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Plan du cours
Leçon 1 - SQL principes de base :
- Instructions de sélection
- Types de jointures
- Les index
- Vues
- Sous-requêtes
- Union
- Création de tables
- Chargement des données
- Vider les données
- NoSQL
Leçon 2 - Modélisation des données :
- Systèmes ER basés sur les transactions
- L'entreposage de données
- Modèles d'entrepôt de données
- Schéma en étoile
- Schémas en flocon de neige
- Dimensions à évolution lente (SCD)
- Données structurées et non structurées
- Différents moteurs de stockage de type table :
- Basé sur les colonnes
- Basé sur les documents
- En mémoire
Leçon 3 - L'index dans le monde de la NoSQL/science des données
- Contraintes (primaires)
- Balayage basé sur un index
- optimisation des performances
Leçon 4 - NoSQL et les données non structurées
- Quand utiliser NoSQL ?
- Données éventuellement cohérentes
- Schéma en lecture vs. schéma en écriture
Leçon 5 - SQL pour l'analyse des données
- Fonction de fenêtrage
- Joints latéraux
- Lead & Lag
Leçon 6 - HiveQL
- Support SQL
- Tables externes et internes
- Assemblages
- Partitions
- Sous-requêtes corrélées
- Requêtes imbriquées
- Quand utiliser Hive
Leçon 7 - Redshift
- Conception et structure
- Verrous et ressources partagées
- Différences avec Postgres
- Quand utiliser redshift
Pré requis
- Une compréhension des bases de données
- Une expérience avec SQL est un atout.
Public cible
- Analystes d'affaires
- Développeurs logiciels
- Développeurs de bases de données
14 Heures
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
