Training Advanced SQL voor Data Science

SQL voor data science

Een belangrijk deel van processen voor BI en data analyse processen is het voorbereiden van datasets. Deze data bevindt zich vaak in relationele databases, zoals SQL Server, Oracle, MySQL of PostgreSQL. SQL is de ANSI standaardtaal om deze databases te bevragen en kan veel meer dan alleen een simpele selectiequery.

Door gebruik te maken van slimme joins, subselecties, functies en condities kun je je datasets al in de query op de relationele database zoveel mogelijk voorbereiden op wat je nodig hebt voor analyses en visualisaties. Bovendien kun je met aggregatiefuncties, grouping, Common Table Expressions (CTE) en Window Functions direct totalen, gemiddelden en andere geaggregeerde data meenemen in je query.

Tijdens de training leer je hoe je deze functionaliteiten toepast voor veel voorkomende data science cases. Zo leer je omgaan met tijdgerelateerde bewerkingen, Slowly Changing Dimensions, ranking en running totals.

Uiteraard besteden we aandacht aan de toepassing van advanced SQL in verschillende veel gebruikte DBMS systemen.

Bedrijfstraining Advanced SQL voor Data Science

Wil je direct aan de slag met je eigen databases en datasets? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou en je collega's. Je kunt in een bedrijfstraining dan direct aan de slag met je eigen project en toepassingen.

Tijdens de Training Advanced SQL voor Data Science komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

• Subselecties maken
• Aggregaties
• Formatteren van data
• Werken met Functies
• • Temporary functions
• Common Table Expressions CTE
• Recursive CTE's
• Conditional selects
• Advanced JOINS
• • Self JOINs
  • Conditional JOINs
• Windows Functions
• Ranking in queries
• Berekenen van Delta Values
• Berekenen van Running Totals
• Manipuleren van datum en tijd
• Werken met slowly changing dimensions
• Praktijkcases
• Toepassingen in verschillende DBMSen