О чём курс
Курс предназначен для изучения основных принципов и практик работы с данными. В рамках программы вы изучите проектирование и миграцию данных, работу с неструктурированными данными, логическую и физическую модель данных. Также вы освоите проектирование связей для реляционных СУБД, CAP-теорему и ее применение.
В курсе будут рассмотрены типы и особенности NoSQL баз данных, транзакции и ACID. Вы узнаете о процессах трансформации данных, применении нормализации и денормализации, типах ключей в базах данных, ограничениях атрибутов. Вы изучите сложные SQL-запросы, операторы DDL, расширенные возможности языка SQL и его варианты. Буду также проанализированы особенности перехода с реляционной на нереляционную базу данных. Курс позволит вам освоить основные принципы хранения и обработки данных, а также развить практические навыки работы с базами данных, с точки зрения системного анализа.
Обучение проходит в смешанном формате:
Целевая аудитория
Системные и бизнес аналитики с опытом работы от года
Предварительная подготовка
Опыт работы в системном анализе и/или в ИТ от 1 года.
Для кого
Системный аналитик
Улучшаемые навыки
Проектирование баз данных
Управление данными
Оптимизация производительности
Обработка больших данных
Обеспечение безопасности данных
Темы курса
01
Проектирование моделей данных. Построение логической и физической модели. ER-диаграмма. Проектирование типов связей для реляционной СУБД.
02
Реляционные и нереляционные базы данных: обзор, особенности и гарантии доступности.
03
Современные тактики производительности реляционной базы данных: нормализация, денормализация, индексация, Read Replica.
04
Хранилища данных. Основы ETL: сильные стороны, метрики и методы оптимизации.
05
SQL: основные и сложные запросы. Операторы DDL.
07
Итого на курс 30 часов: теория — 12 ч., практика — 18 ч.
Чему вы научитесь
01
Разрабатывать структуры баз данных, включая схемы, таблицы и отношения
02
Работать с системами управления базами данных (СУБД), включая создание, обновление и удаление данных, а также выполнение запросов для извлечения информации
03
Анализировать и оптимизировать запросы и структуры данных для повышения производительности системы обработки данных
04
Работать с технологиями и инструментами для обработки больших объемов данных, такими как Hadoop, Spark и другие
05
Применять методы и технологии для защиты данных от несанкционированного доступа и утечек, включая шифрование и управление доступом
Ведущий курса
Сухих Екатерина
Специалист в области системного и бизнес-анализа