Corso di Advanced SQL for Data Analysts

Modulo 1: Introduzione agli SQL Avanzati per Data Analyst Panoramica del corso e obiettivi Differenze tra SQL base e SQL avanzato nell'analisi dei dati Struttura di un database relazionale: tabelle, indici, viste, e chiavi Modulo 2: Ottimizzazione delle Query SQL l'ottimizzazione delle query Strategie di indicizzazione e il loro impatto sulle prestazioni Scrittura di query più efficienti: analisi delle prestazioni, utilizzo di EXPLAIN e strumenti simili Modulo 3: Funzioni Avanzate di Aggregazione Funzioni di aggregazione avanzate (HAVING, GROUPING SETS, CUBE, ROLLUP) Aggregazioni condizionali e filtri avanzati Lavorare con aggregazioni su finestre temporali e gruppi complessi Modulo 4: Subquery Avanzate Tipi di subquery: correlate, non correlate, nel SELECT, WHERE e FROM Uso delle subquery per calcoli complessi e raggruppamenti Subquery come parte di join complessi Modulo 5: Comandi JOIN Avanzati Join estesi: Self Join, Cross Join, e Outer Join complessi Join tra più tabelle: come utilizzare più tabelle in una singola query Join con condizioni dinamiche e subquery Modulo 6: Lavorare con Funzioni Finestra (Window Functions) le funzioni finestra (ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, NTILE) Analisi delle funzioni finestra per ordini e partizioni Uso di funzioni di aggregazione con OVER() per calcoli avanzati Modulo 7: Common Table Expressions (CTE) e Recursive Queries Cos’è una CTE e come usarla per semplificare le query Scrivere query ricorsive con CTE per esplorare strutture gerarchiche CTE in combinazione con funzioni di aggregazione e analisi Modulo 8: Ottimizzazione delle Performance con Indici Tipi di indici e come sceglierli per migliorare le performance Creazione e gestione degli indici Impatto degli indici sulle performance di lettura e scrittura Modulo 9: Gestione delle Transazioni e Isolamento dei Dati Cos'è una transazione e come gestirla con COMMIT e ROLLBACK Livelli di isolamento delle transazioni e impatti sulle prestazioni Come usare le transazioni per garantire la coerenza dei dati Modulo 10: Lavorare con Dati Temporali e Date Gestione dei dati temporali: intervalli di tempo, date e orari Funzioni di manipolazione delle date e operazioni tra date Esegui calcoli complessi con date (ad esempio, sommare giorni, settimane, anni) Modulo 11: Analisi di Dati Gerarchici e Adiacenti Utilizzo di strutture ad albero per dati gerarchici Query per navigare e analizzare dati gerarchici (es. alberi aziendali, organigrammi) Query ricorsive con CTE per esplorare gerarchie complesse Modulo 12: SQL per Big Data e Gestione di Dati Non Relazionali SQL avanzato con database NoSQL (ad esempio, SQL su Hadoop, Cassandra) Utilizzo di SQL per estrarre e analizzare grandi volumi di dati Esecuzione di query SQL su architetture distribuite Modulo 13: Analisi Avanzata con SQL per Business Intelligence Uso avanzato di SQL per Business Intelligence (BI) Analisi dei dati per identificare trend, pattern e anomalie Creazione di report complessi con SQL per l'analisi aziendale Modulo 14: Gestione di Errori e Trapping in SQL Tecniche di gestione degli errori e debug delle query SQL Utilizzo delle funzioni di gestione degli errori (TRY, CATCH) nelle query Analisi dei problemi di prestazioni e soluzioni alle query lente Modulo 15: SQL Avanzato per Data Warehousing SQL avanzato per il data warehousing: ETL, trasformazione dei dati Come ottimizzare le query in un contesto di data warehousing Creazione e gestione di viste materializzate per migliorare le prestazioni