SQL для аналітики
Навчіться аналізувати дані за допомогою власного SQL коду
Віталій Доарме
Data Analyst
Team Lead в NielsenIQ
ex-Data Analyst
Team Lead в Rakuten
Щоб структурно та осмислено прописувати SQL-запити, керувати базою даних через MySQL, будувати дашборди у Tableau та знаходити інсайти для бізнесу
Щоб використовувати SQL напряму, без залучення аналітиків, та працювати з даними для висування швидких та влучних продуктових гіпотез
Щоб навчитися швидко й ефективно обробляти великі обсяги даних і на їхній основі планувати фічі для моделей машинного навчання
Ефективність бізнес-рішень залежить від точного аналізу даних. Адже саме на цій основі будують гіпотези, проводять А/В-тестування та генерують інсайти.
На курсі спочатку розберемось у видах баз даних і методах управління ними. Потім вивчимо структуру SQL-запиту, опануємо 15 основних аналітичних функцій MySQL і навчимося працювати з віконними функціями в BigQuery. Завершимо навчання побудовою дашбордів у Tableau і презентацією результатів аналізу для бізнесу.
Детально вивчите структуру SQL-запитів і зрозумієте, за якими принципами працюють функції MySQL та BigQuery. Використовуватимете цю базу в повному циклі пошуку та обробки даних.
Працюватимете з MySQL, Google Big Query, Data Studio, Tableau для проведення досліджень, обробки та візуалізації даних.
Зможете відточити аналітичні навички під час тестів та 9 домашніх завдань. У фіналі курсу презентуєте проєкт — аналітику та звітність за основними напрямами діяльності певної компанії.
Завдяки самостійному аналізу зможете швидко реагувати на зміни та передбачати складнощі. В результаті — виведете роботу на новий data-driven рівень.
- Дізнаєтеся, що таке бази даних, які їхні види існують та яке призначення в кожного виду
- Зрозумієте, за допомогою яких інструментів можна знайти потрібну інформацію
- Розглянете діаграми та навчитеся їх читати
- Зрозумієте, як працює нормалізація та денормалізація даних
- Ознайомитеся з найпопулярнішими хмарними базами даних
- Під'єднаєтеся до MySQL
- Розглянете, яким чином виконується SQL-запит та його основні складові
- Розберете, як витягнути необхідну інформацію з бази даних
- Навчитеся фільтрувати отримані результати, використовуючи логічні оператори
- Зрозумієте, як групувати та сортувати результати за різними критеріями
- Ознайомитеся з найкращими практиками написання та форматування коду SQL
- Дізнаєтеся про різні типи даних, їхні особливості та роботу з ними
- Навчитеся перетворювати значення з одного типу в інший
- Розглянете, як фільтрувати числові, текстові та часові значення для звуження пошуку
- Зрозумієте, як заповнювати й обмежувати відсутні значення в базі даних
- Ознайомитеся з популярним напівструктурованим форматом даних JSON, його структурою та призначенням
- Розглянете команди трансформації даних, які найбільше використовують
- Дізнаєтеся, як агрегувати числові значення та витягувати статистичну інформацію
- Застосовуватимете математичні, текстові, часові та логічні функції, щоб очистити отримані результати та звузити пошук
- Використовуватимете складніші функції для роботи з JSON та масивами даних
- Зв’язуватимете кілька таблиць між собою за допомогою оператора JOIN
- Розглянете види JOIN та приклади їх застосування
- Дізнаєтесь, як об'єднати дані з різних запитів в один результат за допомогою UNION, UNION ALL та INTERSECT
- Дізнаєтесь, як вибрати правильний тип з'єднання залежно від завдання
- Розглянете найкращі практики та найчастіші помилки використання JOIN та UNION
- Використовуватимете підзапити в різних частинах коду
- Розберете корельовані та некорельовані запити
- Об’єднуватимете кілька таблиць
- Об’єднуватимете таблиці та NULL-значення
- Розберете функції роботи з JSON
- Спрощуватимете та оптимізуватимете складні запити, використовуючи CTE та View
- Розберете синтаксис створення CTE та View
- Розглянете приклади їх використання
- Розберете призначення сховищ даних у сучасному бізнесі
- Ознайомитеся з основними поняттями трансформації даних: ETL, OLAP та OLTP
- Розглянете моделювання даних та реплікацію даних з різних джерел
- Знатимете найпопулярніші сховища даних та їхні особливості
- Розглянете інтерфейс GBQ, процес створення таблиць та імпорту даних
- Використовуватимете опцію Schedule query для автоматизації регулярних запитів
- Знатимете, яким чином оптимізувати роботу у GBQ для пришвидшення виконання запитів та зменшення їхньої вартості
- Дізнаєтеся, що таке віконні функції, їхні види та як вони відрізняються від звичайних агрегатних функцій
- Розглянете приклади використання віконних функцій для складних запитів, як-от розрахунок поточних підсумків, ковзних середніх та ранжування
- Визначатимете інтервали
- Уникатимете зайвих операцій
- Обмежуватимете кількість записів
- Розглянете найпопулярніші інструменти бізнес-інтелекту для сприйняття даних
- Вивчатимете основні види візуалізації, які дають змогу простіше сприймати взаємозв'язки між даними та робити висновки
- Організовуватимете дані у виміри та показники, щоб спростити побудову візуалізацій
- Розглянете основні види графіків, які можна побудувати в Looker Studio
- Дізнаєтеся найкращі практики візуалізації даних
- Візуалізуватимете дані, фільтруватимете результати, а також створюватимете обчислювальні значення
- Зберігатимете результати аналізу до дашбордів та будуватимете історії на основі даних
- Дізнаєтесь, як ставити запитання до даних та презентувати результати аналізу
- Комунікуватимете дієві пропозиції для покращення бізнес-рішень