למה ללמוד SQL ב- 2024

SQL היא אחת הטכנולוגיות הנפוצות ביותר בעולם ולמרות שהיא איתנו כבר 5 עשורים היא עדיין אחת הדרכים הכי אפקטיביות שלנו לתקשר עם מסדי נתונים.

כאשר אתם כותבים בשפת SQL, אתם בעצם נותנים הנחיות למחשב שמבצע את ההוראות שלכם. זה נשמע מאוד דומה לכל סוג תכנות אחר, אך בניגוד לשפות תכנות נפוצות כמו פייתון, C או ג'אווה, אתם לא תוכלו לבנות אפליקציה או אתר בעזרתה. 

אז מה זה SQL בדיוק, ואיך השפה הזאת יכולה לעזור לכם לפתח את הקריירה שלכם בהייטק?

לצפייה בסרטון – מה זה SQL ולמה זה משמש? 3 סיבות ללמוד שפה מבוקשת:

מה זה SQL?

דמיינו שקיבלתם טבלה ענקית שכוללת נתונים על תושבי העיר שלכם. הטבלה כוללת נתונים כמו גיל, מין, שכונת מגורים, מצב משפחתי ועוד. 

נניח שתרצו לגלות תשובה לשאלה מאוד ספציפית – למשל: כמה גברים גרושים מעל גיל 50 שיש להם מעל ילד אחד גרים בעיר שלכם. איך בדיוק  אתם אמורים לעשות את זה? התשובה היא SQL.

שפת SQL משמשת לניהול נתונים שנמצאים במערכות ניהול של מסדי נתונים (Databases), הכוללים דאטה המאורגן בטבלאות. באמצעות שפה זו תוכלו לבצע שאילתות, לעדכן ולארגן מחדש נתונים, כמו גם ליצור ולשנות את הסכימה (המבנה) של מסד נתונים ולשלוט בגישה לנתונים שלו.

* הבהרה: ניתן לאסוף מידע רב בגליונות אקסל, אך SQL נועדה לאסוף ולנהל נתונים בהיקפים גדולים בהרבה. בעוד שגיליונות דיגיטליים כמו אקסל או גוגל DOCS עלולים להיות מסורבלים כשמעמיסים עליהם יותר מדי מידע, מסדי נתונים של SQL יכולים להתמודד עם מיליוני או אפילו מיליארדי תאים.

[the_ad_group id="2728"]

קצת היסטוריה 

בשנת 1969, חוקר מ- IBM בשם אדגר קוד, הגדיר את מודל מסד הנתונים היחסי (או Relational DataBase), שהפך לבסיס לפיתוח השפה. מודל זה בנוי על פיסות מידע, או "מפתחות" נפוצים המשויכים לנתונים שונים.

אם נחזור לדוגמה הקודמת שלנו: ה"מפתח" של כל אדם שמופיע בטבלה שלנו (טבלת תושבי העיר) יהיה מספר תעודת הזהות של אותו תושב. כלומר, מספר ייחודי שקיים עבור כל תושב של העיר ולא מופיע פעמיים. 

כמה שנים לאחר הגדרת מודל מסד הנתונים היחסי, IBM החלה לעבוד על שפה חדשה למסדי נתונים יחסיים המבוססות על הפיתוחים של אדגר קוד. 

השפה נקראה במקור SEQUEL, או שפת שאילתות מובנית (Structured Query Language). שם השפה השתנה מספר פעמים עד שלבסוף המונח שתפס נקבע לפי שלוש האותיות (Structured Query Language). מאז ועד היום, היא נותרה השפה המרכזית עבור מסדי נתונים והיא עדין אחת מהשפות השימושיות ביותר בעולם.

למה ללמוד SQL? 

1. שפה פשוטה ללמידה

SQL משמשת לאחזור וניהול נתונים הקיימים בבסיסי הנתונים בעזרת שאילתות פשוטות. ניתן להבין בקלות שאילתות אלה, מכיוון שהן דומות למדי לשפה האנגלית. לדוגמא, אם אתם רוצים ליצור טבלה בשם סטודנטים, עליכם לכתוב שאילתה באופן הבא:

CREATE TABLE Students;

בעצם השתמשנו במילים "CREATE TABLE" כדי ליצור טבלה ריקה, ואז הענקנו לטבלה את השם Students. כמו שבטח הבחנתם, זה נראה ממש כמו איך שהיינו כותבים את ההוראה הזו באנגלית. 

הפשטות והשימושיות שלה הופכת את SQL לאופציה מצויינת ללמידה עבור מתחילים.

2. SQL נמצאת בכל מקום והדרישה לעובדים מנוסים גבוהה מתמיד

כמעט כל חברות הטכנולוגיה משתמשות ב- SQL. אובר, נטפליקס, Airbnb והרשימה עוד ארוכה.

אפילו חברות כמו פייסבוק, גוגל ואמזון, שאחראיות לבניית מסדי נתונים עצומים בעלי ביצועים גבוהים, משתמשות ב- SQL כדי למצוא ולנתח נתונים.

לא רק חברות טכנולוגיה, גם חברות קטנות וארגוני SMB (ארגונים קטנים-בינוניים) משתמשים ב- SQL ובהתאם הביקוש לעובדים מיומנים בשפה נשאר גבוה ויציב לאורך השנים האחרונות.

3. למרות שיש אלטרנטיבות רבות, SQL לא הולכת לשום מקום 

SQL היא השפה הפופולרית ביותר בקרב מדעני נתונים (Data scientists) ואנליסטים ונמצאת בשימוש גדול יותר מהמון שפות תכנות אחרות. 

בתרשים למטה, שנלקח מסקר המפתחים של StackOverflow לשנת 2020, אפשר לראות ש- SQL מנצחת שפות כמו גא'ווה ואפילו פייתון, ונבחרה כטכנולוגיה השלישית הכי פופולרית בקרב מתכנתים. 

למרות שיש הרבה דיבורים על טכנולגיות כמו NOSQL, Hadoop ואחרות, SQL נותרה אחת השפות הפופולריות ביותר לא רק בקרב אנשים בתחום הדאטה אלא גם שימושית מאוד עבור מתכנתים.

[the_ad_group id="2728"]

במה עובדים?

כפי שציינו, השימוש ב- SQL מאוד נפוץ, בעיקר בתפקידים בתחום הדאטה אך גם עבור מתכנתים. בחלק זה בחרנו להתמקד בבעלי תפקידים שבדרך כלל משתמשים ב-SQL כשפת התכנות הראשית שלהם.

הנה כמה דוגמאות של משרות נפוצות בתחום הדאטה שדורשים ידע בשפה:

DBA) Database Administrator) – תפקיד ה- DBA הוא לוודא שהנתונים נשמרים ומנוהלים באופן תקין. על ה- DBA לדאוג שמסדי הנתונים יאפשרו למשתמשים לאחזר נתונים (למצוא מידע מסויים), במהירות ובפשטות. 

דאטה אנליסט (Data Analyst)– דאטה אנליסט אחראי על ניתוח נתונים. האחריות הראשית בתפקיד זה היא ליצור מדדים עיקריים, ולהשתמש בהם כדי לקבל תובנות שניתן ליישם בחברה.

מדען נתונים (Data scientist) – תפקיד דומה לדאטה אנליסט, אך לרוב מתקשר לכמות דאטה הרבה יותר גדולה. מדעני נתונים מנתחים נתונים בהיקף גדול בהרבה, אשר מתעדכנים באופן מהיר יותר מאנליסטים. 

השימוש ב- SQL נפוץ מאוד בתחום הביג דאטה, ה- BI (בינה עסקית) ואפילו בפיתוחי בינה מלאכותית (Artificial Intelligence) ולמידת מכונה (Machine Learning) – מגמות טכנולוגיות חזקות מאוד שצפויות ללוות אותנו בשנים הקרובות.

לצפייה בסרטון – מה זה דאטה אנליסט ואיך תדעו אם זה מתאים לכם?

מחפשים את התפקיד הראשון שלכם בהייטק?

אם אתם שוקלים כניסה לתחום הדאטה, בין אם כצעד ראשון בקריירה או כמעבר מתחום אחר, קורס Data Analyst יכול לפתוח בפניכם שפע של הזדמנויות מרתקות. דאטה אנליסטים הם מהמקצועות המבוקשים ביותר בעולם ההייטק כיום, עם ביקוש הולך וגדל בכל הסקטורים – מחברות סטארט-אפ צעירות ועד תאגידי ענק.

בתפקיד כזה, תהיו אחראיים על הפקת תובנות עסקיות משמעותיות מנתונים, ותשפיעו באופן ישיר על קבלת החלטות אסטרטגיות בחברה. זוהי עבודה מאתגרת ודינאמית, המשלבת כישורים אנליטיים וחשיבה יצירתית, ומעניקה אפשרויות קידום מהירות למקצוענים מוכשרים.

הצעד הראשון בדרך למשרת דאטה אנליסט הוא לרוב קורס הכשרה מקיף, שיתן לכם בסיס איתן במיומנויות הליבה הנדרשות – ובראשן כמובן שליטה ב-SQL. בדקו את הסקירה המקיפה שלנו – בדקנו עבורכם את מיטב הקורסים וההכשרות לתפקידי דאטה אנליסט, כדי שתוכלו להשוות ולמצוא תכנית לימודים שתפורה עליכם! לצפייה בסקירה המקיפה לחצו כאן.