Начинающим аналитикам
Вы приобретёте необходимые навыки работы с базами данных, чтобы развиваться как аналитик данных и откликаться на вакансии уровня junior в IT-компаниях
Если в своей работе вы пока используете только Excel, то навык формирования SQL-запросов позволит вам повысить свою стоимость на рынке труда и открыть новые карьерные траектории
Если вы работаете маркетологом, специалистом по продажам, продакт-менеджером, финансовым аналитиком, то знание SQL поможет вам проводить исследования в нужной области и повысить свою ценность для компании
За полтора месяца вы научитесь выполнять операции со сведениями в базах данных и формировать витрины данных для дальнейшего анализа. Сможете уверенно работать с данными и использовать их для принятия решений. Освоите практические навыки написания SQL-запросов и выполните проект по автоматизации отчётности с помощью SQL на реальных данных.
- 1СУБДРазберётесь в том, как устроена СУБД и освоите основы управления данными в базе
- 2SQL-запросыНаучитесь использовать команды и функции, осуществлять фильтрацию и трансформацию, чтобы уверенно использовать SQL для решения аналитических задач
- 3SQLite и PostgreSQLПотренируйтесь работать в реляционных базах данных и сможете применять полученных навыки в других СУБД
- 4Автоматизация работыПотренируйтесь интегрировать SQL в Excel \ Python \ BI и сможете автоматизировать работу с базами данных и отчётностью
- Знакомство с SQL
- Постановка целей обучения
- Что такое СУБД
- Реляционная и не реляционная база данных. Примеры
- Распределенные хранилища данных
- Основные термины: первичный ключ, внешний ключ, атрибут, отношение, сущность
- Нормальные формы
- Концептуальная схема
- Логическая схема
- Физическая схема
- Особые схемы в случае с распределенным хранилищем (Hadoop)
Практика: преобразование таблицы
- Таблица в базе данных. Сходство с Excel
- Основные команды для получения данных
- Фильтрация на примере Excel
- Другие команды для работы с не числовым типом данных
- Примеры запросов в базе данных и в Excel
- Простые примеры с фильтрацией числовых данных
- Комбинированные запросы
- Сортировка
- Текстовые фильтры
- Работа с форматом даты. Получение всей информации из даты
- Виды соединения таблиц
- Функции агрегации. Аналог с Excel
- Группировка данных и особый вид фильтрации
- Все основные варианты соединения таблиц
- Особый вид соединения данных
- Простые примеры функций агрегации
- Группировка
- Фильтрация сгруппированных значений
Практика: решение задачи с помощью соединения таблиц
- Что такое подзапрос и где он используется
- Пример подзапроса как вариант ускорения работы базы
- Многоуровневый подзапрос
- Оконные функции
- Функции агрегации в оконных функциях
- Решение нетипичных задач с помощью оконных функций
- Подзапросы
- Основные команды для создания своих таблиц
- Создание таблицы
- Создание таблицы на основе подзапроса
- Добавление данных в Изменение данных в таблице
- Удаление данных в таблице
- Пример интеграции в Python \ Excel \ BI
- Управление данными через python скрипт
- Выполнение нескольких запросов одновременно
Практика: использование Power BI / Python для автоматизации
Преподаватель аналитики данных МГТУ им. Баумана, Сколково. Прошел путь от младшего аналитика до team-lead в X5 Retail Group за 2,5 года.
Вы сможете оформить налоговый вычет за обучение (13%)
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО»
197101, г. Санкт-Петербург, Кронверкский проспект, д. 49 лит. А
ИНН 7813045547
ОГРН 1027806868154