リアルタイムSQLプロジェクトのアイデアトップ10:初心者および上級者向け
公開: 2021-12-08ビッグデータ革命のおかげで、現代のビジネスの世界では、毎日数百万バイトのデータを収集して分析しています。 ただし、ビジネスセクターや産業分野に関係なく、データ主導の意思決定を行うための鍵には、データの収集、保存、分析を容易にする適切なスキルとツールが必要です。 言い換えれば、企業が利益を増やしながら現実の問題を解決する戦略的意思決定を行いたい場合、データサイエンススキルを活用する必要があります。その1つがSQLです。
しかし、実際のアプリケーションを使用したSQLプロジェクトに飛び込む前に、SQLの背後にある基本的な概念を簡単に見てみましょう。
目次
SQLとは何ですか?
SQLはStructuredQueryLanguageの略で、リレーショナルデータベースの作成、保守、および取得に使用される標準のデータベース言語です。 MS Access、MySQL、SQL Server、Sybase、Oracle、Postgres、Informixなどのすべてのリレーショナルデータベース管理システム(RDMS)は、確立されたデータベース言語としてSQLを使用します。
1970年代の開始以来、SQLはすべてのデータサイエンティストのツールキットに不可欠なリソースになっています。 これにより、データサイエンティストはデータにアクセス、更新、挿入、操作、および変更でき、リレーショナルデータベースとの通信を容易にしてデータセットを適切に理解できます。 今日、SQLはほとんどのWebアプリケーションとWebサイトでアプリケーションを見つけており、間違いなく、すべての新進のデータサイエンスの専門家が習得する必要のある重要なスキルです。
実践のためのトップ10リアルタイムSQLプロジェクト
一方の理論では、理解の本当のテストは、実際のアプリケーションを使用してデータベースを正常に設計および構築できる場合です。 SQLの概念的な知識を磨くための優れた方法は、リアルタイムSQLプロジェクトを実装することです。 そこで、リレーショナルデータベースでの自信と問題解決スキルを高めるのに役立つ実践用のエキサイティングなSQLプロジェクトをいくつか紹介します。
1.学生データベース管理
学生のデータベース管理システムを作成する初心者向けの簡単なプロジェクトは、学生の一般的な情報を記録することです。 自動化された学生データベースシステムは、教育機関の入学プロセスとその後の学生情報管理をかなり合理化します。 プロジェクトは、名前、住所、連絡先の詳細、入学年、入学したコースなどの一般的な学生情報、および結果、出席、奨学金、料金などの他の重要な詳細を処理する必要があります。
2.一元化された大学/大学データベース
大学にはいくつかの学部があります。 現在、各部門はさまざまなコースを提供しており、教授は複数のコースを教えることができます。 たとえば、詩の授業を受ける教授は、文芸批評も教えるかもしれません。 英語の学生として、これらのコースの両方に登録することができます。そのため、学部内の特定のコースには、任意の数の学生を含めることができます。 一元化された大学/大学データベースの目的は、学部のコース、それらに登録されている学生、関係するインストラクターなどに関連するデータを管理することです。
3.鉄道システムデータベース
鉄道システムデータベースは、線路の詳細、スケジュール、列車のルート、乗客の予約情報、鉄道駅などの鉄道データを記録および管理するためのものです。このSQLプロジェクトをより簡素化するために、すべての列車が定期的に運行していると想定できます。そして、それぞれの目的地への1日旅行を引き受けます。 したがって、このシステムデータベースを使用して、列車の発着時刻や駅の連番など、鉄道路線の各駅のさまざまな詳細を記録できます。
4.eチケット予約
顧客がインターネット経由でチケットを予約できるようにする、鉄道のeチケット予約用のデータベースを作成するとします。 列車の詳細、駅の詳細、ルートの詳細、乗客の詳細、予約の詳細など、チケットの予約には多くの要素が関係しています。プロジェクトの設計時には、座席を予約したら、他の座席がないようにブロックする必要があることに注意してください。顧客はそれを再度予約することができます。 また、ユーザーがすでに予約している場合、別のユーザーは同じものにアクセスできません。 同様のアイデアは、フライトやバスのチケット予約にも適用できます。
5.図書館管理システム
古典的なSQLプロジェクトのアイデアであるライブラリ管理システムは、書籍を発行し、ユーザーがさまざまなタイトルやジャンルのさまざまな書籍を閲覧できるように設計されたデータベースです。 これは、初心者向けの最も基本的なSQLプロジェクトの1つであり、Asp.Net C#、Visual Studio C#、およびローカルデータベースを使用します。 通常、図書館管理システムには、発行されたすべての書籍、発行者、発行期間、罰金などのエントリがあります。
6.病院管理データベース
病院管理システムは、病院または医療施設の日常の機能を管理するためのソフトウェアまたはWebベースのシステムです。 これは、患者、医師、部屋、スタッフの職務、患者の退院の概要、および管理者が制御できるその他の詳細の体系的で信頼性の高い記録です。 このようなデータベースでは、すべての人が自分の役割と職務にリンクされた一意のIDを持っています。 さらに、医師や看護師の空き状況、患者の空き部屋など、必要な詳細情報にアクセスできます。
7.オンライン小売アプリケーションデータベース
電子商取引ビジネスが前例のない成長を遂げているため、オンライン小売アプリケーションデータベースは、初心者から上級者まで、最も人気のあるSQLプロジェクトの1つになっています。 このようなデータベースにより、顧客はオンラインショッピングWebサイトに登録して購入することができます。 登録プロセスでは通常、顧客の名前、住所、連絡先情報、銀行の詳細を収集して、一意の注文IDと購入の必要な詳細を含む請求書を生成します。
8.書店の在庫管理
オンライン書店の在庫の作成と管理は、初心者にとって非常に単純なSQLプロジェクトのアイデアです。 ここでは、ユーザーはオンラインで本を閲覧したり、本を注文したりできます。その場合、在庫が更新され、本の数が減ります。 さらに、ユーザーは、ジャンル、著者名、価格、本名などに基づいて特定の本の検索をフィルタリングできます。ユーザーは、特定の著者の本を検索することもできます。 在庫の管理者は、書籍を追加または削除できます。 在庫管理システムは、在庫を最適なレベルに保ち、顧客の要求に遅滞なく対応します。
9.給与管理システム
これは、ほぼすべての業界でアプリケーションを見つける最も人気のあるSQLプロジェクトの1つです。 組織の給与管理システムは、従業員の毎月の支払い、社会保障、および税金を記録します。 氏名、氏名、福利厚生、給与体系などのデータを使用して月給を計算します。管理システムは、取得した休暇を含む従業員の出席の記録も保持します。 次に、ソフトウェアは特定の数式を使用して、給与明細と銀行ファイルの形式で出力を生成します。
10.炭素排出量計算機
ほぼすべての国が二酸化炭素排出量を削減するための措置を講じている現在、炭素排出量計算機は世界的な注目を集めるに違いありません。 これは、建物のタイプ、床面積、建物が配置されている気候帯、給水設備の種類などのデータに基づいて建物の二酸化炭素排出量を測定するSQLサーバーWebアプリケーションです。このプロジェクトは、暑くてトレンドを強調しています。環境保護のトピック、および出力として与えられる排出量は、水とエネルギーの使用、固形廃棄物の処分、輸送などに関連付けることができます。
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プログラムの内容に関するコースのハイライトの一部を次に示します。
- アリゾナ大学でデータサイエンスの理学修士号を取得。
- 25以上のケーススタディと30以上のライブセッションと10週間のキャップストーンプロジェクト。
- Tableau、GitHub、Python、Spark、MySQLなどのプログラミング言語とツールを包括的にカバーしています。
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SQLは初心者に適していますか?
SQLはデータベースに最適なプログラミング言語であり、多くの業界やセクターで使用されています。 データセットを理解し、大量のデータを管理するのに役立つだけでなく、習得と使用も簡単です。 間違いなく、それはデータサイエンスの需要の高いスキルであり、データサイエンスの有望なキャリアへの入り口です。
SQLはJavaよりも簡単ですか?
JavaとSQLはどちらも需要の高いプログラミング言語であり、データ関連の操作でアプリケーションを見つけます。 ただし、SQLは、主に2つの理由からJavaよりも簡単であると見なされる場合があります。 まず、Javaは一般的なプログラミング言語ですが、SQLはリレーショナルデータベース管理用のドメイン固有言語です。 さらに、SQLはセマンティック構文を備えた宣言型言語であるため、比較的単純です。
SQLでPythonを使用できますか?
SQLの目的は、データベース内の複数のテーブルからデータをマージできるようにしながら、データをクエリして抽出することです。 ただし、SQLだけでは、時系列や回帰テストなどの複雑なデータ操作や変換を実行することはできません。 そこで、Pythonの専門ライブラリであるPandasが役に立ちます。 したがって、Pythonが構造化データをさらに操作している間、SQLはデータをフェッチできます。