SQLとデータベース

SQLとデータベース講座

SQLとデータベースの習得：基本的なクエリから高度な技術、スキーマ設計、Pythonとの統合まで、データ操作の熟練者を目指すための内容。

4.7

評価は以下に基づく 123 レビュー.

130 学習者

すでに登録済み

身につけたスキル：

A/B Test Analysis in SQLAI Lead ScoringAI Outreach AutomationAI Proposal DraftingAI Sales Objection HandlingAI Sales Pipeline MappingAI-Powered Prospect ResearchAND/OR/NOT演算子Advanced SQL QueryingAdvanced SQL ReportingAttribution ModelingBusiness Logic with CASE WHENCASE WHEN SyntaxCRUD操作Campaign Performance QueryingCharacter Data TypesCohort Analysis with SQLCorrelated SubqueriesData Analysis with SQLData Categorization in SQLData Modeling for BIData Reconciliation in SQLData Type Selection Best PracticesDatabase NormalizationDatabase Pattern RecognitionDate and Time Data TypesEXPLAIN Statement MasteryEntity-Relationship ModelingEvent-based Data ModelingExecution Plan AnalysisExecution Plan InterpretationFeature Adoption AnalysisFunnel Analysis in SQLIndex UtilizationLedger-Style SQL JoinsNULL値の取り扱いNumeric Data TypesORDER BYによる並べ替えPartitioning and Framing in SQLPythonプログラミングPythonプロジェクトにおけるSQLQuery OptimizationQuery Planning and OptimizationRanking and Analytic FunctionsReferential IntegrityRelational Database DesignResult Set ConstructionRetention and Churn QueriesSQL AggregationsSQL BasicsSQL Conditional LogicSQL Data Types FundamentalsSQL JOINの種類SQL JSON関数SQL NULL関数SQL Parsing and ValidationSQL Period-over-Period AnalysisSQL Query AnalysisSQL Query LifecycleSQL Reporting PatternsSQL SELECT文SQL SubqueriesSQL Time-Series AggregationSQL Transaction Logic & ACIDSQL UNIONクエリSQL Window FunctionsSQLによるデータ分析SQLの基礎SQLクエリ最適化SQL基礎SQL数値関数SQL文字列関数SQL日付・時刻関数SQL結合SQL論理関数SQL関数SQL集約関数Sessionized Data AnalysisSpecial and Advanced Data TypesWHERE句によるフィルタリングWindow FunctionsWindow Functions for Product Metricspandasにおけるデータインデックスと選択サブクエリスキーマ定義（DDL）テーブル結合データのグループ化とフィルタリングデータのフィルタリングとソートデータベースモデリングデータベース正規化データベース管理データ操作（DML）ネストされたSQLサブクエリ多テーブルクエリ範囲指定によるフィルタリング結合によるデータ分析複雑なクエリ構築重複値の排除集計とグループ化高度な結合技法

短いクイズに挑戦して、目標に近づこう！

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学生たちはすでにコースを成功裏に修了し、職場でそのスキルを活用しています

92%

利用者は当社のコースを有用と感じています

コース

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レベル

レッスンの種類

テクノロジー

Introduction to SQL

4 時間

41 章

初心者

習得済みスキル： SQL SELECT Statements, WHERE Clause Filtering, ORDER BY Sorting, SQL Aggregate Functions, AND/OR/NOT Operators, NULL Value Handling, Range-Based Filtering, Distinct Value Selection

Intermediate SQL

3 時間

25 章

中級

習得済みスキル： SQL Aggregate Functions, Grouping and Filtering Data, Nested SQL Subqueries, SQL UNION Queries, SQL JOIN Types, Data Manipulation (DML), Schema Definition (DDL), Complex Query Construction

SQL Optimization and Query Features

4 時間

22 章

上級

習得済みスキル： SQL Query Optimization, Data Indexing and Selection in pandas, Database Management, Database Normalization, SQL Basics, CRUD Operations, Database Modeling

SQL for Data Analysis

2 時間

18 章

中級

習得済みスキル： SQL Basics, Data Filtering and Sorting, Aggregations and Grouping, Table Joins, Subqueries, SQL Functions, Data Analysis with SQL

Working with Databases in Python

3 時間

21 章

中級

習得済みスキル： Python Programming, CRUD Operations, SQL in Python Projects, Database Normalization, SQL Basics

Mastering CASE WHEN in SQL

3 時間

24 章

中級

習得済みスキル： SQL Conditional Logic, CASE WHEN Syntax, Data Categorization in SQL, Advanced SQL Querying

Subqueries in SQL

2 時間

18 章

初心者

習得済みスキル： SQL Subqueries, Correlated Subqueries, Data Analysis with SQL, Advanced SQL Querying

Window Functions in SQL

4 時間

21 章

上級

習得済みスキル： SQL Window Functions, Ranking and Analytic Functions, Partitioning and Framing in SQL, Advanced SQL Reporting

Relational Database and Normalization

1 時間

12 章

初心者

習得済みスキル： SQL Query Optimization, Database Normalization

AI Sales Pipeline Builder

1 時間

16 章

初心者

習得済みスキル： AI Sales Pipeline Mapping, AI Lead Scoring, AI-Powered Prospect Research, AI Outreach Automation, AI Sales Objection Handling, AI Proposal Drafting

Database Design Patterns

2 時間

18 章

初心者

習得済みスキル： Relational Database Design, Database Normalization, Entity-Relationship Modeling, Referential Integrity, Database Pattern Recognition

Functions in SQL

3 時間

35 章

初心者

習得済みスキル： SQL String Functions, SQL Date and Time Functions, SQL Numeric Functions, SQL Logical Functions, SQL Null Functions, SQL JSON Functions

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Codefinityの強み

AI支援学習

テクノロジースキルの魅力を存分に味わいましょう！AIアシスタントがリアルタイムのフィードバック、パーソナライズされたヒント、エラーの説明を提供し、自信をもって学習できるようサポートします。

ワークスペース

ワークスペースを利用すれば、プラットフォーム上で直接プロジェクトを作成・共有できます。利便性のためにテンプレートもご用意しています

学習トラック

キャリア開発を自分でコントロールし、最新技術の習得への道を歩み始めましょう

実践的なプロジェクト

実践的なプロジェクトでポートフォリオを強化し、潜在的な雇用主に実務能力をアピールしましょう

なぜCodefinityが際立っているのか

動画コンテンツ

ダウンロード可能な教材

権威ある証明書

インタラクティブな学習環境

誤りの修正

AIアシスタント

1つのサブスクリプションで全コンテンツにアクセス

Codefinity

動画ベースの学習プラットフォーム

Codefinity

動画ベースの学習プラットフォーム

動画コンテンツ

ダウンロード可能な教材

権威ある証明書

インタラクティブな学習環境

誤りの修正

AIアシスタント

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キャリアの機会この分野で最も人気のある職業、平均給与、そして積極的に専門家を求める企業について学ぼう。

データベース管理者

データエンジニア

データアーキテクト

$81k

$110k

$140k

Min

Average

Max

年収

(米国平均)

採用企業

*情報源: Glassdoor

トップ校の学生に選ばれた

うち30校を含む米国トップ30の大学

SQLとデータベース講座: 主要情報と質問

SQLとは何であり、なぜ重要なのですか？

SQL（構造化問い合わせ言語）は、リレーショナルデータベースとやり取りするための標準言語です。データの取得、フィルタリング、更新、管理を効率的に行うことができるため、データアナリストや開発者、構造化データを扱うすべての人にとって不可欠なスキルです。

SQL & データベースのコースでは何を学びますか？

SQLクエリの記述方法、SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BY、ORDER BYの使用方法、データのフィルタリング、集計、結合などの操作を学びます。さらに、サブクエリ、ウィンドウ関数、インデックス、データベース設計などの高度なトピックも扱います。

SQLを学び始めるのにコーディング経験は必要ですか？

全く必要ありません。SQLは比較的シンプルで読みやすい構文を持ち、初心者にも最適です。プログラミング経験がなくても、すぐに実際のデータベースにクエリを実行し、構造化データを探索できます。

コースは実践的でハンズオンですか？

はい。コースにはインタラクティブなSQLエディタ、実際のデータセット（売上、ユーザー、注文など）、実務に近い分析タスクを模擬した演習が含まれています。クエリを記述し、即座にフィードバックを受け取ることで、能動的かつ実践的に学習できます。

どのデータベースを扱いますか？

ほとんどのコースではシンプルさを重視してSQLiteやPostgreSQLを使用しますが、MySQLやクラウドデータベースにも触れる機会があります。学んだSQLは主要なリレーショナルデータベースシステム全体で応用可能です。

SQLはどのようなキャリアに役立ちますか？

SQLは、データアナリスト、ビジネスアナリスト、バックエンド開発者、データベース管理者、プロダクトアナリストなどの職種で必須です。また、マーケティング、オペレーション、財務、研究など、データに基づく意思決定を行う多くの分野でも広く利用されています。

SQLは実際にどのように使われていますか？

SQLは、ダッシュボードの駆動、レポートの生成、APIとデータベースの接続、ユーザー行動の追跡、バックエンドサービスの運用などに利用されます。現代のビジネスで使われる多くのアプリ、ウェブサイト、データツールの基盤となっています。

修了証はもらえますか？

はい。SQL & データベースのコースを修了すると、データのクエリや管理スキルを証明する修了証が発行されます。これにより、就職活動や技術ポートフォリオの強化につながります。

SQLをPythonやExcelなど他のツールと組み合わせて使えますか？

もちろんです。多くのデータアナリストは、SQLでデータを取得し、その後PythonやExcel、BIプラットフォーム（Tableauなど）でさらに分析・可視化を行います。上級コースでは、それらを連携させる方法も紹介する場合があります。

1.	SQL入門	4 時間	41 章
2.	中級SQL	3 時間	25 章
3.	SQL最適化とクエリ機能	4 時間	22 章
4.	データ分析のためのSQL	2 時間	18 章
5.	Pythonでのデータベース操作	3 時間	21 章