2021年にキャリアアップするためのSQL認定資格ベスト9

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はじめに

データベースはすべての取引の中心であり、SQLはデータベースとやり取りするための最も一般的な言語である。 SQL を学習することは、キャリアを通じて多くの点で役に立ちます。独学で、またはプロジェクトと共に学習している場合、特定のプロジェクトでは使用されないが、その他の点では重要な概念を残しておくことがあります。 認定資格は、適切な学習方法を提供します。 もちろん、経験や技術的な知識は重要ですが、同じようなプロフィールを持つ候補者を選別しなければならないとき、認定が決め手となります。 認定資格にはさまざまなものがあり、応募する職種や経験に応じて、一つずつ取得していくとよいでしょう。 認定資格は、会社でより良いプロジェクトや役割を得るのにも役立ちます。 同じ会社でチームを変えた場合、認定資格は新しいチームがあなたの専門性とコアスキルを理解するのに役立ちます。 このような場合、「Skype」を利用することで、「Skype」の利用をより効果的にすることができます。 Udemy

このUdemyコースは、MySQLの基本から始まり、いくつかの高度な概念を教えるまでです。 このコースは、多くの演習を提供しています。 このコースは、多くの演習を提供しています。

コース詳細

生涯アクセス。 セルフペース学習

コンテンツ 20時間のオンデマンドビデオ、4つのダウンロード可能リソース、141記事
アクセス 生涯アクセス
前提条件 なし
言語 英語（字幕：英語、イタリア語、日本語、ポーランド語、フランス語、ドイツ語等）
価格 ルピア.365
レベル Basic

コースシラバス

  • SQL 概要とインストール……………………………………: SQLとMySQLの比較、WindowsとMacへのインストール
  • データベースとテーブルの作成。 テーブルの作成と削除、基本的なデータ型
  • データの挿入、NULL、NOT NULL、主キー、テーブル制約
  • CRUDコマンド。 SELECT、UPDATE、DELETE、チャレンジ演習
  • 文字列関数：連結、部分文字列、置換、逆、文字長、上下
  • 区別、順序、制限、類似、ワイルドカード
  • 集計関数：カウント、グループバイ、最小、最大、合計、平均
  • データ型詳解：。 char, varchar, decimal, float, double, date, time, datetime, now, curdate, curtime, timestamps
  • 論理演算子: not equal, not like, greater than, less than, AND, OR, between, not in, in, case statements

    • 一対多: 結合、外部キー、クロス結合、内部結合、左結合、右結合、Many to many

  • Instagram データクローン。 Instagram Clone Schema, Users Schema, likes, comments, photos, hashtags, complete schema
  • Working with lots of BIG data: JUMBOデータセット、演習
  • Nodeの紹介。 Node.Nodeのクラッシュコース。js、npm、MySQLなど
  • Webアプリの構築：セットアップ、ExpressとMySQLの接続、EJSテンプレートの追加、フォームの接続
  • データベーストリガー。 トリガーの作成、トリガーによるInstagramの自己フォローの防止、ロガートリガーの作成、トリガーの管理、そして警告

Learn SQL Basics for Data Science Specialization

Data Scienceで使用するすべてのSQL概念を実用的に応用することを目的とした専門コースです。 Specializationの最初のコースは、残りのコースで必要となるすべてのSQLの知識を可能にする基礎コースです。

  1. SQL for Data Science.
  2. Data Wrangling, Analysis, and AB Testing with SQL.
  3. Distributed Computing with Spark SQL.
  4. SQL for Data Science Capstone Project.4 コースあります。

コース詳細

学習形態 オンライン
レベル 初心者
期間 4ヵ月（5日間 時間／週）
言語 英語（英語字幕）
価格 Coursera月額コース

コースシラバス

1. データサイエンスのためのSQL（14時間）

  • 入門、選択、SQLによるデータの取得
  • SQLによるデータのフィルタリング、ソート、計算
  • SQLにおけるサブクエリと結合
  • SQLによるデータの修正と分析

    • SQLによるデータ分析 SQLによるデータ分析 SQLによるデータ解析

2. SQLによるデータ整理、分析、ABテスト

  • 品質不明のデータ
  • クリーンなデータセットを作成する
  • SQLによる問題解決
  • ケーススタディ.SQLによるデータ整理と分析.SQLによるデータ整理、分析とABテスト

    • データ整理、分析、ABテスト 2: ABテスト.

3. Spark SQLによる分散コンピューティング

  • Spark入門.
  • Spark Core Concepts.
  • Engineering Data Pipelines.
  • Sparkコアコンセプト.Spark SQLによる分散コンピューティング
  • Engineering Data Pipelines.
  • Sparkの機械学習アプリケーション

4.SQL for Data Science Capstone Project

  • プロジェクト提案とデータ選択/準備。
  • Descriptive Stats & Understanding Your Data.
  • Beyond Descriptive Stats (Dive Deeper/Go Broader).
  • Presenting Your Findings (Storytelling).
  • Descriptive Stats (詳細な分析、分析).
  • Presenting Your Findings (ストーリーテリング).

Database Foundation (1Z0-006)

このOracle Academyは、健全でキャリアに焦点を当て、業界関連技術を使用しています。 データベースカリキュラムは、

  1. Database foundations.
  2. Database Design and Programming with SQL.
  3. Programming with PL/SQL.
  4. Application Express Development foundations.

認定試験はコースを履修してもしなくても受けることが可能です。 オラクルでは、これらのコースを受講することを推奨しています。

試験の詳細

0回 問題数

タイトル Oracle Database Foundations
時間 150分
回数 75
合格率 60%
形式 複数選択
価格 ルピー.7188
前提条件 なし

試験シラバス

  • データベースコンセプト
  • リレーショナルデータベース・コンセプト.
  • データベース設計のための要件収集
  • 概念的データモデリングの使用
  • データベースモデルの種類
  • データ抽象化レベルの定義
  • データベース設計のための要件収集
  • データベースモデルの使用
  • データベースモデルの使用

    • データベースモデルの種類 データベースモデルの種類 データベース設計のための要件収集 データベースモデルの使用

  • データベースとデータモデリングの言語
  • リレーショナルデータベースにおけるインスタンスとスキーマの定義
  • データモデリング-物理モデルの作成
  • データモデリング-物理モデルの作成。
  • 一意識別子、主キー、外部キーの使用
  • スーパータイプおよびサブタイプのエンティティ関係の定義
  • 多対多関係および複合一意識別子の解決
  • データモデル-物理モデルの作成。
  • Documenting Business Requirements and Rules.
  • Tracking Data Changes Over Time.
  • Using Attributes.
  • Validating Data Using Normalization.
  • 物理モデルのマッピング
  • 主キー、複合主キー、外部キーのマッピング
  • 関係の識別
  • SQLへの入門
  • SQLへの入門。
  • データ操作言語（DML）とトランザクション制御言語（TCL）の使用.
  • データ定義言語（DDL）の使用.
  • Basic Select文の定義と使用.
  • Data Manipulation Language（DML）とTransaction Control Language（TCL）の使用.

    • Data Definition Language（TDL）使用.

  • Defining Table Joins.
  • Identifying Hierarchical, Recursive, and Arc Relationships.
  • Displaying Sorted Data.

Excel to MySQL.

  • Defining Table Joins.
  • Identifying Hierarchical, Recursive and Arc Relationships.Displaying Sorted Data.

    ビジネスの観点からSQLに触れることを目的とした、CourseraのSpecializationです。 データサイエンスやその関連分野を目指している方には、良いコースになると思います。 SQLとともに、Microsoft Excel、Business Analytics、データサイエンスツール、アルゴリズムなどのスキルや、ビジネスプロセスについての知識も身につけることができます。 この専門分野には5つのコースがあります：

    • Business Metrics for Data-Driven Companies.
    • Mastering Data Analysis in Excel.
    • Data Visualization and Communication with Tableau.
    • Managing Big Data with MySQL.
    • Increasing Real Estate Management Profits.
    • Building Data Metrics for Data Driven Companies.
    • Managing Data Analytics with MySQL.

    詳細

    。

    学習形態 オンライン
    レベル 初級
    受講期間 7ヶ月（4時間/週の場合）
    言語 英語（英語字幕付き）。 アラビア語、中国語、スペイン語、ロシア語、他
    価格 Coursera月額コース
    資格 あり、LinkedInで共有可能

    Syllabus

    1. データ駆動型企業向けビジネスメトリックス（8時間）。 ビジネスメトリクスの紹介、ビジネスアナリティクス市場、ビジネスメトリクスをビジネスケーススタディに適用する。
    2. Mastering Data Analysis in Excel (21時間)。 Excelのエッセンス、バイナリ分類、情報メジャー、線形回帰、モデル構築.
    3. Tableauによるデータの可視化とコミュニケーション（25時間）.
    4. Tableauによるデータの可視化とコミュニケーション（24時間）: Tableau、ビジュアライゼーション、ロジック、プロジェクト.
    5. Managing Big Data with MySQL (41 hours): Relational Databases, queries for a single table, group data, addressing complex data through queries.
    6. 不動産経営の利益向上.
    7. Increasing Real Estate Management Profits: データアナリティクスの活用（23時間）。

    MySQL for Data Analytics and BI

    このUdemyコースを通じて、データおよびビジネス分析のためのSQLエキスパートになることができます。 このコースでは、MySQLを徹底的にカバーし、基礎から始めて、高度なSQLのトピックに移動します。 また、多くの演習が用意されており、知識を完璧に身につけることができます。

    詳細

    9.1 週間

    価格

    学習モード オンライン
    レベル 初級～上級
    期間 一生アクセス、セルフラーニング（自学）
    Leifetime アクセス、自学自習 (9.1ヶ月)5時間のオンデマンドビデオ、154の記事、95のダウンロード可能なリソース
    言語 英語（字幕：英語、イタリア語、ポーランド語、スペイン語、ルーマニア語等）
    価格 ルピー(700円)/米ドル ルピー(700円)
    前提条件 なし

    シラバス

    • データベース、SQL、MySQL入門
    • SQL理論.Syrn.Databos>データベース入門。 宣言型言語としてのSQL、DDL、キーワード、DML、DCL、TCL.
    • 基本的な用語。 リレーショナルデータベース、主キー、外部キー、ユニークキー、NULL値.
    • MySQLのインストール：クライアント-サーバーモデル、接続の設定、MySQLインターフェース.
    • SQLの最初のステップ.

      • MySQLをインストールする：クライアント-サーバーモデル、接続を設定する: SQLファイル、データベースの作成、データ型の紹介、固定および浮動データ型、テーブルの作成、データベースの使用、テーブル.

  • MySQL の制約。 主キー制約、外部キー制約、ユニークキー制約、NOT NULL
  • SQL Best practices.
  • SQL Select, Insert, Update, Delete, Aggregate functions, joins, subqueries, views, Stored routines.
  • Advanced SQL Topics.
  • Advanced SQL topics.
  • SQL Best practices.SQL Best practices.

    • Aggregate functions, Insert, Update, Delete MySQL変数の種類、セッション、およびグローバル変数、トリガー、ユーザー定義のシステム変数、CASE文.

  • Combining SQL and Tableau.

    • ラーニングSQLプログラミング

    This LinkedIn course is for beginners and covers all the important aspects of SQL.The Linesking SQL Programming.Learning SQL Programming.Learning SQL Programming.Learning SQL Programming.LinkedIn Course is for beginners and covering all the key sides of SQL. また、コースには練習用の演習ファイルが多数含まれています。 人気のあるコースなので、よくある疑問や問題は、広く活発なフォーラムで解決されます。 修了後は、結合、集約、選択などのすべてのコアコンセプトとともに、パフォーマンスチューニングの方法とデータベースクエリの最適なアプローチを理解することができます。

    詳細

    1時間27分のオンデマンドビデオで生涯学習ができるようにしました。 5-章立てクイズ

    受験資格

    学習モード オンライン
    レベル 初心者
    期間
    言語 英語
    価格 月額制
    LinkedIn学習証明書全米会計士協会（NASBA）
    事前登録制requiredites None
    合格最低点 70%

    Syllabus

    • データベースからデータを選択することができます。
    • JOIN型を理解する。
    • データ型、数学、および役に立つ関数。 複合選択、データの変換、エイリアスを使用してフィールド名を短縮する.
    • データの追加または修正.
    • よくあるSQLの間違いを克服する.

    Modern Big data analysis with SQL specialization

    初級コースでSQLを学習し、ビッグデータの分析に使用する知識の適用方法も学ぶことができるコース。 このスペシャリティには3つのコースがあります：

    • Foundations for Big Data Analysis with SQL.
    • Analyzing Big Data with SQL.
    • Managing Big Data in Clusters and Cloud Storage.このコースは、ビッグデータを分析するためのSQLの基礎と、ビッグデータを分析するためのSQLを学ぶことができます。

    詳細

    約5年間

    学習形態 オンライン
    レベル 初心者
    期間
    言語 英語（字幕：フランス語、ポルトガル語（ブラジル）、ロシア語） 英語（字幕：フランス語、ポルトガル語（ブラジル）、ロシア語） 日本語
    価格 月額制
    事前条件 なし

    授業内容

    • SQLでビッグデータ分析のための基礎（12時間）.access.access.accessは、SQLでビッグデータ分析を行うための基礎的な知識です。 データとデータベース、リレーショナルデータベースとSQL、ビッグデータ、ビッグデータ解析のためのSQLツール。
    • SQLでビッグデータを分析する（17時間）。 SQLのselect、データのフィルタリング、グループ化、データの集計。
    • Managing Big Data in Clusters and Cloud Storage (21時間)。 クラスタとクラウドストレージのデータ、データベースのテーブル、カラム、データ型、ファイルタイプの定義、クラスタとクラウドストレージのデータセット管理、HiveとImpala.

    SQLでデータ分析

    マーケターやアナリストなど、誰にとっても役に立つCodecademyの基礎コースです。 プログラミングの知識がなく、技術的な役割に踏み込みたい、データを扱う仕事をしたいという方には、まず始めにお勧めのコースです。

    詳細

    学習形態 オンライン
    レベル 初級
    学習期間6週間
    言語 英語
    料金 月額制
    事前予約
    事前予約必須項目 なし

    Syllabus

    • SQL basics.
    • データクエリ.
    • データの計算と要約.
    • ジョイン.
    • SQLで実際のデータを分析.
    • ハンズオンプロジェクト: 解約率の計算、RPAによる顧客セグメンテーション、RPAによる不正検知・

    Advanced SQL for Data Scientists

    このコースは人気があり、SQLフィルタリングとデータ操作の基礎と応用を学ぶことができます。 データサイエンティストに求められるSQLに焦点を当て、データサイエンティストの視点からSQLのエッセンスを学ぶコースです。

    詳細

    1時間24分、プロジェクトファイル1つです。 5章クイズ

    学習形態 オンライン
    レベル 初心者
    期間
    言語 英語
    価格 月額制
    事前準備requisites None

    Syllabus

    • SQL はデータサイエンスのためのツールである。
    • SQLによる基本的な統計.
    • SQLによるデータマイニング.
    • フィルター結合集計.
    • ウィンドウ関数と順序付きデータ.
    • 分析ツール用のデータ準備.

    まとめ

    MySQL と Microsoft SQLは最も人気のあるデータベースプラットフォームです。 SQL は習得が容易であり、Web アプリケーションとデータ サイエンス プロジェクトの両方において非常に重要です。 多くのNoSQLデータベースがありますが、SQLは広く受け入れられており、ほとんどの大きなプロジェクトで使用されています。 資格を手に入れれば、多くの実用的なプロジェクトに触れることができ、同じものをプロファイルに加えることができるので、長い目で見れば役に立ちます。 リストの認定資格のほとんどは、基礎および中級レベルの開発者向けで、ほとんどの実用的な目的で必要となる SQL のほとんどをカバーしています。

    認定資格の詳細が必要な場合は、お知らせください。

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