SQL и получение данных

Узнаете, что такое алиасы и как их использовать для формирования уникальных названий столбцов в результирующих таблицах. Изучите синтаксический и логический порядок инструкции SELECT. Разберётесь в числовых и символьных типах данных PostgreSQL. Узнаете, как фильтровать, сортировать и преобразовывать данные. 4 часа теории, 3 часа практики.

• 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

Поймёте, как работать со сложными типами данных и датами. Разберётесь, как агрегировать и группировать данные. Научитесь писать условия с использованием оператора CASE. 3 часа теории, 3 часа практики.

• Агрегация
• Группировка
• Команда CASE
• Команда JSON
• Команда ARRAY

Научитесь писать сложные запросы с использованием подзапросов. Разберётесь в типах JOIN и как правильно соединять несколько таблиц в одном запросе. 4 часа теории, 3 часа практики.

• Типы соединения: LEFT, RIGHT, INNER, FULL OUTER, CROSS JOIN
• JOIN при работе с уникальными и неуникальными значениями
• Команды UNION, EXCEPT, INTERSECT
• Подзапросы. Влияние положения на затрачиваемые ресурсы

Узнаете, как работать с таблицами с помощью команд CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE. Освоите команды INSERT INTO, UPDATE TABLE, DELETE FROM. Поймёте, что такое внешние ключи. 3 часа теории, 3 часа практики.

• 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

Научитесь использовать агрегатные функции sum(), count(),avg(), min() и max() в рамках оконной функции. Примените аналитические функции lead(), lag(), dense_rank(). Узнаете, что такое обобщённые табличные выражения и рекурсивные запросы. Научитесь работать с каталогами. 3 часа теории, 3 часа практики.

• Оконные функции: простые запросы, накопление, LEAD и LAG
• Команда CTE
• Рекурсия. Применение с каталогами
• Команда GENERATE_SERIES

Узнаете, что такое представления. Поймёте, как ускорять запросы и использовать индексы. Начнёте ориентироваться в схемах запросов. 3 часа теории, 3 часа практики.

• Команда VIEW
• Команда MATERIALIZED VIEW
• Применение представлений в денормализации
• План запросов (EXPLAIN ANALYZE)

Поймёте для чего можно использовать ИИ, а для чего нельзя. Разберёте частые ошибки при работе с ИИ.

Узнаете, зачем нужны базы данных (БД). Поймёте, как устроена система управления базами данных (СУБД), и познакомитесь с системой PostgreSQL. Узнаете, что такое схемы, отношения, атрибуты и домены. Установите и настроите необходимое ПО. 4 часа теории, 3 часа практики.

• 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

Узнаете, что такое алиасы и как их использовать в работе с различными схемами и таблицами в одном запросе. Разберётесь в основных типах данных PostgreSQL. Узнаете, как фильтровать, сортировать и преобразовывать данные. Поймёте, как работать со строками и датами. 3 часа теории, 3 часа практики.

• 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

Напишите простые запросы и изучите сложные. Примените соединения (JOIN) и агрегатные функции (SUM, COUNT, AVG). Разберётесь в хронологии связывания таблиц. Освоите базовые команды: SELECT, WHERE, JOIN, ORDER BY, CASE, UNION, GROUP BY, HAVING. Узнаете, что такое подзапросы. 4 часа теории, 3 часа практики.

• 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

Узнаете, как работать с таблицами с помощью команд CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE. Освоите команды INSERT INTO, UPDATE TABLE, DELETE FROM. Поймёте, что такое внешние ключи. 3 часа теории, 3 часа практики.

• 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

Научитесь использовать агрегатные функции sum(), count(),avg(), min() и max() в рамках оконной функции. Примените аналитические функции lead(), lag(), dense_rank(). Узнаете, что такое обобщённые табличные выражения и рекурсивные запросы. Научитесь работать с каталогами. 3 часа теории, 3 часа практики.

• Оконные функции: простые запросы, накопление, LEAD и LAG
• Команда CTE
• Рекурсия. Применение с каталогами
• Команда GENERATE_SERIES

Узнаете, что такое представления. Поймёте, как ускорять запросы и использовать индексы. Начнёте ориентироваться в схемах запросов. Познакомитесь со сложными типами данных. 3 часа теории, 3 часа практики.

• Команда VIEW
• Команда MATERIALIZED VIEW
• Применение представлений в денормализации
• План запросов (EXPLAIN ANALYZE)
• Команда JSON
• Команда ARRAY

• Обзор возможностей и трендов применения ИИ в анализе данных
• Использование эффективных промптов для работы с ИИ: возможности, ограничения и примеры

Научитесь использовать простые, но эффективные инструменты ИИ для быстрого анализа текстовых данных и получения полезных выводов.

• Как учиться при помощи ИИ
• Как ИИ поможет в анализе текстовых данных
• Использование ChatGPT для обобщения текстов, извлечения информации и генерации идей
• Практическое применение: анализ отзывов клиентов и улучшение продукта

• Обзор AI-ассистентов (готовые решения)
• Примеры применения AI-ассистентов для аналитиков
• Тренды и перспективы развития AI-ассистентов в работе с данными
• Интеграция с n8n

Поймёте, как можно использовать ИИ для оптимизации ключевых этапов аналитического процесса — от подготовки данных до создания отчётов.

• Вводный блок о работе с анализом данных в SQL и Python
• Генерация SQL-запросов с помощью ИИ
• Автоматическая очистка и предобработка данных
• Выявление трендов, аномалий и корреляций
• Работа с таблицами Excel, интеграция
• Интерпретация результатов. Использование ChatGPT для генерации выводов, рекомендаций, обоснований
• Создание шаблонов отчётов

Разработаете и защитите свой проект. Выберете тему, соберёте данные, создадите AI-ассистента, проведёте анализ данных.

Удостоверение о повышении квалификации