שיעור 1טכניקות סינון: WHERE לעומת HAVING, שימוש ב-EXISTS, IN, תת-שאילתות מקושרותפתחו אסטרטגיות סינון מדויקות לשאילתות ניתוחיות. השוו WHERE ו-HAVING, השתמשו ב-EXISTS וב-IN לסינון תת-שאילתות, והחילו תת-שאילתות מקושרות לביטוי תנאים ניתוחיים מורכבים המודעים לשורות.
WHERE vs HAVING in grouped queriesUsing IN and NOT IN with subqueriesEXISTS and NOT EXISTS for semi joinsCorrelated subqueries for row-aware logicHandling NULLs in filter conditionsPerformance tips for complex filtersשיעור 2סוגי נתונים ב-SQL וטיפול בתאריכים/זמנים (DATE, TIMESTAMP, דיוק מספרי)למדו את סוגי הנתונים העיקריים ב-SQL המשמשים בניתוח והשפעתם על אחסון, דיוק וחישובים. הבינו קני מידה מספריים, טיפול טקסטואלי ופעולות תאריכים ושעונים חזקות לניתוח מבוסס זמן.
Numeric types and precision for metricsCharacter and text data considerationsDATE vs TIMESTAMP and time zonesCasting and converting between typesDate arithmetic and interval calculationsExtracting parts of dates for groupingשיעור 3אגרגציות וקיבוץ: GROUP BY, HAVING, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAXלמדו לסכם נתונים באמצעות אגרגציות וקיבוץ. השתמשו ב-GROUP BY ו-HAVING לבניית מדדים, החילו COUNT, SUM, AVG, MIN ו-MAX, ועצבו שאילתות אגרגציה חזקות ללוחות מחוונים ודוחות.
GROUP BY fundamentals and syntaxAggregate functions COUNT and SUMAVG, MIN, and MAX for distributionsHAVING to filter aggregated resultsGrouping by expressions and bucketsDealing with NULLs in aggregatesשיעור 4טעינת קבצי CSV למסדי נתונים: COPY, LOAD DATA, ייבוא SQLite ומלכודות נפוצותלמדו שיטות מעשיות לטעינת נתוני CSV למסדי נתונים לניתוח. השתמשו ב-COPY, LOAD DATA ו-import ב-SQLite, טפלו במפרידים וקידודים והימנעו ממלכודות נפוצות הגורמות לטעינות רעות או חלקיות.
Preparing CSVs for reliable importsUsing COPY in PostgreSQL and similar systemsLOAD DATA for MySQL and compatible enginesSQLite .import workflow and optionsHandling encodings, delimiters, and quotesValidating row counts and rejected recordsשיעור 5יסודות DDL ו-DML: CREATE TABLE, ALTER, INSERT, UPDATE, DELETE, בקרת עסקאותלמדו כיצד DDL ו-DML מעצבים ומשנים טבלאות לניתוח. תרגלו יצירה ושינוי סכמות, הוספה ועדכון נתונים, מחיקה בטוחה ושימוש בעסקאות להבטחת שלמות נתונים בזרימות ניתוח ומשרנים.
Creating analytical tables with CREATE TABLEModifying schemas safely with ALTER TABLEINSERT patterns for bulk and incremental loadsUPDATE and DELETE with safe predicatesCOMMIT, ROLLBACK, and transaction scopeACID properties in analytical workloadsשיעור 6יסודות שאילתות: SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT, DISTINCTשלטו בתחביר שאילתות הליבה המשמש בכל ניתוח כמעט. למדו כיצד SELECT מחזיר עמודות, WHERE מסנן שורות, ORDER BY ממיין תוצאות, LIMIT שולט בגודל מדגם ו-DISTINCT מסיר כפילויות בשאילתות ניתוחיות.
SELECT list design and column aliasesFiltering rows with WHERE conditionsSorting results with ORDER BYLIMIT and OFFSET for sampling dataUsing DISTINCT to remove duplicatesBasic query debugging and refinementשיעור 7חיבורים ופעולות קבוצה: INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, UNION, EXCEPT, INTERSECTהבינו כיצד חיבורים ופעולות קבוצה משלבים מערכי נתונים לניתוח. למדו מתי להשתמש בכל סוג חיבור, כיצד להימנע משגיאות כפילות וכיצד UNION, EXCEPT ו-INTERSECT תומכים בהשוואות ניתוחיות מורכבות.
INNER JOIN for intersecting datasetsLEFT, RIGHT, and FULL OUTER JOIN use casesCROSS JOIN and Cartesian products in analysisUNION vs UNION ALL for stacking dataEXCEPT and INTERSECT for set comparisonsDetecting and handling join duplicationשיעור 8מושגי מסדי נתונים רלציוניים: טבלאות, מפתחות ראשיים/זרים, נורמליזציה לעומת דה-נורמליזציההבינו מושגי יחסים ליבה התומכים בסכמות ניתוחיות. למדו טבלאות, מפתחות ראשיים וזרים, צורות נורמליזציה ומתי לנרמל מחדש לביצועים בדיווח ועומסי BI.
Tables, rows, and columns in practicePrimary keys and uniqueness constraintsForeign keys and referential integrityNormalization forms and redundancy controlDenormalization for reporting performanceStar and snowflake schemas overviewשיעור 9יסודות ביצועים: מדדים, תכניות שאילתות, explain/analyze, אסטרטגיות אופטימיזציה פשוטות לשאילתות ניתוחיותקבלו מבט מעשי על ביצועי שאילתות לניתוח. למדו כיצד מדדים פועלים, קראו תכניות שאילתות, השתמשו ב-EXPLAIN ו-ANALYZE והחילו אסטרטגיות אופטימיזציה פשוטות לשמירה על יעילות שאילתות ניתוחיות.
How indexes speed up lookups and joinsReading and interpreting query plansUsing EXPLAIN and ANALYZE in practiceIdentifying slow filters and joinsOptimizing GROUP BY and aggregationsBasic indexing strategies for analyticsשיעור 10סקירת פונקציות חלון: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, SUM() OVER(), AVG() OVER(), PARTITION BYחקרו פונקציות חלון לביצוע ניתוח מתקדם ללא קריסת שורות. למדו דירוג, סכומים רצים, ממוצעים נעים ואסטרטגיות חלוקה המניעות ניתוח קוהורטה, מגמות ופילוח ב-SQL.
Window function syntax and OVER clauseROW_NUMBER, RANK, and DENSE_RANK use casesRunning totals with SUM() OVER()Moving averages with window framesPARTITION BY for cohort and segment logicORDER BY in windows vs query ordering
