Навык Срок обучения от 2 месяцев

SQL базовый уровень

Освоите SQL с нуля и научитесь получать из базы нужные данные для задач аналитика, продукта или бизнеса.

Записаться на курс

Кому подойдёт курс

Новичкам в аналитике

Курс поможет спокойно разобраться, как устроены таблицы, запросы и данные, без сложной технической базы.

Бизнес-аналитикам

Подойдет тем, кто работает с задачами бизнеса и хочет увереннее проверять данные, а не ждать отчеты от других.

Системным аналитикам

Курс поможет лучше понимать структуру данных, связи между таблицами и логику хранения информации в системе.

Тем, кто готовится к собеседованию

SQL часто проверяют на интервью. Курс поможет закрыть базу и увереннее решать типовые задачи.

Чему вы научитесь на курсе

Понимать базы данных

Разберётесь, как устроены таблицы, строки, столбцы, ключи и связи между данными.

Писать базовые SQL-запросы

Научитесь получать нужные данные через SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT и фильтры.

Группировать и считать данные

Освоите COUNT, SUM, AVG, GROUP BY и HAVING для простого анализа данных.

Соединять таблицы через JOIN

Поймёте, как объединять данные из разных таблиц и читать связи между сущностями.

Проверять данные для задач

Научитесь искать ошибки, сверять значения и получать ответы на аналитические вопросы.

Использовать ИИ для SQL

Будете применять ИИ для объяснения запросов, поиска ошибок и генерации черновиков SQL.

Новые навыки и инструменты в вашем резюме после обучения

Навыки:

Понимаю структуру реляционных баз данных
Читаю таблицы, поля, ключи и связи между данными
Пишу базовые SELECT-запросы
Фильтрую, сортирую и ограничиваю выборки

Использую агрегатные функции и группировку данных
Соединяю таблицы через JOIN
Проверяю данные для аналитических задач
Использую ИИ для объяснения и проверки SQL

Инструменты:

SQL PostgreSQL MySQL SQLite ChatGPT

Как проходит обучение

Короткие онлайн уроки

Без длинных лекций и лишней теории.

Практические задания

После каждой важной темы вы создаете рабочий артефакт.

Разбор работ

Вы получаете обратную связь по всем заданиям в курсе.

Фокус на реальных задачах

В основе курса - ситуации из реальных IT-команд.

Программа курса

1. Что такое данные, база данных и СУБД
2. Где базы данных используются в IT-системах
3. Основные задачи СУБД: хранение, поиск, изменение и защита данных
4. Реляционные и нереляционные базы данных
5. Популярные реляционные СУБД: PostgreSQL, MySQL, SQLite
6. SQL-диалекты: почему SQL-запросы могут отличаться в разных СУБД

1. Таблица, строка, столбец: как сущности и атрибуты отражаются в БД
2. ER-модель: как представить сущности и связи до создания таблиц
3. Первичный и внешний ключ
4. Связи между таблицами: 1:1, 1:N, M:N
5. NULL и отсутствие значения
6. Ограничения данных: NOT NULL, UNIQUE, CHECK, DEFAULT
7. Справочные и транзакционные таблицы
8. Целостность данных в реляционной БД
9. Нормализация: зачем разделять данные по таблицам
10. Денормализация: когда данные намеренно дублируют

1. Группы SQL-команд: DDL, DML, DQL, DCL, TCL
2. Типы данных: числа, строки, даты, время и логические значения
3. Ключи и ограничения при создании таблицы
4. Создание таблицы: CREATE TABLE
5. Изменение структуры таблицы: ALTER TABLE
6. Удаление таблицы и очистка данных: DROP TABLE, TRUNCATE
7. Добавление данных: INSERT INTO
8. Обновление данных: UPDATE
9. Удаление данных: DELETE
10. Безопасный UPDATE и DELETE через WHERE
11. Транзакции на базовом уровне: BEGIN, COMMIT, ROLLBACK

1. Структура запроса SELECT: выбор всех или отдельных столбцов
2. Псевдонимы, вычисляемые поля и DISTINCT
3. Фильтрация данных через WHERE
4. Операторы сравнения и логические условия: AND, OR, NOT
5. Фильтрация через BETWEEN, IN, LIKE
6. Работа с NULL: IS NULL, IS NOT NULL, COALESCE
7. Фильтрация по датам
8. Сортировка и ограничение результата: ORDER BY, LIMIT, OFFSET
9. Функции для работы со строками, числами и датами
10. Приведение типов данных

1. Агрегатные функции: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
2. Группировка данных через GROUP BY
3. Фильтрация групп через HAVING
4. Зачем нужны JOIN и как они связаны с ключами
5. Основные типы JOIN: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN
6. Соединение трех и более таблиц
7. JOIN вместе с фильтрацией и группировкой
8. Объединение результатов: UNION, UNION ALL, INTERSECT, EXCEPT
9. Условная логика через CASE WHEN в выборках и расчетах
10. Логический порядок выполнения SELECT-запроса
11. Представления VIEW: как сохранить SELECT-запрос для повторного использования

1. Подзапросы: зачем нужны и где используются
2. Подзапросы в WHERE, FROM, SELECT
3. IN, EXISTS и коррелированные подзапросы на базовом уровне
4. CTE и конструкция WITH
5. Несколько CTE в одном запросе
6. Когда использовать подзапрос, а когда CTE
7. Оконные функции: отличие от GROUP BY
8. OVER, PARTITION BY, ORDER BY
9. Нумерация и ранжирование: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK
10. Сравнение строк: LAG, LEAD
11. Накопительные итоги и типовые аналитические задачи
12. Как читать и отлаживать сложный SQL-запрос по частям

1. Индексы: зачем они нужны в реляционной БД
2. Как индексы связаны с WHERE, JOIN и ORDER BY
3. EXPLAIN на базовом уровне
4. Типовые ошибки, из-за которых запрос работает медленно
5. Когда стоит и не стоит создавать индекс

1. Введение
2. Установка и запуск локальной БД в PostgreSQL
3. Установка и запуск локальной БД в MySQL
4. Установка и запуск локальной БД в SQLite

Практика, которую можно показать

Во время курса студент решает практические SQL-задачи, похожие на рабочие запросы аналитика: получает данные, фильтрует выборки, соединяет таблицы и проверяет результаты. В итоге остаются примеры запросов, которые можно показать как подтверждение базового навыка работы с данными.

SQL-запросы для выборки и фильтрации данных
Запросы с сортировкой, условиями и ограничениями
Примеры группировки и расчёта показателей
JOIN-запросы для объединения нескольких таблиц
Разбор задач на поиск ошибок в данных
Итоговая подборка SQL-запросов для портфолио

ИИ как помощник аналитика

На курсе ИИ используется не вместо понимания SQL, а как помощник: он помогает разобрать запрос, найти ошибку, объяснить результат и быстрее понять логику работы с данными.

Объяснение SQL-запросов простым языком
Поиск ошибок в SELECT, JOIN, GROUP BY и WHERE
Генерация черновиков SQL-запросов под задачу
Проверка логики фильтрации и группировки данных
Подготовка к типовым SQL-задачам на практике и интервью

Сертификат после обучения

После успешного прохождения курса и выполнения практических заданий вы получите именной сертификат, подтверждающий освоение навыка работы с SQL.

Именной сертификат о прохождении курса
Подтверждает освоенные навыки и инструменты
Можно добавить в резюме, портфолио и LinkedIn

Сертификат о прохождении курса «SQL базовый уровень»

Тарифы на обучение

Курс "SQL базовый уровень"

онлайн лекции с автором в рамках программы курса
доступ к записи лекций в течении 2 лет после окончания курса
обратная связь по темам и заданиям от автора
доступ в закрытый чат студентов

39 000 ₽

Часто задаваемые вопросы

Да, курс можно проходить без опыта. В каждом курсе мы начинаем с базовых понятий, постепенно объясняем логику и показываем, как это применяется на практике. Главное - проходить материалы последовательно и выполнять задания, а не просто посещать уроки.

Нет, это не обязательно. Курсы подойдут и тем, кто только присматривается к IT, и тем, кто уже работает в смежной роли: аналитиком, тестировщиком, менеджером, product-специалистом, разработчиком или специалистом поддержки. Если опыт уже есть, курс поможет быстрее связать знания в систему.

Для большинства курсов программирование не требуется. Но важно быть готовым разобраться в логике IT-систем: данных, процессах, интерфейсах, API, требованиях или инструментах. Если в курсе встречаются технические темы, они объясняются с позиции аналитика или пользователя инструмента, а не как глубокая разработка.

Обучение построено по принципу “разобрали тему - применили на практике”. Сначала мы изучаем короткий теоретический блок, затем смотрим примеры и вы выполняете практические задания. Такой формат помогает не просто запомнить термины, а понять, как использовать навык в реальной работе.

Оптимально заниматься несколько раз в неделю и не откладывать практические задания. Точная нагрузка зависит от курса и вашего опыта: новичкам обычно нужно больше времени на разбор терминов и примеров, а тем, кто уже в IT, проще быстрее переходить к практике.

Да, практика - ключевая часть обучения. В зависимости от курса вы будете готовить рабочие артефакты: требования, схемы, SQL-запросы, API-описания, прототипы, документы, разборы кейсов, ответы для интервью или другие материалы, которые похожи на реальные задачи специалиста.

Если формат курса предусматривает проверку работ, вы получите обратную связь по выполненным заданиям. Нам важно не просто указать на ошибку, а объяснить, что можно улучшить, почему это важно и как сделать работу ближе к реальному рабочему уровню.

После курса у вас останутся учебные и практические материалы + примеры выполненных работ. Это могут быть документы, диаграммы, запросы, прототипы, описания решений, разборы задач или итоговый проект. Такие материалы можно использовать как основу для портфолио, подготовки к собеседованию или применения в работе.

Да, курс можно проходить параллельно с работой или учёбой. Лучше заранее выделить регулярное время на обучение: пусть это будут небольшие, но стабильные учебные сессии. Так материал усваивается спокойнее, а задания не накапливаются в последний момент.

Ориентируйтесь на свою цель. Если хотите освоить профессию шире - выбирайте курс по роли: бизнес-аналитик, системный аналитик или fullstack-аналитик. Если нужно усилить конкретный навык - подойдут короткие курсы по SQL, BPMN, API, моделированию систем или другим инструментам. Если цель - подготовка к собеседованию, лучше выбрать практику технического интервью.