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 .
- L'expérience avec SQL est un atout.
Audience
- Analystes commerciaux
- Développeurs de logiciels
- Database développeurs
Nos clients témoignent (3)
Gunnar a ajusté le contenu de la deuxième journée sur la base de notre retour d'expérience de la première journée. Il a vérifié avec nous ce que nous aimions, ce que nous n'aimions pas, ce que nous trouvions difficile et comment nous voulions aborder le deuxième jour. J'ai apprécié le style d'enseignement de Gunnar : il donne des cours, partage des exemples, nous laisse le temps de pratiquer et de répondre aux questions avant de passer au sujet suivant. Cela signifiait que nous pouvions comprendre pleinement un sujet avant de passer au sujet suivant. Cela a réduit la surcharge d'informations et nous a permis de passer plus de temps sur les sujets qui nous posaient problème et moins de temps sur les sujets que nous trouvions faciles.
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 tout le monde reste sur la bonne voie et comprenne parfaitement la matière tout au long du cours. Les connaissances et les ressources que nous avons acquises seront sans aucun doute précieuses pour les années à venir. Merci, Gunnar !
Marcia - Complete Coherence
Formation - SQL For Data Science and Data Analysis
Traduction automatique
Gunnar a établi un excellent rapport avec le public et a rapidement identifié nos besoins. Il s'est montré captivant et très compétent tout au long de son intervention, et nous avons apprécié son humour.
Kurt - Complete Coherence
Formation - SQL For Data Science and Data Analysis
Traduction automatique