SQL Školení v Prague

Tato živá výuka vedená lektorem v Prague vybaví datové inženýry dovednostmi pro integraci LLM do SQL prostředí. Účastníci vytvoří pipeline pro přirozený jazyk, implementují optimalizaci řízenou AI a navrhnou bezpečné podnikové workflow pro automatizovanou analýzu dat.

Toto školení vedené lektorem v <lok> (online nebo na místě) je určeno pro analytiky dat, databázové profesionály a softwarové vývojáře na začátečnické i středně pokročilé úrovni, kteří se chtějí naučit používat SQL k efektivní správě databází.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Rozumět a používat základní příkazy a dotazy v SQL.
• Vytvářet a upravovat tabulky i databáze.
• Pomocí SQL řadit, filtrovat a shrnovat data.
• Provádět složitější operace jako spojování tabulek, používání poddotazů a množinové operace.
• Používat pokročilé techniky včetně indexů, pohledů, uložených procedur a spouštěčů.

Toto školení pod vedením instruktora v Prague (online nebo na místě) je určeno datovým vědcům a vývojářům, kteří chtějí využít SQL, Python i Tableau k provádění složitých analýz, zpracování a vizualizace dat.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit potřebné prostředí pro analýzu dat s využitím SQL, Pythonu a Tableau.
• Pochopit základní principy integrace softwarových komponent – včetně dat, serverů, klientů, API a koncových bodů.
• Osvěžit si znalosti základů programování v Pythonu a SQL.
• Provádět techniky předzpracování dat v Pythonu.
• Naučit se propojovat Python s SQL pro analýzu dat.
• Tvořit informativní vizualizace a grafy pomocí nástroje Tableau.

Toto školení pod vedením instruktora probíhá v Prague (online nebo na místě) a je určeno pro databázové administrátory, vývojáře a analytiky středně pokročilé úrovně, kteří si chtějí osvojit pokročilé funkce SQL pro složité operace se daty i správu databází.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Používat pokročilé techniky dotazování včetně sjednocení výsledků, poddotazů a složitých spojení tabulek.
• Přesně přidávat, aktualizovat a mazat data, tabulky, pohledy i indexy.
• Zajišťovat integritu dat prostřednictvím transakcí a upravovat strukturu databází.
• Efektivně vytvářet a spravovat databáze pro robustní ukládání a vyhledávání dat.