Visão Geral

Este curso fornece uma introdução prática ao uso do SQL para análise de dados, explorando como consultar, transformar e extrair insights de bancos de dados relacionais. O foco é aplicar SQL em cenários reais de análise, preparando o aluno para lidar com grandes volumes de dados em ambientes corporativos e de Business Intelligence.

Objetivo

Após realizar este Curso SQL for Data Analysis, você será capaz de:

• Compreender a estrutura de bancos de dados relacionais.
• Realizar consultas SQL para extrair e manipular dados.
• Utilizar funções agregadas e condicionais em análises.
• Criar relatórios analíticos com consultas complexas.
• Aplicar boas práticas de escrita de queries otimizadas.

Publico Alvo

• Analistas de dados que desejam aprimorar suas habilidades em SQL.
• Profissionais de Business Intelligence (BI).
• Cientistas de dados em início de carreira.
• Profissionais de tecnologia e negócios que precisam manipular dados para tomada de decisão.
• Estudantes e iniciantes em análise de dados.

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de informática.
• Noções introdutórias de dados (opcional, mas desejável).
• Não é necessário conhecimento prévio de SQL.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to SQL for Data Analysis

1. What is SQL and why it is important for Data Analysis
2. Understanding relational databases and data tables
3. SQL syntax basics
4. Querying your first dataset

Filtering and Sorting Data

1. Using WHERE clauses for filtering
2. Applying comparison, logical and wildcard operators
3. Sorting results with ORDER BY
4. Limiting data with LIMIT

Working with Aggregations

1. Aggregate functions (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX)
2. Grouping data with GROUP BY
3. Filtering grouped data with HAVING
4. Practical analysis scenarios with aggregates

Combining Data from Multiple Tables

1. Understanding relationships between tables
2. Inner Joins, Left Joins, Right Joins, and Full Joins
3. Using UNION and UNION ALL
4. Real-world examples of combining datasets

Data Transformation and Cleaning with SQL

1. Using string functions (UPPER, LOWER, TRIM, CONCAT)
2. Date and time functions
3. Handling NULL values
4. Creating calculated columns with expressions

Subqueries and Advanced Filtering

1. Writing subqueries in WHERE and FROM clauses
2. Correlated subqueries
3. Using EXISTS and IN for analysis
4. Practical use cases

Analytical and Window Functions

1. Understanding window functions
2. ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK
3. OVER clause and partitions
4. Running totals, moving averages, and cumulative sums

Case Studies and Projects

1. Building a sales performance dashboard with SQL
2. Customer segmentation analysis
3. Trend analysis using SQL queries
4. Optimizing queries for better performance

Best Practices in SQL for Data Analysis

1. Writing clean and efficient SQL code
2. Common mistakes to avoid
3. Performance considerations
4. Using SQL with BI tools (Power BI, Tableau, etc.)