Powrót do katalogu

VOUCHERY SZKOLENIOWE 2026/2027 R.
Kup w 2026 r.  - wykorzystaj do końca przyszłego roku!
Potrzebujesz wykorzystać budżet szkoleniowy w bieżącym okresie rozliczeniowym? Mamy dla Ciebie rozwiązanie!

Kupując voucher już teraz, zachowujesz gwarancję stałej ceny, a szkolenie możesz zrealizować w przyszłym roku.

Więcej informacji znajdziesz TUTAJ.

Podaj maila aby obejrzeć webinar z Node.js

Wyrażam zgodę na otrzymywanie informacji o promocjach i produktach oferowanych Czytaj więcej przez Vavatech Sp z o.o. Zgodę możesz cofnąć w każdym czasie.
Zaproponuj własny termin
Postaramy się uruchomić nowy termin dla Ciebie
2 550 / 3 dni
Zgłoś chęć udziału

Szkolenia Microsoft > Microsoft SQL Server

Szkolenie: Język SQL - baza danych dla analityków (AI)

Kod: [Język-SQL-dla-analityków]
Pobierz program

Wprowadzenie

Co usprawnisz dzięki SQL i AI:
• Skrócisz ścieżki przepływu danych, eliminując pośrednie formaty (CSV, Excel).
• Usprawnisz tworzenie raportów i zestawień w arkuszach kalkulacyjnych oraz narzędziach BI.
• Wykorzystasz AI do automatycznej analizy struktury danych, predykcji trendów i optymalizacji zapytań.
• Zwiększysz komfort dostępu do danych i standaryzację metod raportowania.
• Utworzysz ujednolicony system raportujący, podnosząc bezpieczeństwo analiz.
• Radykalnie podniesiesz poziom swoich kompetencji i szanse na awans.

Cel szkolenia

Celem szkolenia jest nauczenie uczestników tworzenia zaawansowanych zapytań SQL oraz wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) do analizy i optymalizacji pracy z danymi. Dzięki integracji SQL z AI uczestnicy nauczą się szybciej rozpoznawać strukturę danych, automatyzować procesy raportowania i stosować inteligentne techniki optymalizacji zapytań, co znacząco zwiększy efektywność pracy.

Adresaci szkolenia

Szkolenie jest skierowane do osób zajmujących się przetwarzaniem i analizą dużych ilości danych, które znają podstawy SQL lub chcą odświeżyć swoją wiedzę. Idealne dla analityków, specjalistów BI, osób pracujących w finansach, marketingu czy IT, które chcą wykorzystać AI do usprawnienia procesów raportowania i analizy danych.

Czas i forma szkolenia

21 godzin (3 dni x 7 godzin), w tym wykłady i warsztaty praktyczne.

Plan szkolenia

1. Wprowadzenie
Składnia i standardy języka SQL: nazewnictwo, formatowanie, struktury zapytań
Przegląd narzędzi do pracy z kodem - klient SQL, wtyczki i rozszerzenia
Asystent AI w pracy z SQL - szablony zapytań i dobre praktyki
2. Podstawowe operacje
Kwerendy wybierające - DQL (Data Query Language): Pobieranie danych. Generowanie zapytań z opisu w języku naturalnym (NL→SQL)
Filtrowanie, łączenie warunków. Ograniczanie wyniku do niezbędnego minimum
Sortowanie danych i filtrowanie na właściwym etapie przetwarzania. Rekomendacje miejsc, gdzie filtrować
Operatory SQL i priorytety
Wykrywanie niejawnych konwersji wpływających na wynik i wydajność
Funkcje wbudowane: Tekstowe, czasowe, liczbowe i inne
3. Łączenie i przekształcanie danych
Złączenia tabel (JOIN): łączenie po wielu kolumnach, funkcje w złączeniach. Podpowiedzi kluczy łączeń.
Scalanie wyników zapytań: Dołączanie tabel, warunki i ograniczenia
Widoki SQL (VIEW): zapis zapytania jako widoku, zasady wydajności, modyfikacja/usuwanie, zastosowania
Refaktoryzacja złożonych zapytań do widoków, mapowanie zależności, nazewnictwo zgodne ze standardem
4. Zaawansowane techniki
Funkcje warunkowe: Budowa warunków, w SELECT/WHERE/ORDER BY. Sugestie uproszczeń
Podzapytania: zagnieżdżone, skorelowane, w IN/NOT IN, jako źródło dla JOIN
Agregacja danych: Funkcje agregujące, GROUP BY/HAVING, CUBE/ROLLUP/GROUPING SETS
Funkcje okien: OVER, PARTITION BY, ORDER BY; ranking, numeracja, wartości pierwsze/ostatnie
5. Struktury i typy danych
Wyrażenia tabelaryczne (CTE): Tworzenie wielopoziomowych zapytań, czytelność, utrzymanie
Typy danych i konwersje: CAST/CONVERT, dobre praktyki, kontrola danych wychodzących
PIVOT/UNPIVOT (w zależności od serwera): Przestawianie danych, budowa zapytań kolumna‑po‑kolumnie
6. Optymalizacja zapytań
Przyspieszenie wykonania i mniejsze obciążenie serwera
Plan wykonania zapytania: odczyt, interpretacja, bottlenecki
Jak przyspieszać zapytania; kolejność wykonywania operacji w SQL
Indeksy (rodzaje, selektywność); widoki zmaterializowane/MQT
7. Kwerendy akcji - DML
UPDATE/SET, INSERT INTO, DELETE, SELECT INTO: Zasady bezpiecznej modyfikacji danych, transakcyjność, audyt
8. Integracja danych
SQL → Excel/BI/ODBC: Podłączanie bazy do Excela i narzędzi BI, budowa zapytań pod raporty

Opinie uczestników