Analiza danych z wykorzystaniem AI i SQL w Amazon Redshift

Biorąc udział w tym szkoleniu nauczysz się pobierać i przetwarzać dane w Amazon Redshift w celu tworzenia zestawień, raportów i analiz wspierających podejmowanie decyzji biznesowych. Poznasz język SQL, podstawy pracy z danymi JSON oraz wczytywania danych z Amazon S3. Nauczysz się również wykorzystywać Amazon Q i agenta kodującego do generowania, wyjaśniania i poprawiania zapytań.

Szkolenie nauczy Cię pozyskiwania i analizowania danych za pomocą SQL. Nauczysz się filtrować, łączyć i agregować dane, tworzyć raporty oraz korzystać z funkcji analitycznych. Poznasz również podstawy JSON, ładowania danych z Amazon S3 oraz zasady świadomego i bezpiecznego wykorzystywania AI w pracy analityka.

Powinieneś umieć sprawnie obsługiwać komputer. Znajomość języka SQL, platformy AWS ani Amazon Redshift nie jest wymagana.

1. Podstawy platformy Amazon Redshift
   • Zastosowania Amazon Redshift
   • Hurtownia danych a baza transakcyjna
   • Redshift Serverless
   • Bazy danych, schematy, tabele i widoki
   • Query Editor v2 i SQL Notebook
   • Amazon Q i agent kodujący
2. Podstawy pobierania danych przy użyciu instrukcji SELECT
   • Typy danych
   • Projekcja i aliasy
   • Selekcja
   • LIKE, SIMILAR TO i wyrażenia regularne
   • Obsługa wartości NULL
   • Sortowanie wyników
   • Limitowanie i losowanie rekordów
   • Wyrażenie CASE
3. Funkcje i przekształcanie danych
   • Funkcje tekstowe i liczbowe
   • Konwersje typów
   • Operacje na datach i czasie
   • COALESCE i NULLIF
   • Tworzenie kolumn obliczeniowych
4. Przetwarzanie zagregowanych danych
   • Funkcje agregujące
   • Grupowanie wierszy
   • Filtrowanie i sortowanie agregacji
   • Agregacje warunkowe
   • Tworzenie KPI
5. Pobieranie danych z wielu tabel
   • Operatory zbiorowe
   • Złączenia wewnętrzne i zewnętrzne
   • Samozłączenia
   • Złączenia równościowe i nierównościowe
   • Kontrolowanie liczby rekordów
6. Podzapytania i wyrażenia tablicowe
   • Podzapytania jedno- i wielowierszowe
   • Podzapytania skorelowane
   • EXISTS i NOT EXISTS
   • Klauzula WITH
   • Rekurencyjne CTE
   • Hierarchiczne przetwarzanie danych
7. Funkcje okienkowe
   • Porządek i partycjonowanie
   • Ramki okien
   • ROW_NUMBER, RANK i DENSE_RANK
   • LAG i LEAD
   • Sumy narastające i średnie kroczące
8. Podstawy analizy danych JSON i wczytywania danych z Amazon S3
   • Budowa dokumentu JSON
   • Typ danych SUPER
   • Podstawy PartiQL
   • Odczytywanie obiektów i tablic
   • Formaty CSV, JSON i Parquet
   • Instrukcja COPY
   • Podstawy ról IAM
   • Kontrola poprawności ładowania danych
9. Manipulowanie danymi i transakcje
   • Wstawianie, modyfikowanie i usuwanie danych
   • Podstawy instrukcji MERGE
   • BEGIN, COMMIT i ROLLBACK
   • Bezpieczne testowanie zmian
10. Przechowywanie danych pośrednich
    • Widoki i ich zastosowanie
    • Materialized views
    • Tworzenie tabel
    • CREATE TABLE AS
    • Tabele tymczasowe
11. Podstawy hurtowni danych i Business Intelligence
    • Tabele faktów i wymiarów
    • Miary i atrybuty
    • Schemat gwiazdy
    • ROLLUP, CUBE i GROUPING SETS
    • Analiza wielowymiarowa z poziomu SQL
12. Wykorzystanie AI w analizie danych
    • Generowanie zapytań za pomocą Amazon Q
    • Wyjaśnianie i refaktoryzacja SQL przez agenta kodującego
    • Generowanie poleceń COPY
    • Tworzenie zapytań do danych JSON
    • Weryfikowanie wyników i błędów
    • Dokumentowanie zapytań