Нетология

SQL и получение данных

  • Начальный уровень
  • Наставник: Нет
  • Сертификат: Нет
  • Формат: Online
  • Рассрочка: Нет
  • Язык: Русский
  • Осталось мест: Неограничено
Записаться

SQL и получение данных

: Программа обучения SQL — первый шаг в профессиональном росте дата-сайентистов и аналитиков данных в сильных командах и проектах. По словам экспертов активно развивающихся отраслей — телекома, финтеха, ритейла и мобильных сервисов — через пять лет владение SQL будет ключевым навыком для роста junior-специалистов.

Процесс обучения:

  • Занятия онлайн Теория — в видеолекциях, а практика — на вебинарах с экспертами. Если не успеете на занятие, сможете посмотреть запись в личном кабинете
  • Практика Каждое занятие включает практические задания — индивидуальные и командные. Также вас ждут домашние задания с обратной связью
  • Общение с преподавателями Сможете задать вопросы экспертам на занятии, а также в закрытой группе в Facebook
  • Карьера Центр развития карьеры поможет составить резюме и подготовиться к собеседованию. Вас будут сопровождать на всех этапах поиска работы
  • Поможем найти ту самую работу:

  • Оформите резюме, чтобы оно заинтересовало работодателя
  • Передадим ваше резюме партнёрам Нетологии
  • Научитесь проходить 
собеседование
  • Поможем получить работу по новой специальности
  • Поможем получить работу по новой специальности
  • Для кого этот курс?
    • Аналитики
      Перестанете зависеть от разработчиков, расширите кругозор в работе с СУБД, получите необходимые навыки для перехода в более крупные компании и проекты.
    • Бизнес-консультанты, руководители
      Сможете извлечь из базы данных информацию о заказах и заявках, не привлекая к работе программиста.
    Программа обучения
    Введение в SQL. Установка ПО
    • Какие бывают источники данных
    • Что такое IDE и DBeaver
    • Создание подключений в DBeaver
    • Установка локального сервера PostgreSQL Database Server
    • Работа с *.backup и *.sql
    • Интерфейс DBeaver
    • Как создавать запросы
    • ER-диаграмма
    • Ограничения первичного и внешнего ключей
    • Метаданные: использование и доступ
    Работа с базами данных
    • Простые запросы
    • Команда ROUND
    • Команды ORDER BY, LIMIT, OFFSET
    • Команда DISTINCT
    • Логический порядок SELECT
    • Условия WHERE
    • Команды NULL и NOT NULL
    • Kонкатенация
    • Команды LIKE и ILIKE
    • Методы работы со строками
    • Методы работы с датами
    Основы SQL
    • Типы соединения: LEFT, RIGHT, INNER, FULL OUTER, CROSS JOIN
    • JOIN при работе с уникальными и неуникальными значениями
    • Команды UNION и EXCEPT
    • Команда CASE
    • Агрегация
    • Группировка
    • Подзапросы. Влияние положения на затрачиваемые ресурсы
    Углубление в SQL
    • Создание схемы
    • Создание отношений
    • Формирование атрибутов, указание типов данных и ограничений
    • Модификация структуры отношений
    • Внешние ключи
    • Внесение данных в отношение
    • Изменение данных
    • Удаление данных и отношений
    Работа с PostgresSQL. Часть 1
    • Оконные функции: простые запросы, накопление, LEAD и LAG
    • Команда CTE
    • Рекурсия. Применение с каталогами
    • Команда GENERATE_SERIES
    Работа с PostgresSQL. Часть 2
    • Команда VIEW
    • Команда MATERIALIZED VIEW
    • Применение представлений в денормализации
    • План запросов (EXPLAIN ANALYZE)
    • Команда JSON
    • Команда ARRAY
    Продвинутый SQL
    • Командная строка, интерактивный режим, резервное копирование, DCL, транзакции, блокировки, TCL
    • Хранимые процедуры: циклы и условия, возврат скаляра и таблиц, raise exception, call. Триггеры событий, видимость, общий триггер
    • Зависимости. Нормализация. Денормализация
    • Основы проектирования: архитектурные модели, модели данных
    • Масштабирование: горизонтальное и вертикальное шардирование, наследование, партиционирование. Репликация Master-Slave
    • PostgreSQL Extensions: cube, tablefunc, PostGIS, file_fdw, postgres_fdw, pg_stat_statements
    • Интеграция: API, Redis
    Итоговая работа
    Знания и навыки, которые приобретете
    • Опыт работы с анализом данных и программированием
    • Опыт использования сетевых технологий, позволяющих производить тонкую настройки по без выпуска новых релизов
    • Опыт работя с gdd, user experience flow, aerm worksheet, sdd, prototype plan, art style guide, tdd

    Преподаватели

    • Алексей Кузьмин

      Директор разработки и руководитель Data Science и работы с данными, «ДомКлик»

    • Николай Хащанов

      Fullstack Developer, Aurora Group

    • Екатерина Волочаева

      Разработчик группы бизнес-анализа, «Аэроклуб ИТ»