Курс состоит из двух модулей - 4 урока по SQL и 6 уроков по Питону (Pandas).
План_курса_Старт_в_аналитике_данных_SQLPYTHON(PANDAS).pdf
🎯Для первого модуля ставим по инструкции каждому PostgreSQL и Dbeaver для отработки SQL запросов. В каждом втором тестовом просят написать какой-то запрос на SQL. И у вас уже будет среда, в которой можно будет протестировать код.
🎯Для питона ставим Anaconda. Там есть Jupyter Notebook, в котором работают большинство аналитиков. После занятий у вас останутся юпитерские блокноты со скриптами.
🚀 SQL (Structured Query Language) – язык запросов, который помогает нам общаться с базами данных. Итак, на курсе мы разберем, что же такое SQL и как с ним работать, используя пример базы данных маркетплейса. 🛒
👨💻 Введение в SQL 👨💻 ◦ Познакомимся с языком SQL, используемым для запросов к базам данных. ◦ Разберем структуру баз данных: таблицы, строки (записи), столбцы (поля/атрибуты).
🔗 Структура базы данных 🔗 ◦ Изучим, как таблицы связаны друг с другом и как эти связи помогают в запросах.
🛠 Основы запросов 🛠 ◦ SELECT и FROM: Узнаем, как выбирать данные из таблиц. ◦ Алиасы: Научимся переименовывать столбцы для удобства чтения результатов. ◦ Арифметические операции: Практикуем операции сложения, вычитания, умножения и деления над данными.
📊 Сортировка и ограничение результатов 📊 ◦ ORDER BY: Разберем, как сортировать данные по возрастанию или убыванию. ◦ LIMIT: Научимся ограничивать количество выводимых результатов.
🔎 Фильтрация данных 🔎 ◦ WHERE: Познакомимся с фильтрацией данных для получения только тех результатов, которые нам нужны. ◦ IN и NOT IN: Узнаем, как фильтровать данные по списку значений. ◦ AND и OR: Научимся комбинировать условия фильтрации.
📚 Работа с функциями 📚 ◦ Агрегатные функции: Изучим, как использовать SUM, COUNT, MIN, MAX и AVG. ◦ Функции обработки текста: Разберем применение функций LOWER, UPPER, CONCAT и других. ◦ 🎨 Уникальность и исключения: ▪ DISTINCT: Исключает повторяющиеся значения, показывая только уникальные. ▪ CASE: Научимся использовать условные выражения для разветвления логики в запросах.
Работа с датами 📅 ◦ DATE_PART: Эта функция позволяет выбрать из даты определенную часть, например, месяц или год.
Задания для практики 📝 ◦ 🏋️♂️ Выполним серию практических заданий для закрепления материала – от подсчета уникальных пользователей до фильтрации данных по конкретным условиям.
Будем исследовать, как работать с группировкой данных, погружаться в мир подзапросов и CTE (Common Table Expressions). И всё это на практических примерах из баз данных маркетплейса! 🛍️