 Nota: Artigos em idiomas diferentes do inglês são traduzidos com a ajuda de IA. Embora busquemos precisão, algumas expressões podem variar ligeiramente. Se você notar algo que possa ser melhorado, adoraríamos receber seu feedback. |
Requisitos para a Certificação
A Certificação SQL Associate da DataCamp é ideal para qualquer pessoa que precise usar SQL em sua função, independentemente de estar ou não em uma equipe de dados. A Certificação será concedida aos indivíduos que concluírem com sucesso um exame cronometrado (SQ101) e um exame prático (SQ501P).
O que esperar nos exames
SQ101 é um exame de 60 minutos que a maioria dos candidatos geralmente conclui em 45 minutos. Este exame conterá conteúdo de Gerenciamento de Dados, SQL e teoria, bem como conteúdo de análise exploratória em SQL. Para passar com sucesso neste exame, você deve ser capaz de:
- Interpretar um esquema de banco de dados e explicar conceitos de design de banco de dados (como normalização, design, esquemas, opções de armazenamento de dados)
- Executar tarefas de extração, junção e agregação de dados
- Realizar tarefas de limpeza para preparar dados para análise
- Avaliar a qualidade dos dados e realizar tarefas de validação
- Calcular métricas para relatar efetivamente características dos dados e relações entre atributos usando PostgreSQL
O que esperar no exame prático
O passo final nesta certificação é um exame prático. SQ501P avalia suas habilidades nas competências abaixo. O exame prático é avaliado automaticamente, e você precisará acertar todos os elementos do exame prático para passar.
Para passar no exame prático, você precisará ser capaz de:
Executar tarefas de extração, junção e agregação de dados
- Agregar variáveis numéricas, categóricas e datas por grupos usando PostgreSQL.
- Interpretar um esquema de banco de dados e combinar múltiplas tabelas por linhas ou colunas usando PostgreSQL.
- Extrair dados com base em diferentes condições usando PostgreSQL.
- Usar subconsultas para referenciar uma segunda tabela (por exemplo, uma tabela diferente, uma tabela agregada) dentro de uma consulta no PostgreSQL.
Realizar tarefas de limpeza para preparar dados para análise
- Corresponder strings em um conjunto de dados com padrões específicos.
- Converter valores entre tipos de dados.
- Limpar dados categóricos e de texto manipulando strings.
- Limpar dados de data e hora.
Avaliar a qualidade dos dados e realizar tarefas de validação
- Identificar e substituir valores ausentes.
- Realizar diferentes tipos de tarefas de validação de dados (por exemplo, consistência, restrições, validação de intervalo, unicidade).
- Identificar e validar tipos de dados em um conjunto de dados.
Interpretar um esquema de banco de dados e explicar conceitos de design de banco de dados (como normalização, design, esquemas, opções de armazenamento de dados)
- Explicar o esquema de design de um banco de dados.
- Identificar a partir de um esquema como as tabelas estão conectadas e como juntar múltiplas tabelas.
- Explicar conceitos em design de banco de dados (normalização, esquemas de design, opções de armazenamento de dados, etc.)
Calcular métricas para relatar efetivamente características dos dados e relações entre atributos usando PostgreSQL.
- Calcular medidas de tendência central (por exemplo, média, mediana, moda) para variáveis usando PostgreSQL.
- Calcular medidas de dispersão (por exemplo, intervalo, desvio padrão, variância) para variáveis usando PostgreSQL.
- Calcular assimetria para variáveis usando PostgreSQL.
- Calcular a ausência de dados para variáveis e explicar sua influência no relato das características dos dados e relações no PostgreSQL.
Exame prático de exemplo pode ser encontrado aqui: https://app.datacamp.com/certification/technology-certifications/sql/associate/practical-hub
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