SQL с нуля до продвинутого уровня

О курсе

«SQL с нуля до продвинутого уровня» — это практический курс DATUM, разработанный специально для аналитиков, экономистов, маркетологов, бухгалтеров и студентов из Кыргызстана и Центральной Азии. За 6 модулей (18 уроков) вы пройдёте путь от первого SELECT до сложных оконных функций, оптимизации запросов и работы с реальными бизнес-данными.

Все примеры и кейсы построены на данных, имитирующих работу настоящих компаний Кыргызстана: ритейл-сеть «Народный», банк (по аналогии с MBank/Optima), сервис такси (Namba/Yandex Go), фриланс-биржу, телеком-оператора и логистическую компанию. Это значит, что после курса вы сможете применять SQL не «в вакууме», а в контексте локального бизнеса.

Все инструменты курса полностью бесплатны: SQLite, PostgreSQL, DB Browser for SQLite, DBeaver Community Edition. Вам потребуется только ноутбук или ПК с Windows, macOS или Linux.

Для кого этот курс

  • Начинающие аналитики данных, которые хотят получить первую работу в сфере data analytics
  • Экономисты, маркетологи, финансисты, бухгалтеры — все, кто работает с большими таблицами и хочет уйти от Excel к настоящей работе с базами данных
  • Студенты экономических, IT и математических специальностей, готовящиеся к стажировкам и собеседованиям
  • Менеджеры и предприниматели, желающие самостоятельно извлекать данные из CRM, ERP и баз данных компании
  • Специалисты, готовящиеся к сертификациям (Microsoft DP-900, PL-300, Google Data Analytics)

Чему вы научитесь

  1. Писать SQL-запросы любой сложности — от простых SELECT до многоуровневых CTE и оконных функций
  2. Соединять данные из нескольких таблиц с помощью всех типов JOIN
  3. Агрегировать и группировать данные для построения бизнес-отчётов
  4. Использовать подзапросы, общие табличные выражения (CTE) и оконные функции для решения аналитических задач
  5. Создавать таблицы, индексы, представления (views) и понимать структуру баз данных
  6. Оптимизировать производительность запросов и читать планы выполнения
  7. Работать с двумя реальными СУБД — SQLite и PostgreSQL — и понимать различия диалектов
  8. Решать практические задачи бизнес-аналитики: расчёт LTV, RFM-анализ, когортный анализ, воронки продаж
  9. Подготовиться к собеседованиям на позиции Junior Data Analyst / SQL Developer

Инструменты курса (все бесплатные)

Инструмент

Назначение

SQLite

Лёгкая встраиваемая СУБД для модулей 1–2 (нулевой порог входа)

DB Browser for SQLite

Графический клиент для SQLite — установка в 2 клика

PostgreSQL

Промышленная СУБД для модулей 3–6 — стандарт индустрии

DBeaver CE

Универсальный клиент для PostgreSQL (бесплатная версия)

pgAdmin 4

Альтернативный клиент для PostgreSQL

Учебные базы DATUM

Готовые датасеты с данными из кыргызстанского бизнеса

Структура курса

Курс состоит из 6 модулей по 3 урока в каждом. Модули построены по принципу нарастающей сложности: от первых SELECT-запросов до продвинутой аналитики и оптимизации.

Дорожная карта

Модуль

Главный навык

СУБД

1

Введение в базы данных и первые запросы

SELECT, WHERE, ORDER BY

SQLite

2

Объединение таблиц и работа с несколькими источниками

JOIN, UNION, фильтры

SQLite

3

Агрегация, группировка и подзапросы

GROUP BY, HAVING, подзапросы

Переход на PostgreSQL

4

Оконные функции и CTE

Window functions, WITH

PostgreSQL

5

DDL, DML, представления и индексы

CREATE, INSERT, UPDATE, VIEW, INDEX

PostgreSQL

6

Аналитика, оптимизация и финальный проект

Аналитические задачи, EXPLAIN, проект

PostgreSQL

Кейсы из бизнеса Кыргызстана

Все упражнения и проекты построены на 6 учебных датасетах, имитирующих реальные компании:

  • Ритейл-сеть «Народный» — магазины в Бишкеке, Оше, Караколе. Продажи, чеки, ассортимент, программа лояльности
  • Банк «Бакай» (учебный) — клиенты, счета, транзакции, кредиты, депозиты
  • Сервис такси «BishkekTaxi» — поездки, водители, тарифы, рейтинги, динамическое ценообразование
  • Фриланс-биржа «KG Freelance» — заказчики, исполнители, проекты, отзывы
  • Телеком-оператор «MegaCell» — абоненты, тарифы, звонки, интернет-трафик, отток клиентов
  • Логистическая компания «KyrgyzLogistics» — отправления, маршруты, склады, доставка

Формат обучения

  • Видеоуроки 15–25 минут на каждую тему
  • Подробный текстовый конспект к каждому уроку
  • 3–5 практических заданий после каждого урока с автопроверкой
  • Квиз в конце каждого урока (5–10 вопросов)
  • Финальный проект в Модуле 6
  • Сертификат DATUM по завершении курса

Длительность и нагрузка

Рекомендуемый темп: 2 урока в неделю при нагрузке 4–6 часов в неделю. Полный курс рассчитан на 9 недель. Доступ к материалам — бессрочный.

Предварительные требования

Никаких. Курс начинается с нуля. Достаточно уверенного пользования компьютером и базовых знаний школьной математики (понимание процентов, среднего арифметического).

DATUM • Practical Data Analytics Education

Курс Content

МОДУЛЬ 1. Введение в базы данных и первые запросы
3 Темы
3 Тесты
Что такое SQL и зачем он нужен
Тест 1.1 — Введение в SQL
Урок 1.2 — Первый SELECT, выборка столбцов и LIMIT
Тест 1.2 — Первый SELECT, выборка столбцов и LIMIT
Урок 1.3. Фильтрация данных: WHERE, операторы сравнения и сортировка
Тест 1.3 — Фильтрация WHERE и сортировка ORDER BY
МОДУЛЬ 2. Объединение таблиц и работа с несколькими источниками
3 Темы
3 Тесты
Урок 2.1. Связи между таблицами: первичные и внешние ключи
Тест 2.1 — Связи и ключи
Урок 2.2. INNER JOIN и LEFT JOIN — основные типы соединений
Тест 2.2 — INNER JOIN и LEFT JOIN
Урок 2.3. RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN, CROSS JOIN, SELF JOIN и UNION
Тест 2.3 — Другие JOIN и UNION
МОДУЛЬ 3. Агрегация, группировка и подзапросы
3 Темы
Урок 3.1. Установка PostgreSQL, миграция и агрегатные функции
Урок 3.2. GROUP BY и HAVING — группировка данных
Урок 3.3. Подзапросы (subqueries) и условные выражения CASE
Модуль 4. Оконные функции и CTE
3 Темы
Урок 4.1. Введение в оконные функции: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK
Урок 4.2. Агрегатные оконные функции и LAG/LEAD
Урок 4.3. CTE (WITH) и рекурсивные запросы
Модуль 5. DDL, DML, представления и индексы
3 Темы
Урок 5.1. DDL: создание таблиц, типы данных и ограничения
Урок 5.2. DML: INSERT, UPDATE, DELETE и транзакции
Урок 5.3. Представления (VIEW), материализованные представления и индексы
Модуль 6. Аналитика, оптимизация и финальный проект
3 Темы
Урок 6.1. Реальные аналитические задачи бизнеса: RFM, когорты, воронки, LTV
Урок 6.2. Оптимизация запросов: EXPLAIN, индексы, антипаттерны
Урок 6.3. Финальный проект: дашборд для бизнеса + подготовка к собеседованию
Бонус Модуль 7. Еще больше практики!