Pelatihan SQL for Data Analytics membahas penggunaan SQL secara mendalam tidak hanya untuk menampilkan data, tetapi juga untuk menganalisis, mengolah, dan menar… Pelatihan SQL for Data Analytics membahas penggunaan SQL secara mendalam tidak hanya untuk menampilkan data, tetapi juga untuk menganalisis, mengolah, dan menarik kesimpulan bisnis yang relevan. Selama 2 hari, peserta akan mempelajari teknik penyusunan query analitis, pengolahan tipe data kompleks, hingga optimasi performa query.
Di ranah ilmu data (data science), Structured Query Language (SQL) merupakan keterampilan absolut. Pelatihan SQL for Data Analytics dirancang untuk memandu profesional dalam menggunakan SQL melampaui batas operasi dasar, mengubahnya menjadi instrumen utama untuk menganalisis, mengolah, dan merumuskan kesimpulan dari sekumpulan data.
Sepanjang sesi kursus, peserta akan diajarkan cara menyusun query analitis tingkat lanjut, mengolah data mentah untuk kebutuhan evaluasi, serta mengenali tren dan pola yang relevan dengan kebutuhan bisnis organisasi. Pelatihan ini akan memperkenalkan teknik pengolahan berbagai jenis tipe data yang spesifik, mencakup analisis pada data waktu, perhitungan data geospasial, hingga manipulasi data teks menggunakan PostgreSQL.
Selain mengasah keterampilan analisis menggunakan window functions dan aggregate functions, kelas ini turut membekali peserta dengan teknik dasar debugging, tata cara impor-ekspor data, serta strategi optimasi query. Dengan demikian, proses analitik di lingkungan kerja dapat dijalankan dengan jauh lebih cepat dan efisien.
Kuasai teknik ekstraksi kecerdasan data melalui pendekatan SQL Analytics, mulai dari agregasi statistik deskriptif, analisis geospasial pada Postgres, hingga optimasi efisiensi operasi database.
Pengenalan Data: Mempelajari penerapan Metode Statistika Deskriptif dan Pengujian Signifikansi Statistik.
Mendalami konsep Database Relasional dan fundamental SQL.
Mengenal hirarki Tipe Data Dasar pada SQL.
Mengeksekusi perintah Membaca Tabel (SELECT Query), Membuat Tabel baru, Memperbarui isi Tabel, serta Menghapus Data dan Tabel dari basis data.
Mengeksekusi instruksi SQL untuk keperluan Data Preparation.
Mengoperasikan teknik Menggabungkan Data dan Mentransformasikan wujud Data mentah.
Mempelajari penggunaan Aggregate Functions untuk Analisis Data terpusat.
Mengkombinasikan Aggregate Functions dengan argumen klausa GROUP BY dan HAVING Clause.
Menggunakan Aggregate Functions secara spesifik untuk tujuan Membersihkan Data dan Mengevaluasi Kualitas Data.
Memahami fundamental cara kerja Window Functions.
Melaksanakan langkah Analisis Statistik tingkat lanjut menggunakan Window Functions.
Menjalankan analitik menggunakan Complex Data Types dengan SQL.
Memanfaatkan Tipe Data Tanggal dan Waktu secara akurat untuk kebutuhan Analisis urutan (time-series).
Melakukan kalkulasi Analisis Geospasial tingkat dasar pada sistem Postgres.
Menggunakan Tipe Data Array dan format struktur JSON pada Postgres, serta mengeksekusi Analisis Teks.
Mengelola prosedur Mengimpor dan Mengekspor Data dengan menggunakan Perintah COPY.
Mengintegrasikan penggunaan bahasa pemrograman R dan Python dengan Database.
Menerapkan Praktik Terbaik (Best Practices) dalam siklus Mengimpor dan Mengekspor Data.
Mengoptimalkan Performa operasional SQL melalui pembelajaran Metode Database Scanning dan taktik Optimasi Join.
Mengoperasikan komponen logika Functions dan sistem Triggers.
Studi Kasus: Mengeksekusi SQL untuk Mengungkap Fakta bisnis nyata.
Di ranah ilmu data (data science), Structured Query Language (SQL) merupakan keterampilan absolut. Pelatihan SQL for Data Analytics dirancang untuk memandu profesional dalam menggunakan SQL melampaui batas operasi dasar, mengubahnya menjadi instrumen utama untuk menganalisis, mengolah, dan merumuskan kesimpulan dari sekumpulan data.
Sepanjang sesi kursus, peserta akan diajarkan cara menyusun query analitis tingkat lanjut, mengolah data mentah untuk kebutuhan evaluasi, serta mengenali tren dan pola yang relevan dengan kebutuhan bisnis organisasi. Pelatihan ini akan memperkenalkan teknik pengolahan berbagai jenis tipe data yang spesifik, mencakup analisis pada data waktu, perhitungan data geospasial, hingga manipulasi data teks menggunakan PostgreSQL.
Selain mengasah keterampilan analisis menggunakan window functions dan aggregate functions, kelas ini turut membekali peserta dengan teknik dasar debugging, tata cara impor-ekspor data, serta strategi optimasi query. Dengan demikian, proses analitik di lingkungan kerja dapat dijalankan dengan jauh lebih cepat dan efisien.
Pelatihan analitik data ini ditujukan secara khusus untuk:
Database engineer yang berkeinginan mulai terlibat secara langsung di dalam proses analisis data.
Backend engineer.
Data analyst atau business analyst yang berupaya meningkatkan kemampuan analisis mereka dengan memanfaatkan perintah SQL.
Peserta diharapkan telah memiliki pemahaman dasar mengenai SQL dan konsep database sebelum mendaftar kelas ini.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
Kuasai teknik ekstraksi kecerdasan data melalui pendekatan SQL Analytics, mulai dari agregasi statistik deskriptif, analisis geospasial pada Postgres, hingga optimasi efisiensi operasi database.
Pengenalan Data: Mempelajari penerapan Metode Statistika Deskriptif dan Pengujian Signifikansi Statistik.
Mendalami konsep Database Relasional dan fundamental SQL.
Mengenal hirarki Tipe Data Dasar pada SQL.
Mengeksekusi perintah Membaca Tabel (SELECT Query), Membuat Tabel baru, Memperbarui isi Tabel, serta Menghapus Data dan Tabel dari basis data.
Mengeksekusi instruksi SQL untuk keperluan Data Preparation.
Mengoperasikan teknik Menggabungkan Data dan Mentransformasikan wujud Data mentah.
Mempelajari penggunaan Aggregate Functions untuk Analisis Data terpusat.
Mengkombinasikan Aggregate Functions dengan argumen klausa GROUP BY dan HAVING Clause.
Menggunakan Aggregate Functions secara spesifik untuk tujuan Membersihkan Data dan Mengevaluasi Kualitas Data.
Memahami fundamental cara kerja Window Functions.
Melaksanakan langkah Analisis Statistik tingkat lanjut menggunakan Window Functions.
Menjalankan analitik menggunakan Complex Data Types dengan SQL.
Memanfaatkan Tipe Data Tanggal dan Waktu secara akurat untuk kebutuhan Analisis urutan (time-series).
Melakukan kalkulasi Analisis Geospasial tingkat dasar pada sistem Postgres.
Menggunakan Tipe Data Array dan format struktur JSON pada Postgres, serta mengeksekusi Analisis Teks.
Mengelola prosedur Mengimpor dan Mengekspor Data dengan menggunakan Perintah COPY.
Mengintegrasikan penggunaan bahasa pemrograman R dan Python dengan Database.
Menerapkan Praktik Terbaik (Best Practices) dalam siklus Mengimpor dan Mengekspor Data.
Mengoptimalkan Performa operasional SQL melalui pembelajaran Metode Database Scanning dan taktik Optimasi Join.
Mengoperasikan komponen logika Functions dan sistem Triggers.
Studi Kasus: Mengeksekusi SQL untuk Mengungkap Fakta bisnis nyata.
