🗄️ SQL для аналітика - Технічна співбесіда

1️⃣ Що таке SQL та для чого використовують?

📊 Моя відповідь:

💡 SQL (Structured Query Language) - мова запитів для роботи з реляційними базами даних

🎯 ДЛЯ АНАЛІТИКА SQL - ЦЕ:
- Витягування даних з баз (SELECT)
- Агрегація та аналіз (GROUP BY, агрегатні функції)
- З'єднання таблиць (JOIN) 
- Фільтрація та сортування (WHERE, ORDER BY)
- Створення звітів та дашбордів

📈 БЕЗ SQL аналітик не може працювати з реальними даними компанії

2️⃣ Середовища де використовував SQL

🛠️ Мій досвід:

• PostgreSQL - основна СУБД на попередній роботі
• MySQL - для особистих проєктів
• SQLite - для навчання та тестування
• Google BigQuery - знайомий з хмарними рішеннями
• DBeaver - як основний SQL-клієнт

3️⃣ Слабкі сторони в SQL

🔍 Чесна самооцінка:

⚠️ ОБЛАСТІ ДЛЯ ПОКРАЩЕННЯ:
- Складні віконні функції з кількома PARTITION BY
- Оптимізація запитів для великих датасетів
- Recursive CTE (рекурсивні запити)
- Специфічні функції PostgreSQL (JSONB, масиви)

✅ СИЛЬНІ СТОРОНИ:
- Базовий і середній SQL впевнено
- JOIN'и всіх типів, підзапити
- Агрегатні функції, GROUP BY логіка

4️⃣ Чи може аналітик обійтися без SQL?

❌ Категорично НІ!

📊 ЧОМУ SQL КРИТИЧНИЙ:
- 80% корпоративних даних у реляційних БД
- Excel/Google Sheets не витримують мільйони рядків  
- BI-інструменти часто вимагають SQL-знань
- Без SQL = робота тільки з готовими витяжками

💡 SQL - це "англійська мова" для аналітика даних

📝 ПОРЯДОК КОМАНД

5️⃣ Порядок написання SQL запиту