La lista di controllo SQL per gli analisti di dati junior nel 2025

L'SQL è la spina dorsale dell'analisi dei dati e ogni analista junior nel 2025 deve conoscerlo bene. Questa lista di controllo vi aiuterà a capire a che punto siete, a individuare le competenze di cui avete ancora bisogno e a trovare le risorse giuste per salire di livello. Sia che siate agli inizi o che vi stiate preparando per il prossimo colloquio, saprete esattamente su cosa concentrarvi.

Iniziare a lavorare come analista di dati può sembrare travolgente. Ci sono tante cose da imparare - strumenti, dashboard, metriche di business - ma al centro di tutto c'è l'SQL.

L'SQL è il linguaggio universale dei dati. Che si tratti di redigere rapporti per il proprio manager, di ripulire insiemi di dati disordinati o di prepararsi a un colloquio di lavoro, l'SQL viene utilizzato quasi ogni giorno. Ecco perché è utile avere una lista di controllo chiara: un modo per vedere quali competenze avete già acquisito e su quali dovreste concentrarvi.

Questo articolo vi offre esattamente questo: una lista di controllo SQL passo-passo per il 2025. Utilizzatela per verificare i vostri progressi, individuare le lacune nelle vostre conoscenze e andare avanti con fiducia. Ogni fase è corredata da esempi e risorse che potete utilizzare subito, sia che siate agli inizi sia che stiate perfezionando le competenze per il vostro prossimo ruolo.

Assicuratevi di saper gestire le basi

Ogni analista di dati deve avere una solida conoscenza delle basi di SQL. Non ci sono eccezioni.

Anche se pensate di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale per aiutarvi a scrivere le query, dovete comunque capire cosa fanno le query. Perché? Perché spesso dovrete individuare gli errori, correggerli o spiegarli, e le query generate dall'intelligenza artificiale non sono sempre corrette. Inoltre, durante i colloqui di lavoro, sarete quasi certamente interrogati sulle nozioni fondamentali. Non c'è modo di evitarlo.

Quali sono le "basi" di SQL? Iniziate con questi elementi fondamentali:

• SELECT - scegliere le colonne che si desidera visualizzare.
• WHERE - filtrare i dati
• JOIN - combinare i dati di più tabelle
• GROUP BY - raggruppare i risultati
• HAVING - filtrare i gruppi (un'operazione indispensabile che molti principianti trascurano!).
• ORDER BY - ordinare i risultati.
• LIMIT - controllare il numero di righe ottenute.

Una volta acquisita una certa dimestichezza con questi strumenti, sarete in grado di leggere e comprendere la maggior parte delle query SQL di tutti i giorni.

Dove imparare e fare pratica

• Iniziate con il nostro corsoSQL per principianti , che vi illustra ogni concetto con esempi semplici e reali.
• Avete bisogno di rinfrescare argomenti specifici? Partecipate ai nostri corsi pratici mirati:
  • SQL JOIN
• Volete fare pratica su tutto? Esplorate la tracciaPratica su SQL , ricca di esercizi reali su diversi argomenti.
• E non dimenticate di tenere a portata di mano il nostro SQL per principianti Cheat Sheet ogni volta che avete bisogno di un rapido ripasso.

Imparare SQL è come imparare una nuova lingua: più la si usa, più si diventa fluenti. Imparate queste nozioni di base e sarete pronti a passare alle abilità più avanzate della vostra lista di controllo.

La pulizia dei dati è assicurata

Una volta acquisita la padronanza delle nozioni di base, è il momento di perfezionare le vostre competenze in SQL, il che significa imparare a pulire i dati disordinati.

I dati del mondo reale raramente sono puliti e ordinati. Spesso sono pieni di valori mancanti, errori di battitura, formattazione incoerente o voci obsolete. Come analista di dati junior, una delle vostre abilità più preziose sarà quella di trasformare questi dati disordinati in qualcosa di affidabile e utilizzabile.

Per farlo, dovrete essere a vostro agio con due cose:

• Modificare i dati - sapendo come inserire, aggiornare o cancellare le righe quando necessario.
• Correggere i valori - utilizzando funzioni SQL come TRIM(), REPLACE(), ROUND() e altre per uniformare il testo, pulire i numeri e gestire gli errori.
  

Dove imparare e fare pratica

• Iniziate con questi corsi pratici:
  
  • Modificare i dati in SQL - istruzioni INSERT, UPDATE e DELETE - Imparare a modificare in modo sicuro i dati in un database. Questo corso vi guida nell'inserimento di nuove righe, nell'aggiornamento dei record esistenti e nella rimozione di quelli obsoleti, tutte operazioni essenziali per la pulizia e la manutenzione dei set di dati.
  • Funzioni SQL standard - Scoprite le funzioni che userete ogni giorno come analisti. Farete pratica nel tagliare il testo, sostituire i valori, arrotondare i numeri e lavorare con date e orari. Queste funzioni sono la spina dorsale della pulizia dei dati disordinati.
• Il modo migliore per esercitarsi è ristrutturare insiemi di dati reali, normalizzandoli o denormalizzandoli per ripulirli. Questo articolo mostra come farlo passo dopo passo: Pratica su SQL Sembra una cosa vera: ecco db
• E per un'analisi completa del processo di pulizia, date un'occhiata a: Pulizia dei dati in SQL

La pulizia dei dati può non sembrare affascinante, ma è uno dei compiti quotidiani più importanti per gli analisti. Una volta che avrete acquisito sicurezza, sarete pronti ad affrontare sfide SQL più avanzate.

Acquisire dimestichezza con le query complesse

Una volta che vi sentite a vostro agio nella pulizia dei dati, è il momento di salire di livello: scrivere e gestire query lunghe e complesse.

Come analista di dati junior, spesso dovrete rispondere a domande che non possono essere risolte con un singolo SELECT o JOIN. Dovrete invece costruire query passo dopo passo, combinando diverse tecniche in modo chiaro e logico.

Ecco alcune competenze chiave di cui avrete bisogno:

• Subquery - scrivere query all'interno di altre query per suddividere problemi complessi in fasi più piccole.
• CTE (clausole WITH) - strutturano le query come blocchi di costruzione, rendendole più facili da leggere e da debuggare. Esempio: Utilizzare una CTE per calcolare le entrate mensili, quindi utilizzare il risultato per trovare la crescita annuale:
  

  WITH monthly_revenue AS (
   SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS month,
   	SUM(amount) AS revenue
  	 FROM orders
  	 WHERE status = 'completed'
  	 GROUP BY 1
   )
   SELECT m1.month,
   	m1.revenue AS revenue_this_year,
  	m2.revenue AS revenue_last_year,
  	ROUND(
  	 	CASE WHEN m2.revenue IS NULL OR m2.revenue = 0 THEN NULL
  	 	ELSE (m1.revenue - m2.revenue) / m2.revenue * 100
  	END, 2) AS yoy_growth_pct
   FROM monthly_revenue m1
   LEFT JOIN monthly_revenue m2
   ON m2.month = m1.month - INTERVAL '1 year'
   ORDER BY m1.month;
  

• CASE WHEN - creare le proprie categorie all'interno delle query. Esempio: Categorizzare gli ordini in fasce di valore:
  

  SELECT order_id,
   amount,
   CASE
   	WHEN amount < 100 THEN 'Low'
  	WHEN amount < 1000 THEN 'Medium'
  	ELSE 'High'
   END AS value_bucket
   FROM orders
   WHERE status = 'completed';
  

• Pivoting: trasformare le righe in colonne per creare report simili a tabelle direttamente in SQL.

Dove imparare e fare pratica

• Iniziate con questi corsi per costruire le vostre basi:
  • Come creare semplici report SQL - Imparare a trasformare i risultati grezzi delle query in report strutturati che rispondano a domande aziendali. Questo corso insegna a raggruppare, filtrare e presentare i dati in modo chiaro e utile per gli stakeholder.
  • Il corso Funzioni SQL standard corso include una sezione dettagliata sull'uso di CASE
• Per esercitarsi in modo pratico e reale con query lunghe e in più fasi:
  • SQL Revenue Trend Analysis - Creare query che traccino le entrate nel tempo, confrontino le prestazioni tra i vari periodi e scoprano i modelli di crescita. Pratica perfetta per la strutturazione di CTE e per la gestione di analisi basate su date.
  • SQL Customer Behavior Analysis - Analizzare il modo in cui i clienti interagiscono con i prodotti nel tempo. Scriverete query a più livelli che combinano join, subquery e istruzioni CASE per rispondere a domande aziendali reali.

La padronanza di come strutturare e organizzare la logica SQL complessa è ciò che distingue i principianti dagli utenti intermedi e rende il vostro lavoro più facile da mantenere e spiegare.

Spuntare la voce Lavorare con le date

L'analisi dei dati implica quasi sempre il tempo. Che si tratti di tracciare le vendite mensili, di analizzare l'attività degli utenti per giorno o di confrontare le tendenze di un anno con l'altro, è necessario essere a proprio agio nel lavorare con le date in SQL.

Ecco alcune competenze indispensabili:

• Filtrare per intervalli di date: selezionare solo le righe di un determinato periodo.
  

  SELECT *
  FROM orders
  WHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days';
  

• Estrarre parti di una data: estrarre l'anno, il mese o il giorno per raggruppare o filtrare.
  

  SELECT order_id,
    EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS order_year,
    EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS order_month
  FROM orders;
  

• Arrotondamento o raggruppamento di date - aggregazione per settimana, mese o trimestre.
  

   SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS month,
    SUM(amount) AS monthly_sales
  FROM orders
  WHERE status = 'completed'
  GROUP BY 1
  ORDER BY month;
  

Queste tecniche sono essenziali per la stesura dei rapporti e si ripeteranno nel vostro lavoro quotidiano.

Dove imparare e fare pratica

• Il corso Funzioni SQL standard corso tratta in dettaglio le funzioni di data e ora.
  
• Inoltre, potrete fare molta pratica con le date nelle analisi SQL Revenue Trend Analysis e SQL Customer Behavior Analysis.

Imparare a gestire le date significa trasformare le transazioni grezze in informazioni significative basate sul tempo: ricavi mensili, fidelizzazione degli utenti, analisi del tasso di abbandono e altro ancora.

Maestro Window Functions (Funzioni Finestra)

Una volta acquisite le nozioni di base e imparato a strutturare query complesse, è il momento di affrontare una delle funzioni SQL più potenti: le funzioni finestra.

Perché sono così importanti? Le funzioni finestra consentono di eseguire calcoli su insiemi di righe, pur mantenendo i dettagli di ogni singola riga. Questo le rende perfette per le attività di analisi dei dati del mondo reale, come ad esempio:

• Classificare i clienti in base al fatturato
• Calcolo di totali correnti o medie mobili
• Confronto di ogni riga con totali o medie di gruppo

Esempi di Window Functions (Funzioni Finestra)

Classificare i clienti in base alla loro spesa totale:

SELECT customer_id,
       SUM(amount) AS total_spent,
       RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS spend_rank
FROM orders
WHERE status = 'completed'
GROUP BY customer_id;

Calcolo di un totale corrente delle vendite per data:

SELECT order_date,
       SUM(amount) AS daily_sales,
       SUM(SUM(amount)) OVER (ORDER BY order_date) AS running_total
FROM orders
WHERE status = 'completed'
GROUP BY order_date
ORDER BY order_date;

Queste query mostrano perché le funzioni finestra sono uno degli strumenti preferiti dagli analisti di dati: rispondono a domande che altrimenti richiederebbero molteplici sottoquery o join molto complessi, il tutto in un unico passaggio.

Dove imparare e fare pratica

• Iniziate con il Window Functions (Funzioni Finestra) per imparare la teoria.
• Tenete a portata di mano il Cheat Sheet di Window Functions (Funzioni Finestra): è un ottimo riferimento rapido quando siete bloccati.

La padronanza delle funzioni delle finestre vi darà un vantaggio nell'analisi, consentendovi di andare oltre i riepiloghi di base per ottenere approfondimenti sul comportamento dei clienti, sui modelli di fatturato e sulle tendenze nel tempo.

Revisione della lista di controllo: Considerazioni finali

L'SQL è una di quelle competenze che ripaga sempre. In qualità di analista di dati junior nel 2025, la vostra lista di controllo dovrebbe coprire gli elementi essenziali: dalle SELECT e JOIN, alla pulizia dei dati disordinati, alla strutturazione di lunghe query, al lavoro con le date e allo sblocco della potenza delle funzioni finestra. Più si fa pratica, più diventa naturale e più velocemente si riuscirà a trasformare i dati grezzi in informazioni reali.

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Con questo piano, potete:

• Iniziare con SQL per principianti e passare ad argomenti avanzati come Window Functions (Funzioni Finestra) e le subquery.
• Aggiornare le competenze specifiche ogni volta che ne avete bisogno.
• Continuare a esercitarsi con i problemi del mondo reale.
• Accedere a tutti i nuovi corsi che pubblicheremo in futuro.

Il vostro viaggio in SQL non deve fermarsi qui. Con Completo per sempre SQL Plan avrete sempre a disposizione gli strumenti per continuare a migliorare e per essere sempre un passo avanti nella vostra carriera nel settore dei dati.

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