Data Engineer | Salaire

0-2 années d'expériences

2 - 5 années d'expériences

5-15 années d'expériences

45k / an

60k / an

>65k /an

Article commande where

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

1

DataBird

20

Paris

2

SQL Corporation

3000

New York

3

SQL Company

2500

Dubaï

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

1

DataBird

20

Paris

Opérateur de comparaison

Description

=

Teste l'égalité

<> ou !=

Teste l'inégalité

<

Inférieur à

>

Supérieur à

<=

Inférieur ou égal à

>=

Supérieur ou égal à

IN

Spécifie plusieurs valeurs possibles d'une colonne

BETWEEN

Valeur pouvant être comprises dans un certain intervalle spécifié par l'utilisateur (uniquement applicable aux nombres ou dates)

LIKE

Recherche d'un pattern dans une chaîne de caractères

IS NULL

Valeur nulle

IS NOT NULL

Valeur non nulle

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

Date_creation

1

DataBird

20

Paris

2020-01-01

2

SQL Corporation

3000

New York

1974-03-15

3

SQL Company

2500

Dubaï

1986-08-11

4

Python Corp.

10 000

New York

1991-12-28

5

SQL Père & Fils

7

Limoges

1997-02-08

6

SGBDR Factory

250

Bangkok

2009-12-17

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

Date_creation

4

Python Corp.

10 000

New York

1991-12-28

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

Date_creation

2

SQL Corporation

3000

New York

1974-03-15

4

Python Corp.

10 000

New York

1991-12-28

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

Date_creation

2

SQL Corporation

3000

New York

1974-03-15

4

Python Corp.

10 000

New York

1991-12-28

5

SQL Père & Fils

7

Limoges

1997-02-08

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

Date_creation

5

SQL Père & Fils

7

Limoges

1997-02-08

6

SGBDR Factory

250

Bangkok

2009-12-17

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

Date_creation

2

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New York

1974-03-15

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2500

Dubaï

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Id

Nom

Nbr_employes

Ville

Date_creation

4

Pyhton Corp.

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New York

1991-12-28

5

SQL Père & Fils

7

Limoges

1997-02-08

6

SGBDR Factory

250

Bangkok

2009-12-17

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

Date_creation

2

SQL Corportation

3000

New York

1974-03-15

3

SQL Company

2500

Dubaï

1986-08-11

5

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7

Limoges

1997-02-08

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

Date_creation

2

SQL Corportation

3000

New York

1974-03-15

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

Date_creation

1

DataBird

20

2020-01-01

2

SQL Corportation

3000

New York

1974-03-15

3

SQL Company

2500

1986-08-11

4

Python Corp.

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New York

1991-12-28

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

Date_creation

2

SQL Corportation

3000

New York

1974-03-15

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Python Corp.

10 000

New York

1991-12-28

Article LEFT JOIN

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

1

DataBird

20

Paris

2

SQL Corporation

3000

New York

3

SQL Company

2500

Dubaï

4

Python Corp.

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New York

5

SQL Père & Fils

7

Limoges

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SGBDR Factory

250

Bangkok

Company_id

Nom

Nbr_employes

9

5 000 000

Chine

1

200 000

France

3

750 000

EAU

11

80 000

Thaïland

2

1 000 000

USA

5

500 000

Mexique

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

Revenues

Country

1

DataBird

20

Paris

200 000

France

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3000

New York

1 000 000

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3

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750 000

EAU

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NULL

NULL

5

SQL Père & Fils

7

Limoges

500 000

Mexique

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Bangkok

NULL

NULL

Id

Revenues

Country

Nom

Nbre_employes

Ville

9

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Chine

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NULL

NULL

1

200 000

France

DataBird

20

Paris

3

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EAU

SQL Company

2500

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11

80 000

Thaïland

NULL

NULL

NULL

2

1 000 000

USA

SQL Corportation

3000

New York

5

500 000

Mexique

SQL Père & Fils

7

Limoges

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

Revenues

Country

1

DataBird

20

Paris

200 000

France

2

SQL Corporation

3000

New York

1 000 000

USA

3

SQL Company

2500

Dubaï

750 000

EAU

5

SQL Père & Fils

7

Limoges

500 000

Mexique

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

1

DataBird

20

Paris

2

SQL Corporation

3000

New York

3

SQL Company

2500

Dubaï

4

Python Corp.

10 000

New York

5

SQL Père & Fils

7

Limoges

6

SGBDR Factory

250

Bangkok

Company_id

Nom

Nbr_employes

9

5 000 000

Chine

1

200 000

France

3

750 000

EAU

11

80 000

Thaïland

2

1 000 000

USA

5

500 000

Mexique

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

Revenues

Country

1

DataBird

20

Paris

200 000

France

4

Python Corp.

10 000

New York

NULL

NULL

3

SQL Company

2500

Dubaï

750 000

EAU

2

SQL Corporation

3000

New York

1 000 000

USA

6

SGBDR Factory

250

Bangkok

NULL

NULL

5

SQL Père & Fils

7

Limoges

500 000

Mexique

Article INNER JOIN

Id

Nom

Nbr_employes

Ville

1

DataBird

20

Paris

2

SQL Corporation

3000

New York

3

SQL Company

2500

Dubaï

4

Python Corp.

10 000

New York

5

SQL Père & Fils

7

Limoges

6

SGBDR Factory

250

Bangkok

Company_id

Revenues

Country

9

5 000 000

Chine

1

200 000

France

3

750 000

EAU

11

80 000

Thaïland

2

1 000 000

USA

5

500 000

Mexique

Id

Nom

Ville

Country

Revenues

1

DataBird

Paris

France

200 000

2

SQL Corporation

New York

USA

1 000 000

3

SQL Company

Dubaï

EAU

750 000

5

SQL Père & Fils

Limoges

Mexique

500 000

Company_id

Nom

Nbr_employes

Ville

1

DataBird

20

Paris

2

SQL Corporation

3000

New York

3

SQL Company

2500

Dubaï

4

Python Corp.

10 000

New York

5

SQL Père & Fils

Limoges

6

SGBDR Factory

250

bangkok

Company_id

Revenues

Country

9

5 000 000

Chine

1

200 000

France

3

750 000

EAU

11

80 000

Thaïland

2

1 000 000

USA

5

500 000

Mexique

Id

Nom

Ville

Country

Revenues

1

DataBird

Paris

France

200 000

2

SQL Corporation

New York

USA

1 000 000

3

SQL Company

Dubaï

EAU

750 000

5

SQL Père & Fils

Limoges

Mexique

500 000

Article commande group by

Année

Score

Pays

Artiste

Titre

2022

631

Ukraine

Kalush Orchestra

Stefania

2021

524

Italy

Maneskin

Zitti E Buoni

2019

498

Netherlands

Duncan Laurence

DArcade

COUNT(annee)

2

1

1

Pays

COUNT(annee)

Austria

2

Azerbaijan

2

Belgium

1

Pays

AVG(score)

Austria

160,5

Azerbaijan

221

Belgium

176

Pays

COUNT(année)

Ireland

7

Sweden

6

United Kingdom

5

Pays

COUNT(année)

Ukraine

69

Tableau table SQL cinéma

Id film

Nom

Réalisateur

Genre

Revenus

IMBD

Date de sortie

11223344

Jaws

Steven Spielberg

Horreur

470

8.0

1975

22334455

Stars Wars

George Lucas

SF

775

8.6

1977

...

...

...

...

...

...

...

Tableau table SQL acteurs

Id film

Nom

Prénom

Salaire

11223344

Scheider

Roy

50

22334455

Hamill

Mark

10

...

...

...

...

Data SEO | Salaire

0-2 années d'expériences

2 - 5 années d'expériences

5-15 années d'expériences

5-15 années d'expériences

5-15 années d'expériences

5-15 années d'expériences

45k / an

60k / an

>65k /an

>65k /an

>65k /an

>65k /an

TESTETS

0-2 années d'expériences

2 - 5 années d'expériences

5-15 années d'expériences

5-15 années d'expériences

45k / an

60k / an

La aussi

Le contenu ici

Tableau récapitulatif

SQL

NoSQL

Type

Base de données relationnelles

Base de données non structurées

Schéma

Prédéfini et statique

Dynamique

Stockage

Stocké spécifique (relationnel)

Simple fichier

Scalabilité

Verticale

Horizontale

Jointures

Oui

Non

Performance

Dépend de la BDD

Dépend de la BDD

Système de base de données

MySQL, PostgreSQL, Oracle

MongoDB, Casandra, Oracle

Requête

Méthode HTTP

Action demandée et effet

Create

POST

Ajouter une nouvelle donnée à la base de données du serveur

Read

GET

Récupérer une information auprès du serveur. Cette donnée sera retournée à un format standardisé (HTML, JSON, etc.)

Update

PUT

Effectuer une mise à jour dans la base de données du serveur

Delete

DELETE

Effacer une donnée sur le serveur

PostgreSQL

MySQL

Architecture

SGBDRO

SGBDR

Open-source

Oui

Dépend des versions

Langage SQL

Comptabilité étendue

Comptabilité restreinte

Réplication des données

Oui même en cours de production

Oui

Performance

Performant sur des gros volumes de données en lectures et en écritures

Performant sur des gros volumes de données en lectures

Sécurité

Contrôle d'accès et connections encryptées avec plusieurs options plus robuste face aux attaques

Contrôle d'accés et connections encryptées

Compréhension de liste

Boucle classique

list =[ 3.1, 1.8, 9.2, 3.3]
liste_arrondis = [floor(i) for i in list]
list =[ 3.1, 1.8, 9.2, 3.3]
liste_arrondis = [ ]
for i in list :
     x = floor(i)
     list_arrondis.append(x)

Opérateur python

Traduction

Application

==

"Est égal à"

Tester l'égalité.

!=

"Est différent de"

Tester la différence.

>

"Est supérieur à"

Tester la supériorité stricte. La variable doit être plus grande que telle valeur, et ne peut pas être égale à cette valeur !

<

"Est inférieur à"

Tester l'infériorité stricte.

>=

"Est supérieur ou égal à"

Tester la supériorité large. La variable doit être plus grande que telle valeur, mais elle peut aussi être égale à cette valeur.

<=

“Est inférieur ou égal à”

Tester l’infériorité large.

Data SEO | Salaire

Outil de data visualisation

Difficulté

Utilisation

Prix

Cible

Google Data Studio

Facile

- Tableaux de bord
- Cloud
- Collaboratif

Gratuit

Start-up ou indépendant

Tableau Software

Facile

- Tableaux de bord
- Infographies
- Idéal pour les gros volumes de données

70$/mois/utilisateur

Moyenne et grande entreprise

Power BI

Moyenne. Demande un temps d’adaptation et de l’entraînement

- Fonctionnalités de Business Intelligence
- Dataviz sur tableaux de bord
- Cloud
- Collaboratif- Idéal pour les gros volumes de données

- Free : version limitée ou
- Pro : 9.99$/mois/utilisateur
ou
- Premium : 20$/mois/utilisateur

Grande entreprise

Qlik

Difficile pour tout maîtriser

- Toutes les fonctionnalités de la Dataviz
- Gestion avancée des données SQL
- Intelligence artificielle dans les Dashboards

30$/mois/utilisateur

Moyenne et Grande entreprise avec des besoins avancés en dataviz

Plotly

Facile si tu connais Python

- Toutes les fonctionnalités de la Dataviz
- Open-source
- Entièrement  personnalisable

Gratuit

Entreprise employant des développeurs Python

Data SEO | Salaire

Looker Studio

Tableau Software

Prix

Gratuit

- Version gratuite (limitée)
- Version pro : 70 $ par mois

Public

- Tout public
- Niveau débutant en Data visualisation

- Public averti
- Niveau intermédiaire en Data visualisation

Version cloud

Version logicielle

Optimal pour Big Data

Data SEO | Salaire

Looker Studio

Power Bi (Microsoft)

Prix

Gratuit

- Version gratuite (limitée)
- Version pro : 9.99 $ par mois
- Version Premium : 20 $ par mois

Public

- Tout public
- Niveau débutant en Data visualisation

- Grandes entreprises
- Niveau avancé, formation exigeante nécessaire

Version cloud

Version logicielle

Optimal pour Big Data

Data SEO | Salaire

0 - 2 années d'expérience

2 - 5 années d'expérience

5 - 10 années d'expérience

40k - 50k / an

50k - 65k / an

+ 70k / an

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Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat. Aenean faucibus nibh et justo cursus id rutrum lorem imperdiet. Nunc ut sem vitae risus tristique posuere.

Heading