SQL для аналитики и разработки
Сергей Мичкур
Head of Data Analysts в Netpeak Group
8 недель
13 онлайн-занятий [по вторникам и четвергам]
Базовый курс, который научит строить схемы хранения данных, самостоятельно писать SQL-запросы к базе и правильно доставать данные без дубликатов и ошибок, чтобы эффективно анализировать результаты и находить инсайты для бизнеса.
Язык преподавания - украинский.
чтобы структурно и осмысленно прописывать SQL-запросы, управлять базой данных через MySQL, строить дашборды в Tableau и находить инсайты, которые помогут улучшить продукт.
чтобы изучить язык запросов SQL и самостоятельно извлекать информацию, необходимую для аналитики, а в результате ― формулировать и валидировать продуктовые гипотезы.
чтобы научиться самостоятельно работать с базами данных, писать SQL-запросы и перейти на новый, data-driven уровень в своей работе.
Эффективность бизнес-решений зависит от того, насколько точно были проанализированы данные. Потому что именно на основе анализа данных строятся гипотезы, проводятся А/В-тестирования и генерируются инсайты о продукте. Этот курс научит правильно работать с данными.
Вначале мы разберемся в видах баз данных и способах управления ими. Затем изучим структуру SQL-запроса, освоим 15 основных аналитических функций в MySQL и научимся работать с оконными функциями в BigQuery. Завершим обучение построением дашбордов в Tableau, презентацией результатов анализа и продуктовыми гипотезами для бизнеса.
Вы детально изучите структуру SQL-запросов и поймете, по каким принципам работают функции в MySQL и BigQuery. Освоив эту базу, вы перейдете к исследованиям и визуализации, а в результате ― научитесь проводить полный цикл поиска и обработки данных.
Будете работать с Google Analytics, Google Search Console, Altitude, Mixpanel, MySQL, BigQuery и Tableau.
Научитесь работать с комплексными SQL-запросами и сохранять их с привязкой к задаче на будущее, определять связи в базе данных, собирать данные в графики и строить дашборды, а также находить взаимосвязи, ошибки и инсайты в данных.
Освоите основные инструменты аналитики и визуализации данных на практике, благодаря чему оптимизируете рабочие процессы на текущей позиции или сможете претендовать на повышение.
- Разберете различия между реляционными и нереляционными базами данных.
- Изучите новое понятие — «облачные базы». Узнаете, почему они так востребованы сейчас.
- Создадите базу данных в MySQL.
- Научитесь добавлять и удалять строки, делать запросы SELECT к созданной базе.
- Изучите структуру SQL-запроса.
- Ознакомитесь с операторами группирования, агрегации,
фильтрации, in.
- Научитесь добавлять подзапрос в запрос.
- Изучите функции UNION и UNION ALL.
- Перейдете к работе с запросами вида JOIN.
- Изучите подзапросы запроса JOIN.
- Научитесь использовать синтаксис Alias.
- Разберете 15 функций, которые чаще всего используются в реальной жизни.
- Попробуете применить их на практике.
- Научитесь создавать VIEW и вызывать его.
- Научитесь создавать CTE и обращаться к нему.
- Разберете пример CTE с рекурсией.
- Изучите сферы применения и основные задачи Google Big Query.
- Проведете иерархический кластерный анализ, чтобы научиться разбивать данные на относительно однородные группы.
- Создадите аккаунт в Google Cloud Platform и протестируете легкие запросы.
- Разберете схожести и различия функций в Google Big Query и MySQL.
- Создадите Schedule Query.
- Ознакомитесь с преимуществами и недостатками Schedule Query.
- Определите, зачем нужны оконные функции.
- Изучите основные оконные функции и особенности работы с ними.
- Попробуете применить быструю визуализацию данных из данных в GBQ с помощью Data Studio.
- Попробуете создать визуализацию в Tableau Online + Desktop.
- Попробуете применить MySQL и GBQ в Tableau.
- Сгруппируете объекты с помощью кластеризации.
- Научитесь использовать коэффициент Пирсона для визуального отражения корреляции.
- Опубликуете свой первый дашборд в Tableau.
- Получите рекомендации по внедрению Tableau в компании.