Detail kurzu

SQL pro analytický reporting - přímá cesta k datům

ICT Pro s.r.o.

Údaje aktualizovány 24. 9. 2026

Popis kurzu

Praktická práce s dotazy od SELECT, filtrování a agregací SUM COUNT AVG přes JOINy a UNION ALL po datovou hygienu, NULL a integraci s Power Query a BI

Obsah kurzu

Proč SQL a jak přemýšlet o datech Kde se s SQL setkáte: Power Query, Python, CRM/ERP, BI nástroje Mentální model: tabulka, sloupec, řádek, datový typ Rozdíl mezi databází, schématem, tabulkou a pohledem (view) Jak komunikovat s IT/DBA – co znamená přístup, pohled, schéma Anatomie SELECT dotazu Čtyři otázky před každým dotazem: odkud → co filtrovat → co zobrazit → jak seřadit Klauzule FROM, WHERE, SELECT, ORDER BY, LIMIT / TOP Logické vs. zapisované pořadí vyhodnocení dotazu Operátory pro filtrování: =, , >, <, BETWEEN, IN, LIKE Pracovní návyk: testování dotazu na malém vzorku před plným spuštěním Čtení chybových hlášek bez paniky Agregace jako kontingenční tabulka Agregační funkce: SUM, COUNT, AVG, MIN, MAX Klauzule GROUP BY jako přímá analogie řádkových polí kontingenční tabulky WHERE vs. HAVING – filtr před agregací vs. po agregaci COUNT(*) vs. COUNT(sloupec) – proč to není totéž Aliasy názvů sloupců a čitelnost výsledku pro další zpracování Datová hygiena a běžné problémy Neznámá hodnota NULL: Jak pracovat s „prázdnými buňkami“, které se chovají jinak než nula, a jak je bezpečně ošetřit Detekce duplicit pomocí GROUP BY + HAVING COUNT(*) > 1 Funkce pro čištění: DISTINCT, TRIM, LOWER/UPPER, COALESCE Typické pasti: nekonzistence textových hodnot, různé zápisy jednoho stavu Kontrola smysluplnosti výsledku před dalším použitím v reportu Spojování tabulek - skládání souvislostí Proč data nežijí v jedné tabulce - úvod do normalizace INNER JOIN (průnik) - výběr záznamů, která mají své páry v obou tabulkách LEFT JOIN (analogie XLOOKUP/SVYHLEDAT) - jak k hlavním datům připojit odpovídající informace a ošetřit nenalezené UNION ALL (skládání pod sebe) - sjednocení dat ze stejných struktur Rozhodovací strom analytika - jak rozpoznat, který typ spojení v danou chvíli potřebujete, abyste o žádná data nepřišli SQL a AI – efektivní spolupráce Kdy AI v SQL pomáhá (boilerplate, překlad zadání, oprava chyb) a kdy selhává (neznámé schéma, business logika, výkon) Jak dát AI správný kontext: schéma tabulek, ukázková data, business sémantika sloupců Čtyři typy promptů: generuj, oprav, vysvětli, přepiš Typické halucinace v SQL výstupu a jak je odhalit (vymyšlený sloupec, špatný typ JOINu, tiché odfiltrování NULL) Verifikační checklist – aplikace všeho z předchozích modulů Iterativní workflow: zadání → AI návrh → test na vzorku → verifikace → oprava Ukázka napojení SQL na analytické a reportovací nástroje https://www.skoleni-ict.cz/kurz/SQL-pro-analyticky-reporting-prima-cesta-k-datum-SQLDA.aspx

Cílová skupina

- Juniorní business analytici, controlleři a datoví nováčci - Marketingoví, finanční, HR nebo obchodní analytici, kteří už narazili na limity exportů z firemních systémů - Manažeři, kteří potřebují vhled do svých dat a nejsou programátory - Každý, kdo se chystá absolvovat školení Power BI, Pythonu nebo jiného analytického nástroje a chce si usnadnit start - Všichni zvídaví uživatelé, kteří hledají moderní způsoby práce s daty
Certifikát Osvědčení o úspěšném absolvování kurzu. Poznámka k ceně

Cena zahrnuje služby školitele, výukové materiály a osvědčení o absolvování.

Hodnocení





Organizátor