Quais ferramentas são necessárias para usar o SQL? Um guia para iniciantes em análise de dados

Bem-vindo! Neste guia, apresentarei a você as ferramentas SQL mais essenciais para ajudá-lo a começar a trabalhar com dados de forma rápida e eficiente. Quer você seja novo no SQL ou esteja procurando aprimorar suas habilidades, essas ferramentas simplificarão seu fluxo de trabalho e acelerarão seu progresso.

Quando comecei a aprender SQL, me senti sobrecarregado. Havia tantos bancos de dados, ferramentas e plataformas disponíveis e eu não sabia por onde começar. Mas, depois de algum tempo, percebi que não se trata de saber tudo - trata-se de entender as ferramentas certas para ajudá-lo ao longo do caminho.

É por isso que estou aqui para explicar tudo de uma forma prática e fácil de digerir. Quer você seja novo no SQL ou esteja procurando aprimorar suas habilidades, aqui está o kit de ferramentas que funcionou para mim.

O que é SQL e por que você precisa de ferramentas?

SQL, ou Structured Query Language (Linguagem de consulta estruturada), é a linguagem padrão usada para interagir com bancos de dados. Ela permite que você recupere, modifique e analise dados com eficiência. Se você precisa coletar informações para relatórios, organizar dados para análise ou executar consultas complexas, o SQL o ajuda a se comunicar com o banco de dados para realizar essas tarefas.

Entretanto, o uso eficaz do SQL exige mais do que apenas conhecer a sintaxe. Você precisa das ferramentas certas para ajudar a escrever, testar e executar suas consultas sem problemas. Essas ferramentas simplificam o gerenciamento do banco de dados, tornam a elaboração de consultas mais intuitiva e oferecem opções de visualização para dar sentido aos resultados. As ferramentas SQL são essenciais para simplificar o processo de análise de dados, garantindo a precisão e melhorando a eficiência geral.

Com o conjunto certo de ferramentas, você estará equipado para gerenciar dados sem esforço, trabalhar com mais eficiência e descobrir insights valiosos.

1. Bancos de dados: O coração do SQL

A escolha do banco de dados certo é importante porque cada banco de dados vem com seu próprio dialeto SQL. Por exemplo, o MySQL usa uma sintaxe ligeiramente diferente do MS SQL Server ou do PostgreSQL, embora todos sigam o padrão SQL em sua essência. Sua escolha dependerá das necessidades do seu projeto e do ambiente de banco de dados em que estiver trabalhando.

Quer saber qual é o banco de dados mais popular e por que tantos analistas de dados preferem determinados bancos de dados a outros? Dê uma olhada neste artigo: Tendências de banco de dados para 2024: O SQL ainda é o rei?

MySQL: O favorito dos iniciantes

O MySQL é um dos bancos de dados mais populares para iniciantes, e por um bom motivo. É uma plataforma de código aberto, o que significa que seu uso é gratuito e que conta com amplo suporte de uma comunidade grande e ativa. Isso facilita a localização de recursos e dicas de solução de problemas quando necessário.

O MySQL é confiável para bancos de dados locais e baseados em servidor, o que o torna uma opção versátil para criar e consultar bancos de dados em projetos pequenos ou aplicativos maiores. Sua facilidade de uso, combinada com o forte suporte de recursos on-line, torna-o um excelente ponto de partida para os iniciantes em SQL e gerenciamento de banco de dados.

Deseja saber mais? Confira nossa trilha SQL de A a Z in MySQL. Trata-se de um conjunto abrangente de cursos on-line sobre MySQL, desenvolvido para orientá-lo em todos os aspectos do SQL e ajudá-lo a desenvolver as habilidades necessárias para se tornar um analista de dados.

MS SQL Server: A opção empresarial

O MS SQL Server é uma opção poderosa para empresas, especialmente em ambientes corporativos que dependem de produtos da Microsoft. Sua integração perfeita com outras ferramentas da Microsoft, como o Excel e o Power BI, faz dele uma parte essencial dos ecossistemas de dados de muitas empresas.

Se você pretende trabalhar em empresas maiores ou em ambientes corporativos, aprender o MS SQL Server lhe dará uma vantagem significativa. Seus recursos robustos, sua escalabilidade e sua compatibilidade com aplicativos corporativos fazem dele a opção ideal para gerenciar bancos de dados grandes e complexos. Para começar, escolha o curso SQL para Iniciantes in MS SQL Server.

PostgreSQL: A potência

Quando se trata de bancos de dados, o PostgreSQL é a minha escolha pessoal. Ele é de código aberto, como o MySQL, mas oferece muito mais flexibilidade e recursos avançados. O PostgreSQL é excelente para gerenciar bancos de dados complexos, lidar com grandes conjuntos de dados e realizar consultas mais complexas. Ele suporta uma ampla variedade de tipos de dados e permite até mesmo funções personalizadas, o que lhe dá mais controle sobre como estruturar e interagir com seus dados.

Para quem deseja fazer uma análise de dados mais profunda, o PostgreSQL oferece o poder e a escalabilidade que podem faltar em outras opções.

O que realmente diferencia o PostgreSQL é sua capacidade de crescer de acordo com suas necessidades. Embora muitos iniciantes comecem com bancos de dados mais simples, o PostgreSQL foi projetado para lidar tanto com projetos pequenos quanto com sistemas grandes e complexos. Isso significa que você não o superará à medida que suas habilidades e projetos evoluírem.

Se estiver procurando um banco de dados que corresponda às suas ambições e ofereça mais controle e precisão, o PostgreSQL é a escolha certa. Para obter um caminho de aprendizado abrangente, considere o curso SQL de A a Z in PostgreSQL, que o guiará passo a passo no domínio do PostgreSQL.

Bancos de dados na nuvem: O futuro dos dados

Atualmente, muitas empresas estão migrando para bancos de dados em nuvem, como Amazon RDS, Google Cloud SQL e Azure SQL Database. Os bancos de dados em nuvem oferecem flexibilidade e escalabilidade, o que os torna perfeitos para conjuntos de dados maiores ou quando seus dados crescem com o tempo. À medida que avancei no SQL, descobri que aprender a usar bancos de dados em nuvem é essencial para acompanhar as práticas modernas de dados. Para saber mais, leia por que os bancos de dados SQL e em nuvem são a combinação perfeita!

Dica pessoal: comece com o MySQL ou o PostgreSQL em seu computador local para se familiarizar com os comandos SQL. Quando estiver pronto, explore os bancos de dados em nuvem.

2. Ferramentas de consulta SQL: Seu playground SQL

Depois de escolher seu banco de dados, você precisará de uma maneira de escrever e executar consultas SQL. As ferramentas de consulta SQL são como o seu playground, onde você pode experimentar, aprender e crescer. Estas são as que considero mais úteis:

SQL Server Management Studio (SSMS)

Para os analistas de dados que trabalham com o MS SQL Server, o SQL Server Management Studio (SSMS) é uma ferramenta fundamental. Ele o ajuda a executar consultas, gerenciar seu banco de dados e analisar grandes conjuntos de dados. O SSMS tem um otimizador de consultas integrado, o que facilita o aprimoramento da rapidez com que você obtém dados. Ele também é bom para visualizar dados e ajuda os analistas a ver padrões e tendências. Se você trabalha com grandes conjuntos de dados em uma empresa, o SSMS oferece o controle necessário para manipular e analisar os dados com eficiência.

MySQL Workbench

O MySQL Workbench é uma excelente ferramenta para analistas de dados que usam o MySQL. Ele tem uma interface simples que facilita a execução de consultas e a visualização de estruturas de dados. Para os analistas, o MySQL Workbench fornece ferramentas para explorar dados, criar consultas e modelar como os dados se encaixam. Esses recursos o ajudam a projetar consultas complexas e a simplificar seu fluxo de trabalho. Se o seu foco é gerar relatórios e obter insights dos dados, o MySQL Workbench é perfeito para gerenciar e analisar conjuntos de dados sem muita complicação.

DBeaver

O DBeaver é ideal para analistas de dados que trabalham com diferentes bancos de dados. Seja PostgreSQL, MySQL ou MS SQL Server, o DBeaver permite que você gerencie todos eles em um só lugar. Os analistas gostam do DBeaver porque ele ajuda a visualizar os dados e a lidar com grandes consultas de forma eficiente. Se você trabalha regularmente com diferentes fontes de dados e precisa de uma ferramenta que reúna tudo, o DBeaver é uma solução flexível e de código aberto que facilita seu fluxo de trabalho.

pgAdmin

Para analistas que usam PostgreSQL, o pgAdmin é uma ferramenta fácil de usar para gerenciar bancos de dados e executar consultas SQL. Ele ajuda você a executar consultas e exportar dados, o que facilita a análise de grandes conjuntos de dados. O pgAdmin é perfeito para analistas que precisam se aprofundar em estruturas de dados complexas. Ele fornece todas as ferramentas de que você precisa para extrair insights e trabalhar com consultas detalhadas.

Dica pessoal: escolha uma ferramenta de consulta que corresponda ao seu banco de dados. Se estiver trabalhando com o PostgreSQL, não posso deixar de recomendar o pgAdmin. É a minha ferramenta preferida para gerenciar bancos de dados e executar consultas. A interface é limpa, simples e facilita o manuseio até mesmo dos conjuntos de dados mais complexos.

3. Power BI: faça seus dados SQL brilharem

Depois que você tiver suas consultas SQL prontas, a próxima etapa é tornar seus dados compreensíveis para outras pessoas, especialmente aquelas que não são tão experientes em dados. É aí que as ferramentas de visualização de dados, como o Power BI, entram em ação.

Microsoft Power BI

O Power BI mudou a forma como apresento os dados SQL. Ele se conecta diretamente a bancos de dados SQL (como o MS SQL Server e o MySQL) e transforma os resultados de consultas brutas em painéis e relatórios interativos. É perfeito em um ambiente corporativo em que visualizações rápidas e claras são necessárias para a tomada de decisões. A melhor parte é que o Power BI é fácil de usar, mesmo para pessoas sem formação técnica.

Looker: Modelagem de dados mais profunda com SQL

Quando comecei a fazer análises de dados mais complexas, o Looker se tornou uma ferramenta essencial. Ao contrário do Power BI, o Looker se concentra mais na exploração e modelagem de dados. Ele se integra perfeitamente aos bancos de dados SQL e permite que você escreva consultas SQL personalizadas por meio do LookML. Os recursos avançados de modelagem do Looker ajudam você a se aprofundar nos dados, tornando-o perfeito para análises e relatórios mais avançados.

Tableau: Visualizações versáteis com SQL

Outra excelente ferramenta a ser considerada é o Tableau. O Tableau se conecta a uma grande variedade de bancos de dados SQL e oferece uma maneira incrivelmente flexível de criar relatórios visuais interativos. Ele é conhecido por sua ampla gama de opções de visualização e pela capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados. O Tableau é ideal para quem precisa de análises avançadas combinadas com relatórios visualmente impressionantes.

Dica pessoal: para a visualização de dados cotidiana, opte pelo Microsoft Power BI - ele é mais do que suficiente para a maioria das necessidades. Se estiver trabalhando com dados do Google Analytics ou do Google Search Console, recomendo o Looker, pois a conexão com essas plataformas é perfeita.

4. ferramentas de modelagem de dados: Estruture seus dados

Entender como projetar e estruturar um banco de dados adequadamente é tão importante quanto escrever consultas SQL. É nesse ponto que o Vertabelo Data Modeler é útil. O Vertabelo não é apenas mais uma ferramenta - é uma plataforma de modelagem de dados poderosa e moderna.

Vertabelo

Quando comecei a criar bancos de dados mais complexos, o Vertabelo se tornou minha ferramenta preferida para projetar esquemas de bancos de dados. O que adoro no Vertabelo é a facilidade de colaborar com outros membros da equipe - é como se fosse o Google Docs para o design de bancos de dados. Confira seus recursos.

O Vertabelo também oferece suporte à engenharia reversa, o que significa que você pode importar bancos de dados existentes e analisar visualmente suas estruturas. Isso economiza tempo quando você está trabalhando em grandes projetos ou reformulando bancos de dados antigos.

Um dos recursos mais interessantes é que ele gera scripts SQL para você. Depois de projetar seu esquema visualmente, o Vertabelo pode criar comandos SQL para construir seu banco de dados diretamente. Esse recurso facilitou a minha transição do projeto do banco de dados para a implementação real.

Dica pessoal: comece com modelos de banco de dados simples no Vertabelo. Tente projetar um esquema básico e exportar o script SQL - isso o ajudará a entender como o projeto do banco de dados se traduz em comandos SQL.

5. Planilhas: Sim, você também pode usar SQL aqui!

Aqui está um truque que eu não conhecia quando comecei: é possível usar consultas semelhantes a SQL em planilhas! Se você se sente mais confortável trabalhando no Google Sheets ou no Excel, ainda pode praticar os conceitos de SQL.

Planilhas do Google

A função QUERY do Google Sheets é uma ferramenta incrivelmente útil que permite executar comandos do tipo SQL diretamente em uma planilha. Ela é perfeita para quando você deseja aplicar filtragem, classificação e agregação no estilo SQL sem precisar configurar um banco de dados SQL completo. A sintaxe é semelhante à do SQL, portanto, é uma ótima maneira de praticar suas habilidades ao trabalhar com conjuntos de dados menores. Eu o considero especialmente útil para análises rápidas quando a configuração de um banco de dados completo seria um exagero.

Por exemplo, se você estiver trabalhando com um pequeno conjunto de dados de um cliente ou projeto interno e precisar filtrar ou agrupar os dados, a função QUERY pode fazer tudo isso no Planilhas Google. Você pode facilmente extrair linhas específicas, agregar dados por colunas e até mesmo classificar ou limitar seus resultados, exatamente como faria em um ambiente SQL. Essa função oferece uma ótima introdução aos conceitos de SQL em uma interface familiar, tornando-a acessível até mesmo para os iniciantes em análise de dados.

Para obter um guia mais detalhado sobre como usar consultas do tipo SQL no Planilhas Google, consulte este artigo abrangente: SQL no Planilhas Google? Sim, é possível! É uma maneira fantástica de obter uma compreensão mais profunda de como o Planilhas Google pode servir como uma ferramenta SQL simples e leve.

Microsoft Excel

Como analista de dados, aproveitar o Excel com bancos de dados SQL pode melhorar significativamente seu fluxo de trabalho. A capacidade do Excel de se conectar a bancos de dados SQL é um divisor de águas quando você precisa extrair dados em tempo real para análise. Em vez de copiar e colar dados manualmente, você pode criar conexões automatizadas com o banco de dados SQL, o que lhe permite recuperar os dados mais recentes e trabalhar com eles diretamente no Excel. Isso é especialmente útil para gerar relatórios regulares ou executar análises ad-hoc. Confira nosso artigo Exportação de dados: Da consulta SQL para a planilha.

Quando você estiver familiarizado com as consultas SQL, a extração de dados para o Excel oferece o melhor dos dois mundos: o poder do SQL para consultar grandes conjuntos de dados e a interface familiar do Excel para análises mais profundas. Você pode usar recursos como tabelas dinâmicas, filtragem avançada e gráficos para manipular e visualizar ainda mais os dados. Para os analistas de dados, essa configuração é ideal para apresentar insights e tendências rapidamente, sem precisar alternar constantemente entre as ferramentas.

Dica pessoal: como analista de dados, é provável que você trabalhe com planilhas todos os dias. Comece a integrar o SQL em suas planilhas para acelerar seu fluxo de trabalho e aproveitar ao máximo seus dados.

Conclusão: Seu caminho para o SQL começa aqui

Quando comecei a usar SQL, tive a sensação de estar entrando em um mundo totalmente novo. Aqui você pode ler minha história. Mas acredite em mim, depois que você pegar o jeito, o SQL se tornará uma das habilidades mais valiosas de sua caixa de ferramentas. Com as ferramentas e os recursos certos, você se surpreenderá com a rapidez com que poderá transformar dados brutos em insights que orientam as decisões.

A melhor parte? Você não precisa mergulhar de cabeça de uma só vez. Os cursos que mencionei - seja SQL de A a Z no MySQL, SQL para Iniciantes no MS SQL Server ou SQL de A a Z no PostgreSQL - oferecem uma avaliação gratuita. Você pode criar uma conta, experimentar alguns exercícios e ver como ele se adapta ao seu estilo de aprendizagem sem qualquer pressão ou risco.

Então, por que não dar uma chance? Você não estará se comprometendo com nada, mas terá uma amostra de como o SQL pode aprimorar suas habilidades de análise de dados. Basta dar o primeiro passo - você ficará surpreso com a rapidez com que tudo começa a fazer sentido!