SQL для аналітики: практичний підхід до запитів і візуалізації

Аналітичний огляд курсу

Опис згенерований на основі програми курсу та відкритих даних.

Матеріал зосереджено на тому, як застосовувати SQL для аналітики: від структури запиту до візуалізації результатів у Tableau. Розглядаються аналітичні функції в MySQL, віконні функції в BigQuery і базові підходи до презентації висновків для бізнесу.

Зміст програми SQL-аналітики

• Типи баз даних і системи керування: реляційні БД, принципи схеми та нормалізації.
• Структура SQL-запиту: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, HAVING, ORDER BY, підзапити.
• 15 ключових аналітичних функцій у MySQL: агрегування, умови, текст і дати.
• Віконні функції в BigQuery: OVER, PARTITION BY, ORDER BY, ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD.
• Візуалізація: побудова дашбордів у Tableau і представлення результатів аналізу.

Лектор і досвід у SQL для аналітики

Віталій Доарме, Data Analyst Team Lead у NielsenIQ, 12+ років в ІТ. Очолює команду аналітиків, розвиває фахівців через PDP. Пройшов шлях від Data Engineer до Team Lead у Rakuten Advertising; розробляв SQL-процедури для об'єднання складних наборів даних, підтримував автоматизовані процеси ETL, створював аналітичну систему з нуля.

Кому підійде SQL для аналітики, а кому ні

Кому підійде (SQL-аналітика)

• Початківцям у аналізі даних, хто працює з Excel/Google Sheets і прагне масштабуватися.
• Фахівцям з маркетингу, продукту чи фінансів, яким потрібні відтворювані запити до БД.
• Аналітикам і розробникам, що взаємодіють з великими наборами даних і BI.

Кому не підійде (SQL для аналітики)

• Тим, хто шукає лише теорію без практики з БД і запитів.
• Кому потрібна виключно підготовка до сертифікацій без кейсів SQL/BI.
• Тим, хто не планує працювати з реляційними БД або табличними джерелами.

Проблема з даними → результат SQL-аналітики

• Розрізнені дані → JOIN та підзапити для цілісної картини.
• Повільні обчислення в таблицях → агрегації та індекс-дружні запити для стабільних звітів.
• Помилки ручних підрахунків → чіткі, відтворювані SQL-скрипти з контролем версій.
• Труднощі зі зрізами і трендами → віконні функції для динамічних метрик і порівнянь.
• Складність сприйняття → дашборди в Tableau з інтерактивними фільтрами.

SQL для аналітики vs альтернативи

• Excel/Google Sheets: зручно для малих даних; SQL масштабніше для мільйонів рядків і складних джоінів.
• BI без SQL: швидкий старт, але обмежена гнучкість; SQL дає контроль над джерелом.
• Python/R: сильні для моделювання; SQL ефективніший для витягування та попередньої обробки у БД.

Результати опанування SQL для аналітики

• Формування навичок створення коректних SELECT-запитів і оптимальних джоінів.
• Застосування аналітичних та віконних функцій для метрик, трендів і порівнянь.
• Побудова відтворюваних пайплайнів від БД до дашбордів у Tableau.
• Структурування висновків і презентація аналітики стейкхолдерам.