Версия для слабовидящих

Размер текста:

Цветовая схема:

Изображения:

Анализ данных на языке SQL. Уровень 2

Анализ данных на языке SQL. Уровень 2

Институт развития профессиональных компетенций и квалификаций

Повышение квалификации
Формат
Очно-заочная (дистанционная)
Кол-во часов
72 ак. ч.
Стоимость
40000 ₽
Старт программы
25.08.2026
Онлайн
Да

20

часов теории

24

часа практических занятий

10

модулей обучения

Программа предназначена для лиц, имеющих среднее профессиональное или высшее образование, которые стремятся углубить свои навыки в работе с базами данных и освоить инструменты продвинутой аналитики. Курс разработан с учетом профессиональных стандартов «Бизнес-аналитик» и «Специалист по большим данным», нацелен на формирование компетенций, необходимых для решения сложных архитектурных и аналитических задач в масштабируемых проектах. 

Практический интенсив включает в себя изучение специфики моделирования данных, методов обработки Big Data и интеграции SQL с инструментами машинного обучения. Вы освоите продвинутый инструментарий аналитика: от оптимизации запросов и настройки производительности серверов до разработки сложной бизнес-логики с использованием хранимых процедур и триггеров. Особое внимание уделяется работе с распределенными системами, настройке репликации и реализации аналитики в реальном времени. 

Вы научитесь интегрировать базы данных с внешними сервисами через API, автоматизировать процессы разработки в среде DevOps, а также проектировать отказоустойчивые высоконагруженные архитектуры. Обучение завершается итоговой аттестацией в форме зачета (тестирования), после чего слушатели получают официальное удостоверение о повышении квалификации Финансового университета при Правительстве РФ.

О программе

Работа с Big Data и масштабирование

Изучение принципов работы с большими данными в распределенных системах: интеграция SQL с Hadoop, Spark и BigQuery, а также освоение технологий NoSQL и NewSQL

Вы научитесь проектировать высоконагруженные архитектуры, настраивать шардирование и репликацию данных, обеспечивая отказоустойчивость и доступность системы при росте нагрузки.

Продвинутая оптимизация производительности

Глубокое погружение в анализ планов выполнения запросов (Execution Plan), стратегии индексирования и тонкую настройку конфигурации серверов SQL.

Вы сможете выявлять и устранять «узкие места» в работе БД, настраивать кэширование и оптимизировать сетевые запросы для достижения максимальной скорости обработки данных.

Интеграция с Machine Learning

Освоение методов использования SQL в связке с инструментами машинного обучения, включая интеграцию с Python, R и библиотеками типа TensorFlow.

Вы научитесь внедрять предсказательные модели непосредственно в SQL-процессы и проводить сложную аналитику (прогнозирование оттока, спроса) без необходимости выгрузки данных во внешние системы.

Аналитика в реальном времени

Изучение технологий обработки потоковых данных (Stream Processing) и применения оконных функций для анализа временных рядов «на лету».

Вы сможете настраивать системы для принятия оперативных решений, получая актуальные бизнес-показатели и агрегированные отчеты в режиме реального времени.

Разработка сложной бизнес-логики

Практическое освоение разработки хранимых процедур, триггеров и пользовательских функций (UDF) для реализации нестандартных алгоритмов обработки данных.

Вы автоматизируете рутинные бизнес-процессы (например, начисление бонусов или скоринг) на уровне базы данных, обеспечивая целостность и корректность выполнения операций.

Интеграция и DevOps-автоматизация

Работа с внешними REST API, использование Webhook и внедрение SQL-скриптов в процессы CI/CD для автоматизации развертывания и миграций.

Вы научитесь встраивать базы данных в современные DevOps-среды, автоматизировать поддержку инфраструктуры и интегрировать SQL с внешними облачными сервисами и приложениями.

Программа

Тема 1. Моделирование данных для аналитики

  • Специфика моделирования данных для аналитических систем: использование схем «Звезда» и «Снежинка».
  • Оптимизация структур данных и выбор подходящих типов данных для повышения производительности.
  • Изучение компонентов ER-модели: сущности, атрибуты, связи, первичные и внешние ключи.
  • Практика: создание схемы базы данных (продукты, клиенты, заказы), определение ключей и разработка запроса для получения аналитического отчета по среднему чеку.

Тема 2. Обработка больших данных и SQL на больших данных

  • Использование SQL в распределенных системах и принципы обработки Big Data.
  • Подключение SQL к экосистемам Hadoop, Spark и BigQuery, а также работа с NoSQL и NewSQL.
  • Технологии партиционирования таблиц для ускорения работы с большими объемами информации.
  • Практика: загрузка массива данных о продажах, настройка партиционирования и написание запросов для подсчета статистики по регионам и периодам.

Тема 3. Оптимизация SQL на уровне серверов

  • Настройка конфигурации сервера SQL и оптимизация сетевых запросов для повышения производительности.
  • Глубокий анализ планов выполнения запросов (Execution Plan) и стратегии индексирования.
  • Работа с кэшированием часто запрашиваемых данных и устранение медленных запросов.
  • Практика: проведение анализа производительности через EXPLAIN, оптимизация долгих запросов и настройка индексов.

Тема 4. Использование аналитики в реальном времени с SQL

  • Введение в Stream Processing: обработка потоковых данных и использование агрегатных функций в реальном времени.
  • Настройка систем для оперативного обновления данных и принятия решений «на лету».
  • Использование оконных функций и триггеров для актуализации информации.
  • Практика: настройка БД для потоковых данных, создание запросов для мониторинга свободных номеров (кейс отеля) и прогнозирование загруженности.

Тема 5. Разработка сложной бизнес-логики с помощью SQL

  • Построение сложной бизнес-логики с использованием хранимых процедур и пользовательских функций (UDF).
  • Применение условной логики (CASE WHEN) и фильтрации групп (HAVING) в запросах.
  • Автоматизация процессов через триггеры для обеспечения целостности и корректности операций.
  • Практика: создание процедуры начисления бонусов, разработка триггера для авторасчета баллов и реализация логики округления.

Тема 6. Машинное обучение и SQL: интеграция с ML

  • Интеграция SQL с языками Python и R, а также библиотеками типа TensorFlow для аналитики.
  • Подготовка данных (Data Transformation) и построение обучающих датасетов средствами SQL.
  • Внедрение предсказательных моделей непосредственно в процессы базы данных.
  • Практика: формирование датасета по транзакциям, интеграция модели прогнозирования оттока клиентов и выгрузка группы риска.

Тема 7. Разработка масштабируемых архитектур с использованием SQL

  • Принципы построения высоконагруженных систем: вертикальное и горизонтальное масштабирование.
  • Реализация шардирования (Sharding) данных и настройки отказоустойчивости.
  • Работа с кэшированием и обеспечение высокой доступности данных в распределенных средах.
  • Практика: разработка плана масштабирования видеохостинга, настройка шардирования таблиц и объединение данных из разных шардов.

Тема 8. Интеграция SQL с внешними сервисами и API

  • Использование REST API для взаимодействия базы данных с внешними источниками и системами.
  • Настройка обмена данными в форматах JSON/XML и использование Webhook.
  • Обеспечение безопасности и логирование операций при интеграции.
  • Практика: настройка синхронизации остатков товаров с API поставщика, автоматическое обновление данных и анализ истории изменений.

Тема 9. Репликация данных и управление нагрузкой на SQL серверы

  • Настройка репликации (Master-Slave), кластеризации и балансировки нагрузки на уровне серверов.
  • Управление распределенной нагрузкой и мониторинг производительности репликации.
  • Обеспечение консистентности данных между основным и реплицированным серверами.
  • Практика: настройка репликации для региональных офисов, проверка синхронизации данных и настройка резервного копирования.

Тема 10. SQL для DevOps и автоматизация процессов

  • Использование SQL в CI/CD пайплайнах для автоматизации развертывания и тестирования.
  • Автоматизация миграций базы данных при обновлении схем и версий.
  • Мониторинг состояния баз данных с использованием инструментов DevOps.
  • Практика: написание скриптов для авто-создания БД, настройка пайплайна тестирования запросов и автоматизация миграций.

Преподаватели и эксперты программы

Миронов Владимир Олегович

Миронов Владимир Олегович

старший преподаватель кафедры искусственного интеллекта Факультета информационных технологий и анализа больших данных, к.т.н., Финуниверситет

Андриянов Никита Андреевич

Андриянов Никита Андреевич

к.т.н., доцент кафедры искусственного интеллекта Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финуниверситета

Документ, который Вы получите

Как приступить к обучению

Шаг 1

Выбрать программу и оставить заявку

Шаг 2

Собрать документы и пройти оформление в личном кабинете anketa.fa.ru

Шаг 3

Получить договор и документы для оплаты

Шаг 4

Внести оплату и начать обучение

Вас могут заинтересовать

Контакты менеджера (куратора) программы

Выбрать дату

Выбрать дату

Выбрать год