Last chance! 50% off DataCamp Premium
Sale ends in
Günümüzün veri odaklı dünyasında, ham bilgiden değerli içgörüler çıkarmak hem işletmeler hem de araştırmacılar için kritik öneme sahiptir. İşte burada DataLab devreye giriyor: DataCamp'in tam yönetilen, işbirliğine dayalı veri defteri; veri analizini basitleştirir ve yapılandırma ile kurulum derdi olmadan meslektaşlarınız, iş ortaklarınız veya müşterilerinizle paylaşmayı son derece kolaylaştırır.
SQL hâlâ birçok veri projesinin temel yapı taşı olduğundan, DataLab'deki SQL yeteneklerini daha da geliştirmek için yoğun şekilde çalışıyoruz.
CSV Dosyalarını ve DataFrame'leri Sorgulayın
Birçok DataCamp kullanıcısı veri bilimi yolculuğunun başında ve özel bir veritabanına veya veri ambarına erişimi yok. Bunun yerine, çevrimiçi buldukları ya da yerel bilgisayarlarından yükledikleri bir CSV dosyasıyla denemeler yapmak istiyorlar. Biz de DataLab destekli canlı eğitimler düzenlerken bu kısıtla karşılaştık: Her SQL eğitimi yapmak istediğimizde bir veritabanı kurmamız gerekiyordu ve bu zahmetliydi.
O günler geride kaldı! DataLab defterindeki SQL hücresiyle CSV dosyalarını doğrudan sorgulayabilirsiniz. Bu, CSV dosyanızı tıpkı başka herhangi bir veritabanı gibi sorgulayabileceğiniz bir veritabanı olarak ele alır. Buradan deneyin
Kullanıcılar bu geliştirmeyi çok seviyor; çünkü CSV desteği sayesinde veritabanı kurulumunu tamamen atlayabiliyorlar. Diğerleri ise DataFrame SQL desteğinin sağladığı iş akışlarını seviyor; SQL ve Python arasında geçiş yaparak her iki dilin de en iyi yönlerinden yararlanabiliyorlar.
Nasıl çalışır
Bu yeni yetenek DuckDB tarafından destekleniyor. “Analitik için SQLite” olarak anılan bu gömülü analitik veritabanı motoru, CSV dosyalarını mükemmel performansla sorgulayabiliyor. Kullanıcılar “DataFrame'ler ve CSV'ler”i seçtiğinde, DataLab sorguyu her zamanki gibi bir veri ambarına göndermek yerine, sorguyu kullanıcının oturumunda DuckDB Python API'sini çağıran ve ortaya çıkan DataFrame'i döndüren Python koduna dönüştürür.
CSV dosyalarını sorgulamanın yanı sıra, DuckDB defterin üst kısımlarında oluşturulan bellek içi DataFrame'leri de sorgulamamıza olanak tanır. Bu da örneğin şu gibi oldukça güçlü iş akışları yaratır:
- Bir SQL hücresiyle bir CSV dosyasını sorgulayın. Sorgu sonucu bir pandas DataFrame'i olarak kullanıma sunulur
- SQL ile zor olabilecek bir şekilde kodu temizlemek ve yeniden yapılandırmak için bazı pandas işlevlerini kullanın. Sonucu yeni bir veri çerçevesi olarak saklayın.
- Ortaya çıkan veri çerçevesini, SQL'in GROUP BY işlevselliğiyle kolayca yapılabilen bazı toplulaştırmaları hesaplamak için SQL ile sorgulayın.
Diğer geliştirmeler
Tablo ve Sütun Adları için Otomatik Tamamlama
CSV ve DataFrame desteğiyle yetinmedik. Özellikle çok sayıda tablo ve sütun içeren büyük veritabanlarıyla çalışırken SQL sorguları yazmak zahmetli olabilir. Bunu kolaylaştırmak için DataLab'de tablo ve sütun adları için otomatik tamamlama özelliğini devreye aldık. Sorgunuzu yazarken, akıllı sistemimiz girdinize göre ilgili tablo ve sütun adlarını otomatik olarak önerecek; böylece yazım hatalarından kaçınmanıza ve zaman kazanmanıza yardımcı olacak.
Bu yeni özellik yalnızca üretkenliği artırmakla kalmaz, hataları da en aza indirir. İster deneyimli bir SQL uzmanı olun ister daha yeni başlıyor olun, otomatik tamamlama daha hızlı ve daha iyi sorgular yazmanıza yardımcı olacaktır.
Geliştirilmiş Şema Tarayıcı
Bağlı veritabanlarınızda gezinmeyi ve onları keşfetmeyi kolaylaştırmak için DataLab'deki şema tarayıcısını baştan aşağı yeniledik. Artık bağlı bir veritabanındaki tüm tabloları hızla görebilir, içlerinde arama yapabilir ve hatta yalnızca birkaç tıklamayla içeriklerini ön izleyebilirsiniz.
Geliştirilmiş şema tarayıcımız, verilerinizle daha verimli çalışmanıza yardımcı olacak şekilde tasarlandı; doğru tabloyu veya sütunu aramakla daha az, değerli içgörüler ortaya çıkarmakla daha çok zaman harcamanızı sağlar.
SQL sorgularınızı parametreleştirin
SQL ile çalışırken, önceki hesaplamaların sonuçlarına veya defterinizdeki diğer verilere göre SQL sorgularınızı dinamik olarak güncellemek isteyebileceğiniz durumlar olur. DataLab artık SQL parametreleştirmeyi destekliyor; bu sayede SQL sorgularınıza değişkenler ekleyebilirsiniz.
Daha Fazla Veritabanı ve Veri Ambarı Entegrasyonu
Verileriniz nerede depolanırsa depolansın, ona sorunsuzca erişebilmelisiniz. DataCamp hâlihazırda PostgreSQL, MySQL, Redshift, Oracle, SQL Server, BigQuery ve Athena dahil olmak üzere tüm yaygın veritabanlarını ve veri ambarlarını bir SQL hücresiyle sorgulamanıza olanak tanıyor. Platformumuza Snowflake ve ClickHouse gibi daha fazla entegrasyon ekleyeceğiz; böylece tüm veri yığınlarını ve kullanım senaryolarını kapsayacağız.
Analitiği hızlı ve keyifli hale getirmek
DataCamp olarak, veri analizi deneyiminizi sorunsuz ve keyifli hale getirmeye kararlıyız. Bu SQL geliştirmeleriyle DataLab'in verilerinizin tüm potansiyelini açığa çıkarmanıza artık daha da iyi şekilde yardımcı olduğuna inanıyoruz. İster bir veri bilimci, ister bir iş analisti, ister verilerle çalışmayı seven biri olun, DataLab'in iş akışlarınızı sadeleştirmenize ve analizlerinizi üst seviyeye taşımanıza yardımcı olacağından eminiz. Bu yeni özellikleri deneyin ve farkı kendiniz görün!
Bu arada, defter zamanlama, koyu mod, yerel dbt desteği, gelişmiş panolaştırma ve çok daha fazlasıyla veri analizinin sınırlarını zorlamaya ve içgörü keşfi için yeni olasılıkların kilidini açmaya devam edeceğiz! Geliştirmemiz gereken bir şey var mı? Sizi özellikle heyecanlandıran bir şey? Bize rocketship@datacamp.com adresine e-posta göndererek bildirin! Teşekkürler!
