SQL für Data Science meistern: Komplexe Abfragen und Leistungsoptimierung [German]

By 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 oberfl chlich beherrscht, arbeitet langsamer, fehleranf lliger und weniger effizient. Dieses Buch zeigt, wie man SQL als leistungsstarkes Analysewerkzeug einsetzt - ber einfache SELECT-Statements hinaus.

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

Was du in diesem Buch lernst

Komplexe SQL-Abfragen f r reale Data-Science-Use-Cases

Joins, Subqueries und Common Table Expressions richtig einsetzen

Analytische Abfragen f r Business- und Forschungsfragen

Leistungsoptimierung bei gro en Datenmengen

Abfragepl ne verstehen und Engp sse erkennen

Indizes sinnvoll nutzen

Wartbaren, klaren und performanten SQL-Code schreiben

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

F r wen ist dieses Buch geeignet?

Dieses Buch ist ideal f r:

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.

Warum SQL-Mastery in Data Science entscheidend ist

Der Gro teil der Datenarbeit passiert vor dem Modellieren.
Starkes SQL erm glicht:

Schnelle Exploration gro er Datens tze

Zuverl ssige Feature-Generierung

Reproduzierbare Analysen

Weniger Abh ngigkeit von externen Tools

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

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: B0GSG2XKYT
• ISBN13: 9798247298915
• Release Date: March 2026
• Publisher: Independently Published
• Length: 478 Pages
• Weight: 1.40 lbs.
• Dimensions: 1.0" x 6.0" x 9.0"