Plan du cours
Leçon 1 - Bases de SQL :
- Instructions Select
- Types de jointures
- Index
- Vues
- Sous-requêtes
- Union
- Création de tables
- Chargement de données
- Exportation de données
- NoSQL
Leçon 2 - Modélisation des données :
- Systèmes ER basés sur les transactions
- Mise en place d'un entrepôt de données
- Modèles d'entrepôt de données
- Schéma en étoile
- Schémas en flocon
- Dimensions à changement lent (SCD)
- Données structurées et non structurées
- Différents types de moteurs de stockage de tables :
- Basés sur les colonnes
- Basés sur les documents
- En mémoire
Leçon 3 - Index dans le monde NoSQL/science des données
- Contraintes (Primary)
- Scan basé sur les index
- Ajustement des performances
Leçon 4 - NoSQL et données non structurées
- Quand utiliser NoSQL
- Données éventuellement cohérentes
- Schéma à la lecture vs schéma à l'écriture
Leçon 5 - SQL pour l'analyse des données
- Fonctions de fenêtrage
- Jointures latérales
- Lead & Lag
Leçon 6 - HiveQL
- Support SQL
- Tables externes et internes
- Jointures
- Partitions
- Sous-requêtes corrélées
- Requêtes imbriquées
- Quand utiliser Hive
Leçon 7 - Redshift
- Conception et structuration
- Verrous et ressources partagées
- Différences avec Postgres
- Quand utiliser Redshift
Pré requis
- Une compréhension des bases de données.
- L'expérience avec SQL est un atout.
Public
- Analyseurs d'affaires
- Développeurs de logiciels
- Développeurs de bases de données
Nos clients témoignent (3)
Gunnar a ajusté le contenu pour la deuxième journée en fonction de nos retours du premier jour. Il est venu nous consulter pour savoir ce que nous avions aimé, détesté, trouvé difficile et comment nous souhaitions aborder la deuxième journée. J'ai apprécié le style d'enseignement de Gunnar : il alternait entre des exposés théoriques, des exemples partagés, nous laissait du temps pour pratiquer et répondait à nos questions avant de passer au sujet suivant. Cela signifiait que nous pouvions pleinement comprendre un sujet avant d'aborder le suivant. Cela a réduit l'excès d'informations et nous a donné la possibilité de consacrer plus de temps aux sujets qui nous posaient des difficultés et moins de temps à ceux que nous maîtrisions bien.
Ffion - Complete Coherence
Formation - SQL For Data Science and Data Analysis
Traduction automatique
La technique de formation de Gunnar est dynamique, complète et parfaitement adaptée aux besoins individuels. Dans notre groupe de cinq personnes, il a veillé à ce que chacun reste sur la bonne voie et comprenne pleinement le matériel tout au long du cours. Les connaissances et les ressources que nous avons acquises seront sans aucun doute précieuses pendant des années. Merci Gunnar !
Marcia - Complete Coherence
Formation - SQL For Data Science and Data Analysis
Traduction automatique
Gunnar a créé une excellente complicité avec le public et a rapidement identifié nos besoins. Il était engageant et très compétent tout au long de la présentation, et nous avons beaucoup apprécié son humour.
Kurt - Complete Coherence
Formation - SQL For Data Science and Data Analysis
Traduction automatique