Idealny dla zespołów, które…
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
Tworzyć i optymalizować zaawansowane zapytania SQL w PostgreSQL (w tym CTE, podzapytania, złączenia nietrywialne oraz funkcje okienkowe).
Budować analizy i raporty z użyciem funkcji agregacyjnych i analitycznych (m.in. ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS, rankingi, ramy okna) oraz weryfikować poprawność wyników.
Pracować z danymi JSON/JSONB oraz strukturami wspierającymi analizę na większych wolumenach (partycjonowanie, widoki materializowane) w typowych scenariuszach analitycznych.
Czytać i interpretować plany wykonania zapytań (EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE) oraz dobierać podstawowe techniki poprawy wydajności po stronie zapytania i indeksów.
Rozumieć praktyczne aspekty transakcji, blokad i izolacji oraz stosować podstawy bezpieczeństwa dostępu (role, uprawnienia, zasada minimalnych uprawnień) w pracy z danymi.
Co konkretnie robimy
- · Instalacja i konfiguracja środowiska PostgreSQL.
- · Podstawowe zapytania SELECT – filtrowanie, sortowanie, aliasy.
- · Typy danych, operatory, funkcje wbudowane.
- · Rola SQL w zarządzaniu danymi, charakterystyka PostgreSQL.
- · Praca w pgAdmin.
- · Operacje DML: INSERT, UPDATE, DELETE. Obsługa wartości NULL.
- · Tworzenie i modyfikowanie tabel: CREATE, ALTER, DROP.
- · Więzy integralności i klucze podstawowe.
- · Omówienie typów danych PostgreSQL (m.in. tekstowe, liczbowe, data/czas).
- · Zapytania SELECT – filtrowanie (WHERE), sortowanie (ORDER BY), paginacja (LIMIT, OFFSET).
- · Złączenia (JOIN) – wewnętrzne, zewnętrzne, krzyżowe oraz niestandardowe metody łączenia.
- · Podzapytania – skorelowane i nieskorelowane, wykorzystanie ich w różnych częściach zapytań.
- · Operatory zbiorowe i funkcje agregujące (GROUP BY, HAVING).
- · Funkcje okienkowe: ROW_NUMBER, RANK, LEAD, LAG i ich zastosowania.
- · Agregacje rozszerzone: ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS.
- · Praca z tekstem oraz funkcje daty i czasu.
- · Wprowadzenie do Query Planner i optymalizatora.
- · Analiza planu zapytania (EXPLAIN, EXPLAIN ANALYZE).
- · Tworzenie i dobór indeksów – B-tree, hash, GiST, GIN.
- · Techniki optymalizacji i zarządzanie transakcjami.
- · Widoki, widoki materializowane i tabele partycjonowane.
- · Wprowadzenie do języka PL/pgSQL – funkcje, procedury i wyzwalacze.
- · Podstawy zarządzania uprawnieniami i bezpieczeństwem danych.
Od briefu do retro w 30 dniach.
Brief i diagnoza
Rozmowa z liderem zespołu + krótka ankieta dla uczestników. Określamy cele, gap, kontekst.
Modyfikacja programu
Dostosowujemy moduły, case studies i przykłady kodu pod Twój stack. Akceptacja w 5 dni.
Warsztat
Sesje z trenerem, hands-on, code review. Mentor dostępny też pomiędzy sesjami.
Retro + raport
Raport z efektami dla zespołu i lidera. 30 dni konsultacji w cenie.
Wyślij brief. Odezwiemy się w 1 dzień.
Po krótkim briefie przygotujemy program i wycenę. Bez zobowiązań — to tylko punkt wyjścia do rozmowy.
Dziękujemy!
Odezwiemy się w ciągu 1 dnia roboczego.
Inne programy dla zespołów
Zobacz wszystkie →AI dla analityków: od danych do decyzji
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
AI jako narzędzie wspierające modernizację aplikacji
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
AI szkolenie ogólne
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.