کتاب SQL for Data Analytics

انتقال داده‌ها با دستور COPY

این بخش به شما آموزش می‌دهد که چگونه داده‌ها را به سرعت بین منابع مختلف منتقل کرده و عملیات ETL اولیه را انجام دهید.

مدیریت داده‌ها با Python

یکی از ویژگی‌های کاربردی کتاب، ترکیب SQL با زبان برنامه‌نویسی پایتون است. خواننده یاد می‌گیرد چگونه داده‌ها را بارگذاری، پاکسازی و تحلیل اولیه کند.

بخش دوم: تحلیل و استخراج داده‌ها

انتخاب و نمایش داده‌ها با SELECT

این فصل اصول کوئری‌نویسی برای کاوش داده‌ها و استخراج اطلاعات را پوشش می‌دهد.
شما با مفاهیم فیلتر کردن، مرتب‌سازی و انتخاب ستون‌های مورد نیاز آشنا خواهید شد.

تبدیل و بروزرسانی داده‌ها

کتاب نشان می‌دهد چگونه داده‌ها را تبدیل، دسته‌بندی و بروزرسانی کنیم تا برای تحلیل‌های بعدی آماده شوند.

تعریف مجموعه داده‌ها از داده‌های موجود

با استفاده از VIEW، CTE و Subqueryها می‌توان مجموعه داده‌های تحلیلی ایجاد کرد که برای پروژه‌های بزرگ و پیچیده مناسب باشد.

تجمیع داده‌ها با GROUP BY

این فصل روش‌های خلاصه‌سازی داده‌ها و محاسبه شاخص‌ها را پوشش می‌دهد و برای تحلیل‌های آماری اولیه و گزارش‌دهی کاربردی است.

بخش سوم: تحلیل پیشرفته با SQL

عملیات بین سطرها با Window Functions

Window Functions ابزار قدرتمندی برای تحلیل روندها، الگوها و رفتار گروه‌ها (Cohort Analysis) است. این فصل نحوه کاربرد آن‌ها در سناریوهای واقعی را آموزش می‌دهد.

عملیات آماری و تحلیل فرضیه‌ها

خواننده یاد می‌گیرد چگونه تحلیل آماری و تست فرضیه‌ها را مستقیماً در SQL انجام دهد و نتایج قابل اتکا برای تصمیم‌گیری کسب‌وکار استخراج کند.

پردازش JSON و آرایه‌ها

این فصل نحوه تحلیل داده‌های پیچیده و ساختاریافته مانند JSON و Array را آموزش می‌دهد. در دنیای واقعی، بسیاری از داده‌ها در قالب‌های غیرساده ذخیره می‌شوند و این مهارت حیاتی است.

انواع داده پیشرفته: تاریخ، متن و جغرافیا

با داده‌های زمان‌محور، متنی و جغرافیایی کار کنید و تحلیل‌های پیچیده‌تری انجام دهید. برای مثال، تحلیل داده‌های مکانی و بررسی روندها در طول زمان، از این فصل به‌صورت کاربردی پوشش داده شده است.

بهینه‌سازی عملکرد SQL

این فصل به استراتژی‌های ایندکس‌گذاری و بهبود عملکرد کوئری‌ها می‌پردازد تا بتوانید پایگاه داده‌های بزرگ را با کارایی بالا مدیریت کنید.

بخش چهارم: پروژه عملی و کاربرد کسب‌وکار

یک مطالعه موردی کامل برای تحلیل داده‌ها با SQL

در این بخش، خواننده با یک پروژه واقعی تحلیل داده کار می‌کند. تمامی مراحل از پاکسازی داده‌ها، استخراج، تحلیل آماری، نمایش نتایج و ارائه به ذینفعان پوشش داده شده است.
این بخش، مهارت‌های کاربردی را که هر تحلیلگر داده باید داشته باشد، به‌صورت عملی آموزش می‌دهد.

مزایای اصلی کتاب برای توسعه‌دهندگان و تحلیلگران داده

تبدیل دانش پایه SQL به مهارت‌های تحلیل داده سطح حرفه‌ای

حل مسائل واقعی کسب‌وکار با داده‌های پیچیده

کار با داده‌های زمان‌محور، جغرافیایی و متنی

تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی برای آماده‌سازی شغلی

آموزش بهینه‌سازی عملکرد و نوشتن کوئری‌های سریع و پایدار

ترکیب SQL با پایتون برای اتوماسیون و داده‌کاوی

چه کسانی باید این کتاب را مطالعه کنند؟

تحلیلگران داده مبتدی و متوسط که می‌خواهند مهارت‌های خود را به سطح حرفه‌ای ارتقا دهند

مهندسان داده و backend developers که نیازمند توانایی تحلیل و پردازش داده‌ها هستند

دانشجویان علوم کامپیوتر و رشته‌های مرتبط با داده

مدیران کسب‌وکار و متخصصان BI که می‌خواهند داده‌ها را به تصمیمات عملیاتی تبدیل کنند

جمع‌بندی

کتاب SQL for Data Analytics با تمرکز بر مهارت‌های تحلیلی، پروژه‌های واقعی و داده‌های پیچیده، منبعی ضروری برای هر کسی است که می‌خواهد SQL را به‌عنوان ابزار اصلی تحلیل داده‌ها به‌کار گیرد.
با مطالعه این کتاب، شما می‌توانید داده‌های خام را به بینش‌های عملی و گزارش‌های قابل تصمیم‌گیری تبدیل کنید و در محیط‌های واقعی کسب‌وکار با اعتماد به نفس کامل تحلیل داده انجام دهید.

این کتاب به شما کمک می‌کند SQL را فراتر از سینتکس پایه یاد بگیرید، الگوهای پیشرفته را پیاده‌سازی کنید و مهارت‌های تحلیل داده خود را برای محیط کاری واقعی آماده کنید.