Szkolenie Eksploracja danych z SQL i NoSQL dla AI
Poziom
PodstawowyCzas
16h / 2 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Eksploracja danych z SQL i NoSQL dla AI
Odkryj, jak wykorzystać SQL i NoSQL w analizie danych dla AI! To intensywne szkolenie, składające się z warsztatów i sesji teoretycznych, skupi się na technikach ekstrakcji, przetwarzania i analizy danych przy użyciu obu rodzajów baz danych, przygotowując grunt pod zastosowania AI.
Dla kogo jest to szkolenie?
Szkolenie skierowane jest do analityków danych, inżynierów danych, programistów i wszystkich osób zainteresowanych wykorzystaniem SQL i NoSQL w projektach związanych z AI. Nie jest wymagana wcześniejsza znajomość NoSQL; podstawowa orientacja w pracy z danymi i logice zapytań będzie pomocna.
Czego nauczysz się na szkoleniu Eksploracja danych z SQL i NoSQL dla AI?
- Praktycznej pracy z bazami danych SQL i NoSQL oraz doboru podejścia do typu danych i celu analitycznego (mocne strony i ograniczenia)
- Integracji danych z SQL i NoSQL w spójnym przepływie przygotowania danych pod AI (łączenie źródeł, ujednolicenie, metadane)
- Zaawansowanych technik przetwarzania i optymalizacji zapytań w SQL i NoSQL, przydatnych przy większych wolumenach danych
- Rozwiązywania realnych problemów biznesowych poprzez przygotowanie zbiorów danych gotowych do dalszego wykorzystania w projektach AI (cechy/atrybuty, agregaty, kontrola jakości)
Program szkolenia
Dzień 1: SQL dla AI
Podstawy SQL i relacyjnych baz danych
- Składnia SQL i operacje na danych: SELECT/JOIN/WHERE/GROUP BY, CTE, filtrowanie i porządkowanie
- Projektowanie schematów bazy danych pod analitykę i AI: normalizacja/denormalizacja, klucze, ograniczenia, jakość danych
Zaawansowane techniki SQL
- Optymalizacja zapytań i indeksowanie dla dużych zbiorów danych: plany wykonania, partycjonowanie, podstawy tuningu
- Agregacja danych i funkcje okienkowe: przygotowanie zestawów cech, tabele pochodne, ekstrakcja do dalszej analizy
Dzień 2: NoSQL dla AI
Wprowadzenie do NoSQL
- Charakterystyka baz NoSQL i zastosowania w AI: dokumentowe, klucz–wartość, grafowe, wektorowe
- Praca z dokumentowymi bazami danych i modelowanie danych dla NoSQL: struktury dokumentów, indeksy, walidacja
Analiza danych z NoSQL
- Techniki ekstrakcji i przetwarzania danych z NoSQL: zapytania, agregacje, filtrowanie, wyszukiwanie
- Wykorzystanie baz danych NoSQL w przygotowaniu danych dla uczenia maszynowego: cechy, etykiety, metadane, integracja z pipeline danych
