Компьютерная Академия IT STEP - полноценное IT-образование для взрослых и детей. Мы обучаем с 1999 года. Авторские методики, преподаватели-практики, 100% практических занятий.
Ваш браузер устарел!
Вы пользуетесь устаревшим браузером Internet Explorer. Данная версия браузера не поддерживает многие современные технологии, из-за чего многие страницы сайта отображаются некорректно, и могут работать не все функции. Рекомендуем просматривать сайт с помощью актуальных версий браузеров Google Chrome, Safari, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge
Курс будет полезен всем, кто интересуется дата-аналитикой: стремится освоить новую профессию или углубить свои знания в области дата-анализа в IT отрасли.
От высокой востребованности к достойной оплате труда
Этот курс сформирует комплексное представление о профессии дата-аналитика.
Введение в теорию баз данных. История, модели, реляционная модель, правила Кодда, обзор MS SQL Server.
Основы взаимодействия с MS SQL Server. Создание и модификация таблиц, типы данных, индексы, индексы.
Запросы SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE. Операторы, использование транзакций.
Многотабличные базы данных. Нормализация, внешние ключи, типы связей.
JOINs и объединение результатов запросов. Различные типы JOIN, UNION.
Многотабличные базы данных. Нормализация, внешние ключи, типы связей.
JOINs и объединение результатов запросов. Различные типы JOIN, UNION.
Функции агрегирования, подзапросы, window functions. Группировка, фильтрация групп.
Представления, триггеры, хранимые процедуры и функции. Использование CTE.
Экзамен. Проверка знаний и навыков, полученных в течение курса.
Оплата частями
Полная оплата
Получите знания и навыки, которые дадут вам необходимую подготовку
Владеть ключевыми инструментами аналитики: овладеть работой с программами и языками, такими как Power BI, SQL, Python, и другими инструментами для анализа данных.
Создавать понятные визуализации данных: использовать инструменты, такие как Power BI, для создания интуитивно понятных визуализаций и дашбордов.
Эффективно обрабатывать и анализировать данные: использовать инструменты и методы для сбора, очистки и анализа данных, выявляя полезные инсайты.
Выполнять статистический анализ: применять статистические методы для интерпретации данных и выводов.
Проводить прогнозирование на основе данных: использовать техники прогнозирования для анализа тенденций и предсказания будущих событий.
Принимать обоснованные решения на основе данных: использовать аналитические выводы для поддержки стратегических бизнес-решений.
Взаимодействовать с бизнес-пользователями и заинтересованными сторонами: переводить технические инсайты в рекомендации, понятные для бизнеса.
Совершенствовать бизнес-процессы: использовать аналитику данных для идентификации возможностей для оптимизации и эффективности в бизнес-операциях.
Data Analytics
наши выпускники
Запишитесь на бесплатную консультацию к нашему менеджеру и он поможет с выбором курса.