Idealny dla zespołów, które…
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
Zdobędziesz podstawową wiedzę na temat SQL, kluczowego języka służącego do pracy z bazami danych, wykorzystywanego w analizie danych, aplikacjach i rozwiązaniach data/BI.
Nauczysz się rozumieć różnice między bazami danych relacyjnymi (SQL) i nierelacyjnymi (NoSQL), aby świadomie dobierać podejście do problemu i rodzaju danych.
Opanujesz techniki łączenia tabel, w tym różne rodzaje JOIN, złączenia krzyżowe (CROSS JOIN) oraz łączenie zbiorów (UNION, EXCEPT, INTERSECT).
Poznasz zastosowania podzapytań, w tym podzapytań skorelowanych, w różnych częściach zapytania SQL oraz użycie klauzul EXISTS.
Zdobędziesz umiejętności wykorzystania agregacji oraz funkcji analitycznych, rankingowych i okienkowych (m.in. OVER, PARTITION BY, ORDER BY, ramy okna) do budowy czytelnych zestawień i analiz.
Nauczysz się podstaw optymalizacji zapytań SQL, w tym praktyk ograniczania zakresu danych w zapytaniach (dobór kolumn, filtry) oraz rozpoznawania typowych przyczyn spadków wydajności.
Co konkretnie robimy
- · Bazy danych proste i złożone – definicje, przykłady i typowe zastosowania
- · Relacyjna baza danych (SQL) – model tabel, relacje, spójność i zastosowania
- · Bazy danych nierelacyjne (NoSQL) – typy modeli, charakterystyka i przypadki użycia
- · łączenia tabel: JOIN / INNER JOIN / LEFT JOIN / RIGHT JOIN / FULL JOIN – dobór typu złączenia, kluczy i warunków łączenia
- · złączenia krzyżowe: CROSS JOIN – iloczyn kartezjański i zastosowania w analizie kombinacji
- · łączenia zbiorów: UNION / EXCEPT / INTERSECT – porównywanie zbiorów, deduplikacja i różnice danych
- · podzapytania skorelowane – zależność od wiersza nadrzędnego i wzorce EXISTS/NOT EXISTS
- · podzapytania w FROM – budowa warstw pośrednich i etapowanie transformacji
- · podzapytania w WHERE / HAVING – filtrowanie i warunki na danych zagregowanych
- · użycie EXISTS – semantyka istnienia i filtrowanie półzłączem
- · SUM – suma wartości w grupie i w oknie analitycznym
- · COUNT – liczność rekordów i wartości niepustych
- · MIN / MAX / AVG – minima, maksima i średnie w agregacjach oraz analizie trendów
- · rankingi RANK / DENSE_RANK – ranking z lukami i bez luk w numeracji
- · ROW_NUMBER – numeracja wierszy w partycji i kolejności sortowania
- · NTILE – podział na koszyki i kwantyle w analizie rozkładu
- · klauzula OVER – definicja okna, partycje i sortowanie w obliczeniach analitycznych
- · PARTITION BY oraz ORDER BY – podział danych na partycje i kontrola kolejności obliczeń
- · ramy okna: ROWS i GROUPS – zakres okna i wpływ na wyniki agregacji
- · struktura danych – typy, klucze, relacje i selektywność a poprawność i wydajność
- · wielkość danych – wolumen, kardynalność i wpływ na czas wykonania
- · filtrowanie danych – predykaty, kolejność ograniczeń i minimalizacja przetwarzania
- · dostępy do danych – skany, wyszukiwania i podstawowe znaczenie indeksów
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.