Workspace ile Herhangi Bir Veri Kümesiyle SQL Pratiği Nasıl Yapılır

DataCamp Workspace, Jupyter not defterleri üzerine inşa edilmiştir ve deneyimi optimize ederek daha üretken olmanızı sağlar.

Veri analistleri ve veri bilimcilerinin sık yaşadığı sorunlardan biri, çalışmaya başlamak için bir Jupyter not defterini bir veritabanına bağlamanın zor olabilmesidir. Başlangıç seviyesindekiler için sorun daha da büyüyebilir: Bir veritabanına bağlanamıyorsanız SQL yazmayı nasıl öğrenebilirsiniz?

Workspace, SQL yazmayı —ister pratik yapıyor olun ister çalışıyor olun— zahmetsiz hâle getirir. Bu eğitim, Workspace’te saniyeler içinde SQL yazmaya nasıl başlayacağınızı gösterir.

Bu eğitim, daha önce SQL kullandığınızı varsayar. Eğer kullanmadıysanız, önce Yeni Başlayanlar için SQL Eğitimi yazımızı okuyun ve ardından buradaki teknikleri kullanarak o eğitimdeki örnekleri Workspace’te deneyin!

Başlarken

Workspace’i kullanmak için DataCamp’e kaydolmanız gerekir. (Başlamak için ücretsiz hesap yeterlidir.)

Hesabınızı oluşturduktan sonra, üst gezinme çubuğunu kullanarak Workspace’e gidin.

Bu eğitimde yerleşik NBA Şut Verileri veri kümesi kullanılacaktır. Kendi veri kümenizi kullanmayı tercih ederseniz aşağıdaki bölüme atlayın.

Sol taraftaki gezinti menüsünü kullanarak Datasets sayfasına gidin.

Arama kutusuna "nba" yazın ve veri kümesine tıklayın.

Veri kümesinin bir önizlemesini göreceksiniz. İnceleyin ve ardından "Use Dataset"e tıklayın. 

Kendi veri kümenizi yüklemek

Workspace’te tablo benzeri tüm verileri SQL ile analiz edebilirsiniz. Şu anda CSV dosyaları en iyi şekilde desteklenmektedir; bu nedenle öğrenme amaçları için kendi veri kümenizi sağlayacaksanız CSV dosyası kullanmanız önerilir.

Overview sayfasından, boş bir çalışma alanı oluşturmak için "Empty"e tıklayın.

Çalışma alanınıza bir ad verin, ardından "Create Workspace"e tıklayın.

Sol taraftaki araç çubuğunda, Files aracını açın.

Aracın sol üst kısmında, yüklemek için bir veri dosyasını dosya bölmesine sürükleyin. (Ayrıca "browse files"a tıklayabilir veya ⊕ düğmesine tıklayıp Upload’ı seçebilirsiniz.)

CSV Dosyalarındaki Verilerle SQL Kullanma

NBA şut verileri nba_players_shooting.csv dosyasındadır. Dosyayı görmek için sol taraftaki araç çubuğundan Files aracını açın.

Çalışma alanındaki not defteri, veri kümesini içe aktarmak için bazı Python kodları içerir. Ancak bu durumda SQL kullanmak istiyoruz.

Not defterinin sonunda 'Add SQL'ye tıklayın.

"Select source" açılır menüsünde "DataFrames and CSVs" seçeneğini seçin.

Bir CSV dosyasına karşı SQL sorgusu yazmak için yalnızca standart SQL’de küçük bir değişiklik gerekir. FROM ifadesinde, tablo adını yazmak yerine CSV dosyasının yolunu tek tırnak içinde yazın.

Her bir şutör için isabet oranını, en iyiden en kötüye sıralanmış şekilde hesaplayalım. SQL hücresine aşağıdaki kodu yazın.

SELECT 
	shooter,
	SUM((SCORE = 'MADE')::DOUBLE) / COUNT(*) AS prop_score_made
	FROM 'nba_players_shooting.csv'
	GROUP BY shooter
	ORDER BY prop_score_made DESC

CSV dosyasıyla çalışırken kullanılan SQL lehçesinin DuckDB olduğunu unutmayın. Bunun hakkında daha fazla bilgiyi DuckDB, DataCamp Workspace’te SQL’i birinci sınıf vatandaş yapıyor yazısında bulabilirsiniz.

Python, R veya kodsuz grafiklerle çalışmaya devam edin

Son örnekte, sorgu dönüş biçimi için varsayılan ayarları koruduk. SQL hücresinin üst kısmına yakından bakarsanız, dönüş değerinin df adlı bir DataFrame olarak gösterildiğini görürsünüz. Bu, sonuçlar üzerinde Python’da (veya R çalışma alanlarında R’de) çalışmaya devam edebileceğiniz veya kodsuz grafikler çizebileceğiniz anlamına gelir.

Kodsuz bir grafik eklemek için 'Add Chart'a tıklayın.

Aşağıdaki seçenekleri ayarlayın.

• Tür: Bar
• X ekseni: prop_score_made
• Y ekseni: SHOOTER

Veri Çerçevelerindeki Verilerle SQL Kullanma

CSV dosyasına karşı çalıştırılan SQL sorgusu, df adlı bir veri çerçevesi oluşturdu. Bu pandas veya R veri çerçeveleri üzerinde de SQL sorguları yazabilirsiniz. Standart SQL’den tek fark, FROM ifadesinde tablo adı yerine veri çerçevesi adını vermenizdir.

Burada, df içindeki önceki sonuçları yeniden kullanacağız ve shooter sütununu ayrı ad ve soyad olarak böleceğiz. Bir SQL hücresi ekleyin, kaynak olarak "DataFrames and CSVs"i seçin ve aşağıdaki kodu kullanın.

SELECT 
str_split(shooter, ' ')[1] AS first_name,
str_split(shooter, ' ')[2] AS last_name,
prop_score_made
FROM df

Örnek Veritabanlarını Kullanma

Workspace ayrıca SQL becerilerinizi pratik etmek için kullanabileceğiniz çeşitli örnek veritabanları sağlar.

Bir SQL hücresi ekleyin ve kaynak açılır menüsünde aşağı kaydırarak "Sample Integrations" bölümüne gelin. Burada "Bicycle Sales"i kullanacağız.

Varsayılan bir sorgu görünecektir. Bu eğitim için, bunu daha basit bir sorguyla değiştirelim.

SELECT  
product_name, 
MIN(list_price) AS cheapest_list_price
FROM products
GROUP BY product_name

Bir veritabanına bağlantı kullandığınızda (CSV dosyası veya veri çerçevesine karşı SQL yazmak yerine) sonuçları bir sorgu olarak döndürme seçeneği elde edersiniz. Açılır menüden "Query"yi seçin. Ortaya çıkan değere bir ad da verebilirsiniz. Burada, "query"yi "best_price" olarak değiştirin.

Sorguyu çalıştırmak aşağıdaki çıktıyı verir.

Artık bu sonucu kullanarak üzerine başka SQL yazabilirsiniz. Özünde, ortak tablo ifadesi (CTE) sözdizimini kullanmak zorunda kalmadan bir ortak tablo ifadesi yazmış oldunuz (bkz. Veri Bilimciler için SQL Komutları eğitimi).

Başka bir SQL hücresi ekleyin ve şu ek sorguyu yazın.

SELECT *
	FROM best_price
	WHERE cheapest_list_price > 10000

Bu sorguyu çalıştırmak aşağıdaki sonuçları döndürür.

Diğer Veritabanlarına Bağlanma

Workspace ayrıca PostgreSQL, MySQL, Redshift, bigQuery, Athena, SQL Server, MariaDB ve Oracle Database dâhil birçok veritabanı türüne bağlanmanıza olanak tanır. Bağlantı kurma ile ilgili tüm ayrıntılar Workspace Dokümanlarında verilmiştir.

Sol taraftaki araç çubuğunda "Integrations"a tıklayın ve ardından yeni bir entegrasyon oluşturmak için ⊕ düğmesine tıklayın.

Bağlanacağınız veritabanı türünü seçin.

Bağlantı ayrıntılarını girmeniz istenecektir (bunlar veritabanı türüne göre değişir).

Yapay Zekâ Asistanını Kullanma

SQL yazmak eğlenceli ve faydalı olsa da, bunu sizin yerinize bir yapay zekânın yazması öğrenmenize yardımcı olabilir ve üretkenliğinizi artırabilir. AI Assistant hakkında Veriden İçgörüye: DataCamp Workspace AI Assistant ile Daha Hızlı Ulaşın yazısında bilgi edinebilirsiniz.

Bir SQL hücresi ekleyin. Sağ taraftaki bağlam menüsünde "Generate"e tıklayın.

SQL hücresinin üst kısmında bir metin kutusu belirir. Buraya, yapay zekâya bir görev yazın. Kendi görevinizi seçin veya aşağıdakini deneyin.

Return the product names and list prices for all mountain bikes made by Trek that are in stock.

Sorgunuzu yazdıktan sonra, yapay zekânın SQL kodu üretmesi için Enter’a basın.

Kodun makul olduğunu düşünüyorsanız sonuçları görmek için "Accept & run"a tıklayın (veya "Accept"e tıklayıp daha sonra "Run"a tıklayın).

Hatalarınızı Açıklaması için Yapay Zekâyı Kullanın

Workspace’e yerleşik yapay zekâyı, SQL’inizde hataların neden oluştuğunu açıklaması için de kullanabilirsiniz. Diyelim ki pahalı bisikletler için yazdığınız sorguda kafanız karıştı ve `>` yerine Fortran tarzı .GT. kullandınız.

SELECT *
    FROM best_price
    WHERE cheapest_list_price .GT. 10000

Bu bir hatayla sonuçlanır. SQL hücresinin sol alt kısmında "Fix Error"a tıklayın.

Yapay zekâ, doğru kodu ve ardından nerede hata yaptığınıza dair bir açıklama sağlar.

Özet

CSV dosyaları ve veri çerçevelerine karşı SQL sorguları yazarak bir veritabanı kurmaktan nasıl kaçınabileceğinizi gördünüz. Kod yazma pratiği yapmak için örnek veritabanlarını kullandınız. Ayrıca doğal dille SQL üretmek ve hatalarınızı düzeltmek için yapay zekâyı nasıl kullanacağınızı gördünüz.

Bu özellikler, SQL yazmaya başlamayı ve öğrenirken ve çalışırken daha üretken olmayı çok daha kolaylaştırır.

Bir Sonraki Aşamaya Taşıyın

Workspace’te SQL’e başlamak için giriş yapın veya bir DataCamp hesabına kaydolun. Ayrıca SQL temel bilgileri beceri yolumuzda bazı temel konuları ustalaşabilirsiniz; bu yol, verilerinizle etkileşim kurmak ve sorgulamak için ihtiyaç duyduğunuz tüm becerileri kazandıracaktır.