SQL для работы с данными и аналитики. Часть 3

71 участник

О чём курс

Аналитики тратят часы на ручную подготовку таблиц там, где один SQL-запрос справляется за секунды — здесь показывают, как превратить хаотичные массивы данных в структурированные отчеты. Вы разберете работу с PostgreSQL, научитесь объединять таблицы, писать сложные подзапросы и применять оконные функции для расчета бизнес-метрик: от Retention Rate до LTV. В процессе обучения вы реализуете два бизнес-проекта, имитирующих реальные задачи заказчика, что позволит отточить навыки на практике без теоретической воды.

Программа обучения

  • Базовый SQL
    • Введение в базы данных
    • База данных и системы управления базами данных
    • Особенности PostrgeSQL
    • Язык запросов SQL
    • Структура запроса. Первый запрос
    • Стилистика запроса
    • Описании базы данных и ER-диаграммах
    • Как отделить нужные данные от ненужных
    • Срезы и фильтрация данных SQL
    • Типы данных
    • Фильтрация данных
    • Операторов сравнения и логические операторы
    • Ограничение выгрузки
    • Текстовые типы данных в SQL
    • Дата и время в SQL
    • Пропущенные значения
    • Категоризация данных в SQL
    • Агрегирующие функции. Группировка и сортировка данных
    • Математические операции в запросах SQL
    • Агрегирующие функции в SQL
    • Группировка и сортировка данных
    • Фильтрация данных после группировки
    • Взаимоотношения между таблицами
    • Связи между таблицами
    • Псевдонимы
    • Объединение нескольких таблиц
    • Альтернативные вариантах присоединения
    • Подзапросы и временные таблицы
    • Подзапросы
    • Комбинирование подзапросов и объединений
    • Временные таблицами
    • Самостоятельный проект
  • Продвинутый SQL
    • Исследовательский анализ и бизнес показатели
    • Исследование данных при помощи SQL
    • Livetime Value, конверсия, ARPU и ARPPU, ROI
    • Оконные функции в SQL
    • Окно и оконная функция
    • Параметры оконных функций
    • Функции ранжирования
    • Агрегирующие оконные функции
    • Расчета кумулятивных значений
    • Функций смещения
    • Скользящие агрегирующие функции
    • Фильтрация в оконных функциях
    • Когортный анализ в SQL
    • Когортный анализ
    • Retention Rate
    • LTV
    • Churn Rate
    • Рамки
    • Рамки и их особенности
    • Запросы с использование рамок
    • Режимы рамок
    • Исключение строк из запроса с оконной функцией
    • Самостоятельный проект
Складчина создана 8 марта 2022 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.

Другие материалы школы 12

ЯП Яндекс Практикум Все материалы
400 ₽ 12 600 ₽