Qaytyapmiz...

YouTube I Telegram

Navbatdagi darsda son va sanaga oid funksiyalarni o'rganamiz inshaalloh.

Sana funksiyalari SQL'da juda muhimlaridan hisoblanar ekan, sababi ko'pincha hisobotlarda biror muddat oralig'ida so'ralishi sababli sanalar bilan ishlashga ishimiz ko'p tushar ekan.

YouTube I Telegram

9-dars. Son va sana funksiyalari
#sql_kurs

ℹ️ Ushbu darsda sana va vaqt bilan ishlashda eng ko'p ishlatiladigan SQL funksiyalari hamda sonlar ustida amallar bajarishda kerak bo'ladigan funksiyalar bilan tanishamiz.

✅ Dars davomida:

• GETDATE
• YEAR, MONTH, DAY
• DATEADD
• DATEDIFF
• DATEPART
• DATETRUNC
• EOMONTH
• DATENAME
• FORMAT
• CAST
• CONVERT
• ISDATE
• ROUND
• ABS

Ushbu mavzu real loyihalarda hisobotlar tayyorlash, vaqt oralig'ini hisoblash va ma'lumotlarni tahlil qilishda juda ko'p ishlatiladi.

🎞 Videodarsni ko'rish

Loyihamiz yangi bo'lgani uchun darslar haqida fikringiz va qo'llab-quvvatlashingizga juda ham muhtojmiz.

YouTube I Telegram

9-dars. Son va sana funksiyalari
#taqdimot

YouTube I Telegram

SQL Server'dagi FORMAT() funksiya uchun eng ko'p kerak bo'ladigan formatlar

YouTube I Telegram

Videodarsda ishlatilgan tayyor db fayli

YouTube I Telegram

Boshida NULL funksiyalari unchalik ahamiyatga ega bo'lmagan mavzu deb o'ylardim, lekin o'rganish davomida bu mavzuni o'rganmasak kelajakda muammolarga duch kelishimiz mumkinligiga amin bo'ldim.

Nasib qilsa 10-dars NULL funksiyalari bo'yicha bo'ladi, hamma narsa tayyor, video yozsak bo'lgani.

YouTube I Telegram

👇 Kelinglar biroz test ishlaymiz:

Testlar SQL Server asosida bo'ladi!

YouTube I Telegram

MAAB'dagi SQL tugadi...

Kecha MAAB'dagi SQL bo'yicha oxirgi imtihonimiz bo'ldi, shu bilan SQL darslari tugadi. Imtihonda puzzle'lar ishlashga qiynaldim. Nasib qilsa shanba kunidan Python'ni boshlar ekanmiz.

❓ Blogimizdagi darslar nima bo'ladi?
Blogimizdagi SQL kursini oxirigacha yetkazib qo'yamiz, bunda Baraa akani kursini ketma-ketligidan foydalanishni davom etamiz.

❓Qachon SQL bo'yicha real loyiha qilamiz?
Birovga "SQL'ni o'rgandim" desangiz, "Nimani qoyillatding?" deyishi mumkin (normal tanqidchi shunday savol beradi). Shu uchun hozir ChatGPT bilan suhbat qurdim va kaggle'dagi katta bir dataset asosida SQL bo'yicha portfolio loyiha qilishni reja qildim. Nasib qilsa loyihani qilish jarayonlarini ham mini kurs sifatida shu blogimizga joylayman. Yuqoridagi rasmda biz tanlagan dataset'dagi fayllar keltirilgan.

⚠️ Real loyiha qilishdan oldin kursimizni tugatib qo'yishimiz kerak, chunki hali real loyihada kerak bo'ladigan yana bir qancha mavzularni o'rganishga ulgurmadik.

YouTube I Telegram

Excel, SQL, Power BI, Python va AI: Qaysi birini qachon ishlatish kerak?
#sql / #excel / #powerbi / #python / #ai

🤔 Data Analytics sohasiga kirayotgan deyarli har bir insonda bir xil savol tug'iladi: "Excelni o'rgansam bo'ladimi? SQL kerakmi? Power BI o'rganaymi? Pythonchi? Endi AI chiqibdi, bularning hammasi kerakmi?"

Aslida bu savolning javobi juda oddiy. Bu vositalar bir-biriga raqobatchi emas. Ularning har biri ma'lum bir vazifani bajaradi. Ish hajmi kattalashgani sari navbatdagi vositaga ehtiyoj paydo bo'ladi.

Keling, har birini ketma-ket ko'rib chiqamiz.

1️⃣ Excel – eng yaxshi boshlanish nuqtasi

Excel millionlab insonlarning kundalik ish quroli hisoblanadi. Agar ma'lumotlaringiz uncha katta bo'lmasa, hisob-kitob qilish, jadval tuzish, diagramma yaratish yoki oddiy hisobot tayyorlash kerak bo'lsa, Excel yetarli.

✅ Excel'ning afzalliklari:
- O'rganish oson
- Deyarli har bir kompyuterda mavjud
- Hisob-kitoblarni tez bajaradi
- Vizual ishlash qulay

❌ Kamchiligi:
- Ma'lumotlar soni yuz minglab yoki millionlab qatorlarga yetganda Excel sekinlashadi. Bir nechta odam bitta fayl bilan ishlaganda xatolar ko'payadi.

2️⃣ SQL – ma'lumotlarning haqiqiy uyi

Ma'lumotlar ko'paygani sari ularni Excel fayllarida saqlash qiyinlashadi. Shu yerda SQL sahnaga chiqadi. SQL ma'lumotlarni bazada xavfsiz saqlash, qidirish, filtrlash va tahlil qilish imkonini beradi.

Misol uchun:
- internet-do'kon
- bank
- universitet
- kasalxona ularning barchasi millionlab yozuvlarni SQL bazalarida saqlaydi.

✅ SQLning afzalliklari:
- Juda katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlaydi
- Juda tez
- Bir nechta foydalanuvchi bir vaqtda ishlashi mumkin
- Ma'lumotlar ishonchli saqlanadi

❌ Kamchiligi:
- SQL asosan bazadagi ma'lumotlarni boshqaradi. Chiroyli dashboard yoki grafikalar yaratish uning asosiy vazifasi emas.

3️⃣ Power BI – ma'lumotlarni tushunarli ko'rinishga keltirish

Rahbarlar odatda SQL kodlarini ko'rishni xohlamaydi. Ularga quyidagilar kerak bo'ladi:
- Sotuv qancha?
- Foyda qancha?
- Eng yaxshi filial qaysi?
- O'tgan oy bilan farq qancha?

Mana shu vazifani Power BI bajaradi. Power BI SQL, Excel va boshqa manbalardan ma'lumot olib, avtomatik yangilanadigan interaktiv dashboardlar yaratadi.

✅ Power BI'ning afzalliklari:
- Professional dashboardlar
- Avtomatik yangilanish
- Interaktiv filtrlar
- Biznes uchun qulay

❌ Kamchiligi:
- Har bir jamoa o'zicha hisobot yaratsa, bir xil ko'rsatkichning turli talqinlari paydo bo'lishi mumkin. Shuning uchun yagona, ishonchli ma'lumot manbasi bo'lishi muhim.

4️⃣ Python – avtomatlashtirish va murakkab tahlillar

Ba'zi vazifalarni Excel yoki SQL bilan bajarish juda qiyin. Masalan:
- minglab fayllarni avtomatik o'qish
- web scraping
- sun'iy intellekt modellari
- mashinaviy o'qitish
- murakkab statistika

Bunday vazifalarda Python juda kuchli vosita hisoblanadi.

✅ Python'ning afzalliklari:
- Juda moslashuvchan
- Deyarli barcha tizimlar bilan ishlaydi
- Avtomatlashtirish imkoniyati katta
- Machine Learning uchun asosiy tillardan biri

❌ Kamchiligi:
- Kod yozishni talab qiladi. Noto'g'ri yozilgan dastur keyinchalik qo'llab-quvvatlashni qiyinlashtirishi mumkin.

5️⃣ AI – yangi yordamchi

Bugungi kunda ChatGPT, GitHub Copilot va boshqa AI vositalari kod yozishda, formulalar yaratishda va ma'lumotlarni tahlil qilishda katta yordam bermoqda. Lekin AI hamma narsani biladi, degani emas. Agar foydalanuvchi SQL yoki Pythonni tushunmasa, AI noto'g'ri javob berganini ham sezmay qolishi mumkin.

Shuning uchun AI mutaxassisning o'rnini emas, balki uning samaradorligini oshiradigan yordamchi vosita sifatida qaralishi kerak.

Ularni qanday ketma-ketlikda o'rganish kerak?

Quyidagi tartibda o'rganish tavsiya qilinadi:

1. Excel
2. SQL
3. Power BI
4. Python
5. AI

Bu ketma-ketlik sizga oddiy hisobotlardan boshlab, professional Data Analyst darajasigacha bosqichma-bosqich rivojlanish imkonini beradi.

YouTube I Telegram

Xulosa

Excel, SQL, Power BI, Python va AI — bularning hech biri bir-birining o'rnini to'liq bosa olmaydi.

Har biri o'z vazifasini bajaradi:
- Excel — kichik va tezkor tahlillar.
- SQL — ma'lumotlarni saqlash va boshqarish.
- Power BI — vizual hisobotlar.
- Python — murakkab tahlillar va avtomatlashtirish.
- AI — ishni tezlashtiruvchi aqlli yordamchi.

Shunday ekan, "Qaysi biri yaxshiroq?" degan savoldan ko'ra, "Qaysi vazifa uchun qaysi vosita mos?" degan savolni berish to'g'riroq bo'ladi. Haqiqiy Data Analyst aynan shu vositalarning barchasini o'z o'rnida ishlata oladigan mutaxassisdir.

©️Manba: Data with Baraa & ChatGPT

YouTube I Telegram

10-dars. Null funksiyalari
#sql_kurs

ℹ️ Ushbu darsda NULL qiymatlar bilan ishlashni o'rganamiz.

✅ NULL qiymatlar deyarli barcha real ma'lumotlar bazalarida uchraydi. Ushbu darsda SQL'da NULL qiymatlarni tekshirish, almashtirish va boshqarish uchun ishlatiladigan eng muhim funksiyalarni amaliy misollar orqali ko'rib chiqamiz.

✅ Ushbu darsda quyidagi mavzularni o'rganamiz:
- NULL nima?
- IS NULL va IS NOT NULL operatorlari
- ISNULL() funksiyasi
- COALESCE() funksiyasi
- NULLIF() funksiyasi
- ISNULL va COALESCE o'rtasidagi farq
- NULL funksiyalarining real loyihalardagi qo'llanilishi

🎞 Videodarsni ko'rish

YouTube I Telegram

10-dars. Null funksiyalari
#taqdimot

YouTube I Telegram