Кто читает:: Департамент больших данных и информационного поиска

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 1-й курс, 3 модуль

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Данный блок направлен на углубленное изучение языка SQL, позволяющее студентам писать запросы любой сложности и использовать стандартные функции для обработки данных. В рамках курса студенты научатся решать сложные задачи, применять паттерны для нестандартных кейсов и идеально оформлять SQL-код, соответствующий профессиональным стандартам. Особое внимание уделено подготовке к собеседованиям: разбору ключевых вопросов, оптимизации запросов и освоению передовых подходов работы с базами данных.

Цель освоения дисциплины

Писать SQL-запросы любой сложности, включая использование вложенных запросов, аналитических функций и сложных объединений данных.
Разбираться в стандартных функциях SQL, понимать их назначение и эффективно применять для обработки, анализа и преобразования данных.
Решать задачи любой сложности на языке SQL, включая оптимизацию запросов, обработку больших объемов данных и использование шаблонов проектирования запросов.
Отвечать на ключевые вопросы собеседований, демонстрируя глубокое понимание концепций индексации, транзакций, блокировок и других аспектов работы с базами данных.
Оформлять SQL-код в соответствии с профессиональными стандартами, обеспечивая его читаемость, структурированность и поддерживаемость.
Применять паттерны проектирования для решения нестандартных задач, таких как работа с временными данными, рекурсивные запросы и разбиение данных на группы.

Планируемые результаты обучения

Понимать роль аналитика в работе с данными.
Использовать базовые конструкции SQL для работы с данными.
Выполнять фильтрацию и сортировку данных.
Агрегировать и группировать данные в SQL.
Объединять данные из разных источников.
Применять подзапросы в SQL.
Работать с оконными функциями.
Оптимизировать SQL-запросы.

Содержание учебной дисциплины

Как аналитики работают с данными
Основы SQL: операторы, типы данных и базовые функции
Фильтрация данных
Агрегация и группировка данных в SQL
Объединение данных
Подзапросы
Оконные функции
Оптимизация SQL-запросов: просто о сложном
Практикум «Агрегации в SQL: от простого GROUP BY к многослойным отчётам»
Практикум «SQL в реальных аналитических задачах»
Промпт-инжиниринг и формулировка аналитических запросов
Автоматизация работы с таблицами в Google Sheets и Excel с помощью ИИ

Элементы контроля

Домашнее задание к разделам (урокам) 1-12. Квиз на закрепление основных понятий урока.
94 тестовых задания: 1 урок - 8 заданий, 2 урок - 8 заданий, 3 урок - 11 заданий, 4 урок - 13 заданий, 5 урок - 10 заданий, 6 урок - 10 заданий, 7 урок - 14 заданий, 8 урок - 10 заданий, 11 урок - 10 заданий.
Домашнее задание к разделам (урокам) 2-12
Практические задания по написанию запросов. 88 практических задач: 2 урок - 13 заданий, 3 урок - 16 заданий, 4 урок - 11 заданий, 5 урок - 14 заданий, 6 урок - 10 заданий, 7 урок - 11 заданий, 9 урок - 10 заданий, 12 урок - 3 задания.

Промежуточная аттестация

2026/2027 2nd module
Итоговая оценка соответствует сумме баллов за выполненные задания на LMS karpov.courses, приведенные к 10-балльной шкале (см. таблицу).

Список литературы

Авторы

Паточенко Евгений Анатольевич
Ахмедова Гюнай Интигам кызы

Магистерская программа «Аналитика больших данных»

SQL

Программа дисциплины