SQL pro začátečníky
Staň se profesionálem v SQL, Pythonu a datové analýze
Marek Mikel
QA Test Engineer
Modrá pyramida
-
Kurz SQL ti pomůže efektivně využívat SQL dotazy, zvládnout integraci s Pythonem a vizualizovat data pomocí Matplotlib.
-
Vytvoříš histogramy a grafy přímo z dat uložených v SQLite databázi. Dále se naučíš importovat data do Tableau a následně je analyzovat i vizualizovat.
-
Projdeme základy Pythonu, jeho spojení s SQL databázemi pro efektivní práci s daty a inicializace Git repozitáře se základními operacemi.
- Rezervuj si místo
O KURZU
- Timeline
ČERVENEC–SRPEN
- Čeká tě
14 LEKCÍ
- Formát
ŽIVĚ ONLINE
kurz je vhodný pro:
VZDĚLÁNÍ S r_d
Program
-
1. lekce
Objev svět SQL
- Co je SQL a jak funguje
- Základní struktura SQL dotazů
- Výběr dat z databáze pomocí SELECT
- Filtrující a řadicí klauzule WHERE a ORDER BY
Praktické cvičení: Vytvoř s použitím představených SQL klauzulí a základních konceptů sérii SQL dotazů, které umožní vybrat určité záznamy z předem dané tabulky.
Výstupy z lekce: Rozumím principům SQL, jeho fungování a účelu základních dotazů, umím vytvářet základní dotazy pomocí SELECT pro výběr dat z databáze a efektivně používat klauzule WHERE a ORDER BY pro specifičtější filtrování a řazení dat.
-
2. lekce
JOINy a nejpoužívanější klauzule
- Nejpoužívanější klauzule
- JOINS: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN
Praktické cvičení: Vytvoř SQL dotazy, které provádějí JOIN operace mezi dvěma a více tabulkami.
Výstupy z lekce: Rozumím principům JOINů v SQL a umím je efektivně aplikovat v dotazech pro kombinaci dat z více tabulek, včetně využití různých typů jako INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN a FULL OUTER JOIN, dle specifických požadavků a situací.
-
3. lekce
Pokročilé SQL dotazy
- Poddotazy EXISTS
- Agregace dat pomocí funkcí COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
- Seskupování dat pomocí klauzule GROUP BY
- Filtrující podmínky s klauzulí HAVING
Praktické cvičení: Vytvoř sérii SQL dotazů, které provádějí agregační operace (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX) na datovém setu.
Výstupy z lekce: Umím používat agregační funkce v SQL, vytvářet dotazy, které provádějí agregační operace a seskupují data pomocí GROUP BY, a efektivně filtrovat výsledky s klauzulí HAVING.
-
4. lekce
Práce s databázemi – CREATE, INSERT, DELETE
- Vytváření databází a tabulek pomocí CREATE
- Definování sloupců a jejich datových typů
- Vkládání hodnot do tabulek pomocí INSERT
- Mazání záznamů z tabulek pomocí DELETE
Praktické cvičení: Procvičení CREATE, INSERT a DELETE.
Výstupy z lekce: Umím vytvořit databázi a tabulky s definovanými sloupci a datovými typy pomocí příkazu CREATE, vkládat hodnoty do tabulek příkazem INSERT a odstraňovat záznamy příkazem DELETE.
-
5. lekce
SQL prakticky: reálné scénáře a problémy
- Praktické cvičení a aplikace konceptů SQL
- Upevnění znalostí z předchozích lekcí
- Řešení reálných scénářů a problémů
- Okamžitá zpětná vazba od lektora
- Kontrola porozumění a správného použití příkazů SQL
Výstupy z lekce: Umím aplikovat SQL příkazy a koncepty v praxi, včetně výběru dat, filtrace, řazení, JOIN operace a agregace dat. Umím identifikovat a opravit chyby v SQL dotazech a dokážu samostatně pracovat na SQL úkolech.
-
6. lekce
Práce s Gitem
- Úvod do verzovacího systému Git
- Inicializace repozitáře a základní operace (commit, push, pull)
- Správa větví (branches) a slučování změn (merge)
- Řešení konfliktů a práce s větvemi
Praktické cvičení: Procvičení operací v Gitu, které budou zahrnovat tvorbu, úpravu a mazání souborů.
Výstupy z lekce: Dokážu vysvětlit základy verzovacího systému Git, inicializovat repozitář, provádět základní operace jako commit, push a pull, spravovat větve, slučovat změny a řešit konflikty během slučování větví.
-
7. lekce
Python Ⅰ: syntaxe a datové struktury
- Základy syntaxe a proměnných
- Práce s podmínkami a smyčkami
Výstupy z lekce: Umím základy syntaxe Pythonu, včetně tvorby a manipulace s proměnnými, využívání podmínek a smyček pro řízení toku programu a práce se základními datovými strukturami, jako jsou seznamy, slovníky a množiny.
-
8. lekce
Python Ⅱ: třídy a praktická část
- Práce s datovými strukturami v Pythonu
- Práce se třídami
- Praktická část – opakování v Pythonu
Výstupy z lekce: Umím pracovat s datovými strukturami v Pythonu, jako jsou seznamy, slovníky a množiny, a také umím pracovat s třídami.
-
9. lekce
Práce s SQL databázemi v Pythonu
- Instalace a konfigurace knihovny pro přístup k databázi
- Připojení k SQL databázi z Pythonu
- Vytváření, upravování a mazání tabulek
- Základní operace CRUD (vytvoření, čtení, aktualizace, mazání) v Pythonu
Praktické cvičení: Vytvoř malý Python skript, který se připojí k SQL databázi pomocí instalované a nakonfigurované knihovny.
Výstupy z lekce: Umím instalovat a konfigurovat knihovny v Pythonu pro přístup k SQL databázím, připojit se k databázím a provádět operace, včetně vytváření, upravování a mazání tabulek, a zvládám také základní operace CRUD.
-
10. lekce
Práce s knihovnou Pandas pro dotazy na SQL
- Instalace a importování knihovny Pandas
- Načítání dat z SQL databáze do Pandas DataFrame
- Práce s daty v DataFrame (filtrování, agregace, řazení)
Praktické cvičení: Vytvoř Python skript, který používá knihovnu Pandas pro načtení dat z SQL databáze do DataFrame.
Výstupy z lekce: Umím instalovat a importovat knihovnu Pandas v Pythonu, načítat data z SQL databáze do Pandas DataFrame a pracovat s těmito daty, včetně filtrování, agregace a řazení.
-
11. lekce
Dotazování do databáze v Pythonu prakticky
- Praktické využití Pythonu a SQL
- Práce s databázemi v Pythonu
- Využití knihovny Pandas
- Řešení reálných úloh a problémů
- Integrace a upevnění naučených znalostí
Výstupy z lekce: Umím kombinovat Python a SQL pro práci s databázemi, včetně vytváření, upravování a mazání tabulek a provádění CRUD operací, načítat data z SQL databáze do Pandas DataFrame a provádět s nimi operace jako filtrování, agregace a řazení, řešit praktické databázové úlohy a aplikovat naučené koncepty v reálných scénářích.
-
12. lekce
Práce s knihovnou Matplotlib pro vizualizaci dat pomocí grafů
- Úvod do Matplotlib
- Základní typy grafů
- Integrace s Pandas a SQLite
- Export vizualizací
Praktické cvičení: Vytvoř série vizualizací pomocí Matplotlib, které demonstrují schopnost studentů pracovat s různými typy grafů, a integruj data z Pandas a SQLite.
Výstupy z lekce: Rozumím principům a funkcím knihovny Matplotlib pro vizualizaci dat, umím vytvářet sloupcové, čárové a bodové grafy pro efektivní prezentaci dat. Dále umím integrovat Matplotlib s Pandas a SQLite pro vizualizaci dat z databází a dokážu exportovat vizualizace pro další analýzu nebo prezentaci.
-
13. lekce
Export a import dat pomocí Pythonu a vizualizace v Tableau
- Import dat z externích souborů do lokální databáze SQLite
- Export dat z databáze do různých formátů
- Import dat do Tableau
- Základní zobrazení a vizualizace dat v Tableau
- Vytváření grafů a analýz pomocí Tableau
Praktické cvičení: Vizualizace dat v Tableau.
Výstupy z lekce: Umím importovat a exportovat data z databáze nebo z Pandas DataFrame do formátu CSV, vytvářet základní vizualizace a analýzy dat z externích zdrojů a importovat data do Tableau pro vizualizaci základních grafů.
-
14. lekce
Q&A session, diskuze s lektorem o pracovním trhu
Výstupy z lekce: Rozumím situaci datové analytiky na trhu práce a vím, jak aplikovat své nové zkušenosti a dovednosti v praxi.
lektor
Marek Mikel
QA Test Engineer, Modrá pyramida
-
Pracuje jako QA Test Engineer v bankovnictví, kde se zabývá jak manuálním, tak automatizovaným testováním a databázemi
-
V oboru informačních technologií působí už více než 7 let
-
Je spoluzakladatelem společnosti Tredgate
-
Vedl akademii pro testery a čtyři roky působí jako lektor SQL
-
Pracoval pro velké společnosti v oblasti pojišťovnictví, telekomunikace a bankovnictví
ZÍSKEJ VÍCE INFORMACÍ O KURZU SQL PRO ZAČÁTEČNÍKY
Vyplň registrační formulář a připoj se k nám! Náš r_d tým se s tebou spojí co nejdříve, abys získal*a všechny potřebné detaily o obsahu kurzu SQL pro začátečníky a jeho ceně.