Курс: SQL для анализа данных

Перед тем, как переходить к изучению языка SQL, нужно понять основы. В этой главе обсудим основные концепции баз данных, поговорим про реляционные/нереляционные БД, на живых примерах рассмотрим правила нормализации таблиц и многое другое

Подкрепим изученный материал практикой — вам предстоит нормализовать несколько БД в сервисе draw.io

В этой главе мы начнем «познавать» язык SQL. И первое, что нужно сделать — понять классификацию основных операторов, доступные типы данных и сценарии их использования

Отдельное внимание уделим подключению к базе данных разными способами — через консоль, через DBeaver и даже через Python! Поговорим про установку PostgreSQL на ваш локальный компьютер, разворачивание базы и решение типовых проблем

В качестве практики вы полностью пройдете этот путь вместе с нами - с момента скачивания дистрибутива до настройки всех необходимых инструментов и подключения к облачной базе

В этой Главе мы переходим к написанию первых боевых запросов. Поговорим про основные операторы отбора строк, сортировку, горизонтальную фильтрацию, отбор уникальных значений и т.д

Уделим особое внимание скалярным функциям (работа с датой/временем, работа с текстом) и полезным операторам (например, COALESCE, NULLIF и CASE)

В конце вы решите 30+ задач и кейсов из реальной практики. Например, вы будете собирать базу контактов для формирования email-рассылки и классифицировать пользователей по их достижениям

В данной главе мы будем обсуждать одну из ключевых операций — соединение таблиц с помощью JOIN. Подробно на примерах рассмотрим работу всех основных видов JOIN - от INNER до SELF и CROSS

Также уделим внимание полезным операторам UNION, INTERSECT, EXCEPT. Поговорим про типовые ошибки использования всех этих операторов, неправильные соединения, моделирование EXCEPT через JOIN и многое другое

В конце вам предстоит решить несколько десятков бизнес-кейсов. Например, проводить аналитику активности студентов на платформе по заказу крупного онлайн-университета

Мы подробно обсудим оператор GROUP BY и все основные агрегатные функции, поговорим про фильтрацию агрегированных значений. На примерах рассмотрим использование «экзотических», но весьма полезных функций — расчета корреляции, моды, медианы, коэффициента регрессии и т.д. Отдельное внимание уделим полезным приемам (например, pivot или case внутри агрегатной функции)

В конце вас традиционно ждет масса практики. Например, расчет метрик n-day/rolling retention по активности клиентов на платформе, расчет MAU/WAU/DAU и многое другие

Мы подробно и с примерами поговорим про подзапросы, обобщенные табличные выражения (common table expressions) и сравним их между собой. Также затронем коррелированные подзапросы и сценарии использования подзапросов в фильтрах

В качестве практики вас ждет бизнес-проект по заказу партнера: аптечной сети. Вам предстоит провести анализ ассортимента: ABC-XYZ анализ, анализ сочетаемости товаров в чеке и т.д

В этой главе подробно рассматриваем все основные оконные функции и даже использование агрегатных функций как оконных. Также уделим много внимания тонкостям — как правильно формировать рамки (range/row) и какие типовые ошибки при этом допускают

Подкрепим все это практикой — вам предстоит провести аналитику для финансового стартапа

Вам предстоит провести подробный code review работы вашего коллеги. По нашим наблюдениям, после этого у людей кардинально меняется стиль написания кода

В этой главе мы подробно разбираем все DML/DDL операторы — от CREATE/DELETE до ALTER/UPDATE и т.д. Говорим про ограничения, проверки, констраинты и многое другое

В конце вам предстоит спроектировать базу (для полноценной LMS-системы), написать скрипты для ее создания и развернуть ее в облаке

К этому моменту вы уже обладаете всеми основными навыками и знаниями, чтобы с легкостью выполнить серьезный отраслевой проект от одной из компаний-партнеров

Вам на выбор будет предложено несколько проектов — вы выберите один из них, проведете масштабную работу в этом направлении и положите его в портфолио. Примеры проектов: проведение RFM анализа, аналитика системы монетизации, разработка плана повышения retention платформы

Нет, курс подходит абсолютным новичкам - все темы мы подробно рассказываем с нуля.

Конечно! В курсе более ста кейсов из реального бизнеса - порой даже опытные специалисты не могут их решить. Вы точно сможете круто прокачать свои hard skills. Многие наши студенты приходят, чтобы улучшить навыки или продвинуться по карьере.

Зависит от вашего предыдущего опыта и индивидуальных способностей, но в среднем курс можно пройти за месяц, если заниматься 2-3 вечера в неделю по несколько часов.

Сразу после оплаты с вами свяжется куратор и выдаст все доступы, приступить к обучению можно будет сразу же.