Научитесь превращать сырые данные в мощные бизнес-решения за 8 недель!

Курс даёт практические навыки работы с реальными данными: от очистки до построения предсказательных моделей. Вы узнаете, как избежать распространенных ошибок и повысить качество ваших проектов.

• Цели, задачи, парадигмы моделирования.
• Определение границ модели, масштаба и временных интервалов.Переходы между уровнями, отличия концептуальной, логической и физической моделей.
• Преобразование CDM → LDM → PDM на примере модели данных.Типы связей (1:1, 1:M, M:M), нормализация (1NF, 2NF, 3NF), иерархические структуры.
• Нормализация таблиц, построение иерархий. Жизненный цикл сущностей
• Построение жизненного цикла заказа в интернет-магазине. Аудит данных, деревья, симметричные связи, искусственные уровни.
• Исправление антипаттернов. Критерии оценки качества модели (корректность, полнота, структура).
• Анализ реальной модели по шкале ScoreCard.Создание CDM/LDM/PDM для системы разграничения прав доступа.
• Разбор сложных случаев, ответы на вопросы.

Охватываемые продукты: PostgreSQL

Цель курса:

Курс по администрированию PostgreSQL снабжает специалистов по информационным технологиям знаниями и навыками, необходимыми для установки и поддержки работоспособности сервера СУБД, создания пользователей и предоставления им доступа к базе данных, настройки резервного копирования.

После окончания курса Вы получите следующие знания:

• общие сведения об архитектуре PostgreSQL,
• установка, базовая настройка, управление сервером,
• организация данных на логическом и физическом уровнях,
• базовые задачи администрирования,
• управление пользователями и доступом,
• представление о резервном копировании и репликации.

Предварительная подготовка:

• Знакомство с Unix
• Минимальные сведения о базах данных и SQL

В курсе проходит подробное изучение аналитических функций, доступных в Oracle. Детально рассматривается синтаксис, особенности вызова и использования аналитических функций, дается большое количество реальных практических примеров, показывается преимущество в производительности перед обычными конструкциями SQL.

Темы:

• Использование SQL для агрегирования данных:
• Группировки,
• Групповые функции,
• GROUP BY,
• HAVING,
• GROUP BY с помощью операторов ROLLUP и CUBE,
• Функция GROUPING,
• GROUPING SETS,
• Составные колонки (Composite Columns),
• Сцепленные группировки (Concatenated Groupings).
• Практика.
• Типичные области применения аналитических функций:
• Синтаксис аналитических функций,
• Часто используемые аналитические функции,
• Функции ранжирования,
• Групповые функции,
• Функции окна,
• Статистические функции,
• Примеры решений задач.
• Основы моделирования данных:
• Модели данных,
• ER-диаграммы,
• Нормализация данных,
• Проектирование баз данных.
• Практика.
• Введение в иерархические запросы:
• Использование рекурсивных запросов,
• Иерархические данные в SQL,
• Применение иерархических запросов.
• Введение в PIVOT и UNPIVOT:
• Использование PIVOT,
• Использование UNPIVOT,
• Практические примеры.