Яндекс.Практикум [Яндекс Практикум] SQL для работы с данными и аналитики 2 часть (2022)

[Яндекс Практикум] SQL для работы с данными и аналитики 2 часть (2022)



SQL — это язык запросов, который помогает получать из огромной базы данных необходимую информацию в виде структурированного документа.
Специалисты, умеющие работать с SQL, могут выгружать, очищать, преобразовывать, защищать, хранить и управлять данными.
За 1,5 месяца вы освоите SQL до продвинутого уровня и сделаете два полноценных бизнес-проекта по реальным требованиям заказчика.

Программа обучения:
Базовый SQL

1. Введение в базы данных
   • База данных и системы управления базами данных
   • Особенности PostrgeSQL
   • Язык запросов SQL
   • Структура запроса. Первый запрос
   • Стилистика запроса
   • Описании базы данных и ER-диаграммах
2. Как отделить нужные данные от ненужных
   (Срезы и фильтрация данных SQL)
   • Типы данных
   • Фильтрация данных
   • Операторов сравнения и логические операторы
   • Ограничение выгрузки
   • Текстовые типы данных в SQL
   • Дата и время в SQL
   • Пропущенные значения
   • Категоризация данных в SQL
3. Агрегирующие функции. Группировка и сортировка данных
   • Математические операции в запросах SQL
   • Агрегирующие функции в SQL
   • Группировка и сортировка данных
   • Фильтрация данных после группировки
4. Взаимоотношения между таблицами
   • Связи между таблицами
   • Псевдонимы
   • Объединение нескольких таблиц
   • Альтернативные вариантах присоединения
5. Подзапросы и временные таблицы
   • Подзапросы
   • Комбинирование подзапросов и объединений
   • Временные таблицами
6. Самостоятельный проект

Продвинутый SQL

1. Исследовательский анализ и бизнес показатели
   • Исследование данных при помощи SQL
   • Livetime Value, конверсия, ARPU и ARPPU, ROI
2. Оконные функции в SQL
   • Окно и оконная функция
   • Параметры оконных функций
   • Функции ранжирования
   • Агрегирующие оконные функции
   • Расчета кумулятивных значений
   • Функций смещения
   • Скользящие агрегирующие функции
   • Фильтрация в оконных функциях
3. Когортный анализ в SQL
   • Когортный анализ
   • Retention Rate
   • LTV
   • Churn Rate
4. Рамки
   • Рамки и их особенности
   • Запросы с использование рамок
   • Режимы рамок
   • Исключение строк из запроса с оконной функцией
5. Самостоятельный проект
   • На основании задания от бизнеса, необходимо б

Подробнее:

Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация

Нажмите для раскрытия...

Скачать: