数据分析

基础SQL非常简单，但是把SQL用得正确而高级并不是那么容易。下面是一些更高级的SQL技巧，它们将帮助你执行更复杂的查询，或者只是更好地执行基础查询。公用表表达式（CTE）：CTE允许你通过创建可在单个查询中多次重用的中间结果，将复杂的查询分解为更小、更易于管理的部分。

作为一个普通的Excel用户，我有时很难回忆起公式的名称和它们是如何工作的，所以我最终会浪费时间去弄清楚，并在谷歌上搜索。幸运的是，ChatGPT现在不仅可以为像我这样的普通Excel用户节省时间，也可以为专家节省时间！我们只需要学习如何创建有效的提示来充分利用ChatGPT。

如果你是一个有野心、希望更进一步的数据科学家，我建议你尽可能多地利用好Kaggle。它可以为你提供很多，其中最重要的是，它可以为你提供其他用户上传的现成的notebooks。你只需要通过复制和阅读就可以了解其他人是如何面对问题、解决问题的。不需要从零开始，你完全可以复制一个notebook并按照你的想法加以改进。以下是我认为比较适合初学者的一些比赛——相信我，它们会是你是开启数据科学之旅的最佳方案。

对于数据分析领域的许多专业人士来说，从数据分析师过渡到数据科学家可能是一个自然的下一步。作为一名数据分析师，你可能已经在统计学、编程和数据库管理方面有了强大的基础，但成为一名数据科学家需要对机器学习算法有更深入的了解，并有能力使用这些算法来解决复杂的问题。在这篇文章中，我们将探讨你可以采取哪些步骤从数据分析师过渡到数据科学家。

毫无疑问，SQL和Pandas都是数据科学家处理数据的强大工具。一般来说，SQL是一种用于管理和操作数据库中数据的语言，而Pandas是Python中的数据操作和分析库。此外，SQL通常用于从数据库中提取数据，在Python中进行分析（主要使用Pandas）。它的工具和功能齐全，能很好地处理表格数据，如数据操作、数据分析和可视化等。将SQL和Pandas一起使用，我们就能清理、变换和分析大型数据集，创建复杂的数据管道和模型，这对作为数据科学家大有裨益，也因此，我们必须精通它们。在本文中，我将带你一步一步走，一起将最常见的Pandas操作变为SQL查询。

虽然每个公司都是不同的，作为一个业务分析师的角色可能不需要承担完全相同的职责，但我相信我在这里分享的经验教训适用于无论你在哪个行业或公司工作。根据我的经验，你很有可能像我一样融入团队，并与利益相关者密切合作，优化业务。如果你赶时间，这里有五条经验教训，但我强烈建议你继续阅读这篇文章，以便从中获得最大的收获。

数据清理和特征工程是数据科学家日常工作的重要部分，这是每天必做的事情，能够有效地清理数据和设计功能，将达到事半功倍的效果。要想扩展你的知识和技能，你可以找到很多这方面的书，我浏览了大部分，本文将推荐五本顶级的数据清理和特征工程书籍。