工具，只有SQL。
也就是說，沒有SQL，就無法提取資料、分類整理，自然也就無法開展後續工作。
此外，還常有人把SQL形容為“進階版Excel”。SQL和Excel確實相似，但SQL在效能上依然具有明顯優勢。
舉個🌰，Excel在少量資料的處理中表現很好，但當你使用不同的公式處理100k+行的檔案時，它就常常進入“無響應狀態”。而在SQL中，超過10M+行的檔案都可以迅速響應

在此基礎上，只要你學會使用SQL的函式，就可以將複雜的問題簡單化，進行更高階的操作。
沒有一個行業能逃過SQL
即使在今天，像Goldman Sachs、McKinsey、Google和Amazon這樣已建立高效能資料庫系統的公司，
資料團隊也仍在使用SQL查詢資料並執行分析
。
精品投行Jefferies
九大投行Citi
科技大廠Amazon
諮詢名企McKinsey
為什麼這麼多的公司都在用SQL?
因為，無論是金融行業處理資料時的建模和視覺化，還是諮詢行業快速調取資料庫資料進行分析，亦或是
科技行業
去Database裡提取資訊定製方案，
日常工作都離不開SQL
。
*麥肯錫分析師：從長遠來看，我認為SQL是顧問必備的技能。
更何況，SQL還可以提升公司資訊傳達效率。每個團隊都有自己的資料需求。但是這些資料常常包含在各種資料集中，SQL則可以快速整合來自多個數據源的資料，並將複雜資訊直觀展示。
並且，SQL語法相對簡單，接近英語口語。也就是說，你幾乎可以用英語來閱讀理解一段SQL的意思。

02
從0開始學SQL，上岸Amazon只需12天？

SQL作為一個以抓取資訊為主的語言，結構相對簡單，學習過程也相對輕鬆，但是對於網上目前流行的課程，留學生普遍遇到的難題是：
😨 官網給出的免費課程太零碎，入門容易，掌握難；
😨 付費課程價效比太低，面試不會，實習遇到也不會；
😨 網路上的英文版影片滿是專業術語，部分老師甚至預設你已經熟悉掌握快捷鍵，聽了跟不上…
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