Курсы по SQL

«SQL для разработки» - навыковый курс от сервиса Яндекс Практикум. Обучение для начинающих и опытных разработчиков онлайн. Вы научитесь писать простые и сложные запросы на SQL, оптимизировать запросы и работу базы, адаптировать базу под нужды компании.

Изучай SQL для анализа данных с Netology! Получи навыки работы с базами данных и создания запросов. Пройди курс онлайн и стань экспертом в аналитике данных!

Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля за 3 месяца освоите профессию SQL-разработчика в своем темпе и с обратной связью от опытных экспертов. Изучите основы работы с реляционными базами данных, научитесь проектировать их структуру, писать сложные SQL-запросы, оптимизировать их для работы с большими объемами данных и управлять транзакциями.

Основные темы курса: Основы SQL и работы с базами данных. Запросы SELECT, UPDATE, DELETE. Агрегация данных. Работа с датами и строками. Подзапросы и JOIN. Создание представлений и индексов. Что получает студент: Практические навыки написания SQL-запросов. Portfolio из 4 проектов. Индивидуальная поддержка ментора. Сертификат о прохождении курса. Требования к слушателям: Нет требований к предыдущему опыту. Необходим компьютер и интернет. Результат обучения: Навыки работы с SQL. Возможность трудоустройства junior-специалистом

Полный курс по SQL - работа с реляционными базами данных. Научись работать с MySQL, PostgreSQL и Microsoft SQL Server

Полный курс по SQL из трёх частей: основы SQL с нуля, проектирование баз данных, и продвинутый SQL. Обучение SQL с нуля до профи с практикой на тренажере и поддержкой преподавателя на всех этапах.

Узнайте как сделать связку разработчик+аналитик SQL еще эффективнее

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.

Освоите одну из самых перспективных и высокооплачиваемых IT-профессий, а также практики и инструменты DevOps.