Курсы по аналитике на SQL в Нижнем Новгороде

• Введение в SQL. Демодоступ к SQL-тренажёру. Узнаете, что такое SQL, зачем он нужен и как его используют. Поймёте, как эффективно учить SQL. Познакомитесь с операторами: SELECT, SELECT + FROM, LIMIT, OFFSET, SELECT + FROM + WHERE, WHERE + AND + OR + NOT.
• Базовый SQL. Изучите основы работы с базами данных, системой управления базами данных (СУБД) и SQL-запросами: как фильтровать, выгружать и обрабатывать данные при помощи языка SQL.
• Продвинутый SQL. Узнаете больше о возможностях в SQL и разных типах анализа данных, для которых используют этот язык. В финале блока — второй бизнес-проект.
• Клиенты БД, CRUD-операции, ClickHouse, DataLens и рамки в оконных функциях. Это необязательный модуль, темы из него не входят в базовый набор знаний, которые нужны для анализа данных. Но они могут быть полезны для решения смежных задач.
• Тренажёр по SQL. Собрали в модуле 70+ дополнительных задач с автоматической проверкой, чтобы вы закрепили свои навыки.

Помогают аналитикам перешагнуть на новый уровень в решении важных задач.

Программа курса:

• ПРОДУКТОВЫЙ ПОДХОД К СОЗДАНИЮ ОТЧЕТНОСТИ
• РАБОТА С КОМАНДОЙ DWH И ОБРАБОТКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ
• ПРОДВИНУТЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ
• МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ АНАЛИТИКИ

• Бесплатная часть. Понятие алгоритма. Скользящее среднее. Метод двух указателей.
• Введение в алгоритмы. Понятие сложности алгоритма. O-нотация. Оценка времени исполнения программы. Уроки про алгоритмические собеседования.
• Основные структуры данных. Массив, связный список, стек, очередь. Сложность операций вставки, поиска и удаления. Представление данных в памяти. Пространственная сложность алгоритма.
• Рекурсия и сортировки. Понятие рекурсии. Принцип «разделяй и властвуй». Бинарный поиск.Квадратичные сортировки. Сортировка слиянием. Быстрая сортировка. Линейная сортировка подсчётом.
• Хеш-функции и хеш-таблицы. Абстракция отображения. Понятие и свойства хеш-функции, примеры. Структура данных хеш-таблица. Коллизии и способы их разрешения.
• Деревья. Структура данных дерево. Сбалансированные деревья поиска. Структура данных куча. Пирамидальная сортировка.
• Графы. Определение графа, способы представления в памяти. Обход графа в глубину и в ширину. Компоненты связности. Алгоритмы поиска кратчайшего пути. Минимальное остовное дерево.
• Жадные алгоритмы и динамическое программирование. Динамическое программирование. Жадные алгоритмы. Пробное алгоритмическое собеседование.
• Алгоритмы на строках.. Префикс-функция. Подстроки, префиксы и суффиксы. Поиск шаблона в строке. Наивный алгоритм. Структура данных бор. Практика решения задач с алгоритмических собеседований.