SQL für Data Science meistern. Komplexe Abfragen und Leistungsoptimierung (en Alemán) - MIGUEL FARMER

In Data Science ist SQL kein Grundwerkzeug - es ist ein Wettbewerbsvorteil.

Modelle, Dashboards und Machine Learning beginnen fast immer mit einer Abfrage. Wer SQL nur oberflächlich beherrscht, arbeitet langsamer, fehleranfälliger und weniger effizient. Dieses Buch zeigt, wie man SQL als leistungsstarkes Analysewerkzeug einsetzt - über einfache SELECT-Statements hinaus.

SQL für Data Science meistern richtet sich an alle, die Daten professionell analysieren, vorbereiten und optimieren wollen - mit Fokus auf komplexe Abfragen, analytisches Denken und Performance.

Komplexe SQL-Abfragen für reale Data-Science-Use-Cases

Joins, Subqueries und Common Table Expressions richtig einsetzen

Analytische Abfragen für Business- und Forschungsfragen

Leistungsoptimierung bei großen Datenmengen

Abfragepläne verstehen und Engpässe erkennen

Indizes sinnvoll nutzen

Wartbaren, klaren und performanten SQL-Code schreiben

Der Fokus liegt auf praxisnaher Analyse, nicht auf Datenbank-Administration.

Dieses Buch ist ideal für:

Data Scientists und Data Analysts

Analytics Engineers

Business-Intelligence-Spezialisten

Softwareentwickler mit Datenfokus

Alle, die SQL auf professionellem Niveau einsetzen wollen

Grundkenntnisse in SQL werden empfohlen.

Der Großteil der Datenarbeit passiert vor dem Modellieren.
Starkes SQL ermöglicht:

Schnelle Exploration großer Datensätze

Zuverlässige Feature-Generierung

Reproduzierbare Analysen

Weniger Abhängigkeit von externen Tools

Dieses Buch lehrt, analytisch in SQL zu denken, nicht nur Abfragen zu schreiben.