Аналитик старт: SQL и основы статистики

Коротко. SQL — навык №1 аналитика данных: без уверенных SELECT, JOIN и GROUP BY на собеседовании дальше не пускают. Начните с SQL, затем добавьте Excel/Python и основы статистики. Формула junior-аналитика: SQL (уверенно) + Python или Excel + один BI + 3 проекта. Реально собрать за 5–7 месяцев.

Почему начинают с SQL

Данные живут в базах, и SQL — способ их доставать. Он проще многих языков для старта, ориентирован на работу с таблицами и требуется практически в каждой вакансии аналитика. Поэтому это первый и главный навык.

SQL-минимум аналитика

• SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT — выборка и фильтрация.
• JOIN — объединение таблиц.
• GROUP BY + агрегаты (COUNT, SUM, AVG) — сводки.
• HAVING — фильтр по агрегатам.
• Оконные функции — следующий уровень (ранжирование, накопительные суммы).

Примеры запросов

-- Топ-5 городов по числу пользователей
SELECT city, COUNT(*) AS users
FROM users
GROUP BY city
ORDER BY users DESC
LIMIT 5;

-- Средний чек по месяцам
SELECT DATE_TRUNC('month', created_at) AS month,
       AVG(total) AS avg_check
FROM orders
GROUP BY month
ORDER BY month;

План старта

1. Месяц 1–2: SQL уверенно на тренажёрах + Excel.
2. Месяц 2–4: Python/pandas и основы статистики.
3. Месяц 4–6: BI-дашборды и 3 проекта в портфолио.

Подробный стек — в статье что учить аналитику.

Частые вопросы

Какой SQL нужен аналитику?
SELECT, JOIN, GROUP BY, агрегаты, HAVING; затем оконные функции. Это ядро повседневной работы.

Нужна ли высшая математика?
Для аналитика — базовая статистика, а не тяжёлый матан. Глубокая математика нужна скорее в Data Science.

Где практиковать SQL?
На онлайн-тренажёрах с задачами и на открытых датасетах. Практика важнее теории.