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Avant de commencer par รฉcrire ton code, vous devez analyser profondรฉment et contextualiser le problรจme que vous voulez rรฉsoudre. Il faut bien connaรฎtre vos donnรฉes et discuter plus avec les parties prenantes pour comprendre le besoin d’affaires.ย ย
Cela peut vous faire gagner รฉnormรฉment du temps et vous permettre de rรฉsoudre facilementย les problรจmes les plus complexes de la Data Science.ย
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Un autre point trรจs important. En entreprise, les dirigeants prennent des dรฉcisions en se basant sur les donnรฉes que tu fournis, c’est-ร - dire les donnรฉes qui sont produites par ton code. Ce qui implique que si ton code gรฉnรจre des donnรฉes incohรฉrentes, les dรฉcisions aussi seront erronรฉes. Et cela peut faire perdre beaucoup dโargent ร l’entreprise.
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Le langage ๐๐๐
Le SQL est aujourd’hui le langage le plus parlรฉ dans le monde de la DATA. Vous devez apprendre ce langage et vous mettre ร jour rรฉguliรจrement.
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Aujourd’hui, le SQL permet de parler avec les bases de donnรฉes NOSQL en utilisant l’outil Presto.
En effet, Presto est un projet distribuรฉ sous licence Apache, qui consiste en un moteur de requรชte SQL optimisรฉ pour les interactions temps rรฉel.
Le SQL devient donc le langage universel de la DATA.
De plus si vous savez รฉcrire des requรชtes optimisรฉes pour la production, vous รชtes un(e) champion(ne).
