# Podstawy SQL (Data Science & ML)

> SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING, agregacje, aliasy, proste podzapytania

- 20 pytań z rozmów
- Junior
- [Pytania z rozmów: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne.md)

## 1. Która instrukcja SQL służy do pobierania danych z tabeli?

**Odpowiedź**

Instrukcja SELECT to podstawowe polecenie do odczytu danych z relacyjnej bazy danych. Pozwala określić, które kolumny pobrać i z której tabeli. Jest to pierwsza instrukcja, której uczy się każdy programista w SQL, ponieważ stanowi podstawę wszystkich zapytań odczytu.

## 2. Jak wybrać wszystkie kolumny z tabeli o nazwie 'users'?

**Odpowiedź**

Znak gwiazdki (*) to skrót oznaczający wszystkie kolumny. Składnia SELECT * FROM users zwraca każdą kolumnę z tabeli. Choć jest wygodna do eksploracji, jawne nazywanie kolumn jest zalecane w środowisku produkcyjnym ze względu na wydajność i przejrzystość.

## 3. Która klauzula służy do filtrowania wierszy zwracanych przez zapytanie SELECT?

**Odpowiedź**

Klauzula WHERE pozwala określić warunki, które wiersze muszą spełnić, aby zostały włączone do wyniku. Jest stosowana przed jakąkolwiek agregacją i akceptuje operatory porównania (=, <, >, !=), operatory logiczne (AND, OR, NOT) oraz specjalne predykaty (LIKE, IN, BETWEEN).

## Jeszcze 17 dostępnych pytań

- Który operator służy do wyszukiwania wzorca w kolumnie tekstowej?
- Jak posortować wyniki zapytania w kolejności rosnącej według kolumny?

Zarejestruj się za darmo: https://sharpskill.dev/pl/login

## Inne tematy rekrutacyjne Data Science & ML

- [Podstawy Pythona](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/python-basics.md): 25 pytań, Junior
- [Programowanie Obiektowe w Pythonie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/python-oop.md): 20 pytań, Junior
- [Struktury danych Python](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/python-data-structures.md): 20 pytań, Junior
- [Podstawy Git](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/git-fundamentals.md): 18 pytań, Junior
- [Podstawy NumPy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/numpy-fundamentals.md): 22 pytań, Junior
- [Podstawy Pandas](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/pandas-basics.md): 22 pytań, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/jupyter-colab.md): 16 pytań, Junior
- [SQL Joins i zaawansowane zapytania](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/sql-joins-advanced.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Zaawansowany Pandas](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/pandas-advanced.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Wizualizacja z Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/matplotlib-seaborn.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Interaktywne wizualizacje z Plotly](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/plotly-interactive.md): 18 pytań, Mid-Level
- [Statystyka opisowa](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/statistics-descriptive.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Statystyka inferencyjna](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/statistics-inferential.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/web-scraping.md): 18 pytań, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/bigquery-cloud.md): 18 pytań, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/feature-engineering.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Uczenie nadzorowane: Regresja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-supervised-regression.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Uczenie nadzorowane: Klasyfikacja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-supervised-classification.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Drzewa Decyzyjne i Ensembles](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-trees-ensembles.md): 24 pytań, Mid-Level
- [ML Nienadzorowane](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-unsupervised.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Pipeline'y ML i walidacja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-pipelines-validation.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Szeregi czasowe i prognozowanie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/time-series-forecasting.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Podstawy Deep Learning](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/deep-learning-fundamentals.md): 24 pytań, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/tensorflow-keras.md): 22 pytań, Senior
- [CNN i klasyfikacja obrazów](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/cnn-image-classification.md): 24 pytań, Senior
- [RNN i Sekwencje](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/rnn-sequences.md): 22 pytań, Senior
- [Transformers i Attention](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/transformers-attention.md): 24 pytań, Senior
- [NLP i Hugging Face](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/nlp-huggingface.md): 24 pytań, Senior
- [GenAI i LangChain](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/genai-langchain.md): 24 pytań, Senior
- [MLOps i Wdrożenie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/mlops-deployment.md): 24 pytań, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/sql-basics