Онлайн курс «SQL для аналітики» | robot_dreams
  • онлайн-курс
  • воркшопи
  • 11 тижнів
  • курсовий проєкт

SQL для аналітики

Навчіться писати складні SQL-запити та візуалізувати результати для ефективного аналізу даних.

Олександр Сапєльніков

Head of Analytics у Solidgate

Після курси ви

  • Формат навчання:

    воркшопи + відеолекції

  • Основні інструменти:

    SQL, MySQL, Big Query

• отримуєте будь-які дані «зараз» і без великих витрат ресурсів, маєте більше можливостей аналізу для ухвалення рішень
• звужуєте пошук потрібних даних, оптимізуєте час та уникаєте неправильної інтерпретації даних через помилкові дані
• знаєте, як швидко отримати необхідну інформацію та впливати на дані оперативніше
• можете витягнути інформацію з різних СУБД та ефективно візуалізувати її для пошуку інсайтів

для кого

Усіх, хто працює з даними

щоб вивчити мову запитів SQL для ефективнішої та швидшої роботи, навчитися візуалізувати результати аналізу в Looker Studio, PowerBI та Tableau, самостійно витягувати інформацію, потрібну для аналітики

Аналітиків

щоб навчитися структурно й осмислено прописувати SQL-запити, керувати базою даних через MySQL та BigQuery, автоматизовувати завдання, візуалізувати й знаходити інсайти, які допоможуть поліпшити продукт

Менеджерів

щоб швидше отримувати актуальні дані без залучення технічних команд, покращити ухвалення рішень на основі даних, ефективніше планувати стратегії продукту й будувати продуктові гіпотези

Саєнтистів, інженерів

щоб інтегрувати складні SQL-запити у свої робочі процеси, ефективно управляти великими наборами даних та забезпечити точніший аналіз і прогнозування

 

лектор

Олександр Сапєльніков

Head of Analytics у фінтех-компанії Solidgate

  • за 5 років у компанії виріс із Data Analyst до Head of Analytics

  • будував аналітику повного циклу для напрямів recruitment, sales, client requests, інсайти з якої зберегли не одну тисячу доларів

  • створив аналітичну систему моніторингу всіх основних продуктових та бізнес-метрик, що шукає аномалії на >500 тис. унікальних платежів щодня

  • працює як з великими базами (>100 TB) платежів, так і з окремим проєктними базами даних

Програма курсу

  • 01 блок

    Основні команди SQL

    5 занять

    • Вступ. Бази даних: як вони працюють і для чого потрібні
    • Як обирати дані з таблиці. Parts 1&2
    • Порядок та best practices із написання SQL-запитів
    • Воркшоп: вступ до базових запитів SQL

    Результат: розглянете SQL-запит та його основні складові, навчитеся фільтрувати результати, групувати й сортувати їх за різними критеріями. Ознайомитеся з найкращими практиками SQL.

  • 02 блок

    Типи даних та функції

    7 занять

    • Типи даних та їхні особливості: числові, рядкові, дата, часові. Булеві значення
    • Типи даних та їхні особливості: NULL, JSON, функція CAST
    • Виконання простих практичних завдань із типів даних
    • Функції для обробки даних. Parts 1&2
    • Виконання простих практичних завдань із функцій для обробки даних
    • Воркшоп: типи даних та функції для їх обробки

    Результат: дізнаєтеся про різні типи даних. Ознайомитеся з JSON, його будовою та призначенням. Розглянете основні команди трансформації даних, з’ясуєте, як застосовувати різні функції.

  • 03 блок

    Оператори об’єднання даних та підзапити

    10 занять

    • Оператори об’єднання даних: JOIN та UNION
    • Виконання простих практичних завдань на тему JOIN та UNION
    • Воркшоп: робота з операторами JOIN та UNION
    • Робота з підзапитами
    • Воркшоп: робота з підзапитами
    • CTE та view: CTE, CTE з рекурсією, приклади застосування
    • CTE та view: view, синтаксис та звернення до view
    • Розв’язання практичних завдань з CTE та View
    • Воркшоп: підзапити, CTE та view — коли і як використовувати

    Результат: розберете з операторами JOIN, UNION, UNION ALL та INTERSECT. Опануєте корельовані та некорельовані підзапити. Дізнаєтеся, як спростити та оптимізувати складні запити, використовуючи CTE та view.

  • 04 блок

    Сховища даних та Google BigQuery

    4 заняття

    • Як працювати зі сховищем даних
    • Робота з хмарним сервісом Google BigQuery
    • Розбір інтерфейсу Google BigQuery та розв’язання простих практичних завдань
    • Воркшоп: робота з Google BigQuery

    Результат: дізнаєтеся про сховища даних та їхнє призначення, ознайомитесь з поняттями: ETL, OLAP та OLTP. Розберете Google BigQuery, його інтерфейс, процес створення таблиць та імпорту даних. Зможете оптимізувати роботу в GBQ.

  • 05 блок

    Віконні функції

    4 заняття

    • Робота з віконними функціями
    • Виконання простих практичних завдань із віконними функціями
    • Оптимізація запитів та віконні функції
    • Воркшоп: робота з віконними функціями

    Результат: розглянете віконні функції GBQ. Побачите приклади використання віконних функцій для складних запитів. Розберете, як правильно використовувати віконні функції, визначати інтервали, уникати зайвих операцій та обмежувати кількість записів.

  • 06 блок

    Візуалізація даних

    5 занять

    • Вступ до візуалізації даних
    • Візуалізація даних. Робота з Looker Studio та Power BI
    • Воркшоп: візуалізація в Looker Studio та Power BI
    • Візуалізація даних. Робота з Tableau
    • Воркшоп: візуалізація в Tableau

    Результати: розглянете найпопулярніші інструменти для візуалізацій — Looker Studio, PowerBI та Tableau — їхні функції та можливості, а також основні види візуалізації, які можна побудувати там. Заглибитеся в інтерфейс програм.

  • 07 блок

    Фінал

    3 заняття

    • Підготовка до курсового проєкту. Дизайн дашборду та дата-сторітелінг
    • «А що далі?»
    • Презентація результатів курсового проєкту

    Результати: розглянете, як ставити правильні запитання до даних та презентувати результати аналізу, чітко комунікуючи дієві пропозиції для покращення бізнес-рішень.

реєстрація

Переходьте з Excel на SQL, щоб якісно працювати з великою кількістю даних

 
 
 
Реєструючись, ви погоджуєтеся з умовами договору-оферти та політикою конфіденційності.