Cinque progetti SQL concreti per costruire un portfolio dati

Su KDnuggets, Abid Ali Awan ricorda che SQL resta una delle competenze più richieste per data analyst, data scientist, BI analyst e analytics engineer, ma che conoscere la sintassi è solo il primo passo. Per distinguersi serve mostrare di saper usare SQL per risolvere problemi di business reali: un buon progetto di portfolio non contiene solo query, ma mostra come si pulisce il dato, si esplorano i trend, si risponde a domande di business e si comunicano gli insight. Il tema conta per chi sta costruendo un percorso nel data engineering o nell’analytics.

I cinque progetti

L’articolo propone cinque casi d’uso, ciascuno con dataset reali su GitHub o Kaggle:

• E-commerce customer churn: analizzare comportamenti come reclami, frequenza d’ordine, satisfaction score e giorni dall’ultimo ordine per spiegare l’abbandono. Si esercitano GROUP BY, CASE WHEN, filtri, aggregazioni e customer segmentation.
• Data warehouse in SQL Server: costruire un warehouse moderno con ETL, data modeling e reporting, seguendo l’architettura Bronze, Silver e Gold con fact e dimension table e star schema. Utile per ruoli di analytics engineering, BI e data engineering.
• Sales data analysis: individuare prodotti più venduti, andamento del revenue nel tempo e pattern stagionali, praticando join, aggregazioni, sorting, filtri e date function.

Gli ultimi due casi ampliano il quadro. La bank customer segmentation lavora su un dataset bancario simulato per identificare clienti ad alto valore, conti attivi e dormienti e pattern di transazione, esercitando common table expression (CTE), window function e ranking. La healthcare data analysis analizza record dei pazienti, condizioni mediche, ospedali e billing, con grouping, join e analisi domain-specific, aggiungendo una sezione di insight o dashboard sui KPI.

Come renderli utili

Il punto dell’autore è che i progetti migliori non riguardano solo la scrittura di query: mostrano la capacità di ragionare come un analista, partendo da dati grezzi, ponendo le domande giuste e trasformando i risultati in insight utili. Il consiglio pratico è di iniziare da un solo progetto e completarlo bene.

• Scrivere SQL pulito e documentare il processo.
• Aggiungere una breve sezione di insight con raccomandazioni.
• Un progetto piccolo ma ben spiegato vale più di uno grande senza una storia chiara.

Fonte: 5 Real-World SQL Projects to Build Your Data Portfolio — https://www.kdnuggets.com/5-real-world-sql-projects-to-build-your-data-portfolio