Узнайте о снижении цены

Оставьте ваш email и мы напишем вам когда цена снизится

SQL для аналитиков

Вы разберётесь, как использовать SQL в аналитике и станьте востребованным специалистом.
26 400 ₽
15 800 ₽ за курс
стоимость обучения
2700 ₽ × 6 мес.
рассрочка
Уровень сложности
для специалистов
Длительность
1 мес.
Демо доступ
нет
Формат обучения
онлайн
Домашние задания
да
Обратная связь
да
Стажировка
нет
Помощь в трудоустройстве
нет
Документ по окончании
сертификат

Программа обучения

  • Основное
  • Содержание программы

Курс рекомендуется начинающим веб-аналитикам, программистам и frontend-разработчикам практикующим аналитикам. Вы разберётесь, как функционирует SQL и научитесь использовать его для свои задач.

Начало работы с базами данных
  • Инструменты аналитика
  • Язык запросов SQL
  • Среды разработки
  • Принципы создания базы данных
  • Система управления базами данных (СУБД)
  • Способы аналитики данных
Базовый синтаксис SQL-запроса
  • Операторы SQL-запросов SELECT ALL/DISTINCT, FROM
  • Вспомогательные операторы: WHERE, GROUP BY, HEAVING
  • Сортировка данных
  • Присваивание псевдонимов
  • Регулярные выражения
  • Предикат сравнения с помощью различных функций: (LIKE, BETWEEN, IN, NOT IN)
  • Итоговые значения (sum, min, max, count)
Многотабличные запросы и подзапросы SQL
  • Типы соединения многотабличных запросов (LEFT/RIGHT/INNER/FULL JOIN)
  • Операции вертикального соединения (UNION/UNION ALL)
  • Использование операторов с подзапросами
  • Правила применения подзапросов
  • Получение сводок данных
  • Вывод данных по нескольким таблицам
SQL-запросы для работы с таблицами
  • SQL-запросы на добавление/удаление данных
  • Преобразование столбцов в таблице
  • Операторы языка DDL
  • Изменение структуры существующей таблицы
Аналитика данных
  • Аналитические функции SQL
  • LAG / LEAD
  • Функция Query в GoogleSheet
  • Ранжирование данных
  • Query в построении аналитических инструментов для бизнеса
Работа c Google BigQuery
  • Задачи Google BigQuery
  • Разбор интерфейса Google BigQuery
  • Выборка данных
  • Создание отчётов на основе выборки
  • Сбор, обработка и представление информации
Когортный анализ
  • Что такое когортный анализ, и где его применять
  • Требования для когортного анализа
  • Как использовать полученные данные для дальнейшей работы
  • Анализ поведения групп пользователей
Подготовка к проекту
  • Выбор темы БД, обсуждение с преподавателем
  • Доработка уже созданных БД в процессе обучения
  • Разработка и постановка необходимых задач (маркетолог/аналитик/разработчик)
Работа над проектом
  • Создание кейса
  • Тестирование гипотез
  • Работа над ошибками
  • Ответы на вопросы
Защита проекта
  • Презентация проекта
  • Перспективы развития
  • Оформление готового кейса
  • Старт карьеры в аналитике
  • Возможности роста в профессии

Чему научат

галочка
Работе с интерфейсом Workbench
галочка
Типам данных CHAR & VARCHAR, NUMBER & DEC, DATE
галочка
Выполнять запросы с помощью функции Query в GoogleSheet
галочка
Анализировать данные с помощью Google BigQuery
галочка
Делаем выборки с помощью SQL-запросов
галочка
Определять эффективность ваших маркетинговых решений

Преимущества курса

Старт новой группы каждую неделю, присоединяйтесь в любой день
Гибкий график возможность заниматься с разными группами