Szkolenie AI SQL Developer
Poziom
PodstawowyCzas
24h / 3 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie AI SQL Developer
Szkolenie „AI SQL Developer” to praktyczne szkolenie pokazujące, jak wykorzystać AI w codziennej pracy z Microsoft SQL Server – bez oddawania jej kontroli nad Twoim kodem. Pokażemy Tobie w nim jak wykorzystać AI jako: asystenta, konsultanta, code reviewera czy pair programmmera, ale bez oddawania jej decyzji architektonicznych.
Dla kogo jest to szkolenie?
Osób pracujących z Microsoft SQL Server-
Osób znających podstawy SQL / T-SQL
-
Programistów chcących zwiększyć produktywność pracy z SQL
-
Deweloperów dbających o wydajność i architekturę zapytań chcących znacząco zwiększyć efektywność pracy
Wymagania
- dostęp do ChatGPT, najlepiej w minimalnej wersji „GO”
- znajomość pojęć dotyczących relacyjnych baz danych jak i podstawy języka SQL / T-SQL
- znajomość środowiska Windows
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
Implementacji, analizy i refaktoryzacji zapytań SQL / T-SQL z pomocą AI, w tym wykrywania błędów składniowych, logicznych i semantycznych-
Debugowania kodu, pisania procedur, funkcji i widoków oraz analizowania skutków ubocznych zapytań
-
Wykorzystywania AI do code review, refaktoryzacji i upraszczania istniejącego kodu, eliminowania zbędnych JOIN’ów i powtarzających się warunków
-
Pisania zapytań szybciej, przy zachowaniu pełnej kontroli oraz podejmowania świadomych decyzji: czytelność vs wydajność
-
Tłumaczenia skomplikowanego SQL na język biznesowy oraz rozpoznawania błędnych lub niebezpiecznych sugestii AI
-
Świadomego i bezpiecznego stosowania AI w pracy z bazą danych
Program szkolenia
AI jako narzędzie programisty baz danych
- Czym AI jest w kontekście pracy z SQL/T-SQL?
- Czym AI nie jest w kontekście pracy z SQL/T-SQL?
- AI jako asystent, konsultant i code reviewer
- Typowe zastosowania AI w pracy z SQL / T-SQL
- Ograniczenia AI – kluczowe aspekty
- Kiedy nie wolno ufać AI
- Podsumowanie modułu
Przygotowanie środowiska pracy
- Utworzenie bazy danych na potrzeby szkolenia
- Przygotowanie tabel i danych
AI jako element workflow dewelopera SQL
- AI w pracy z SQL Server Management Studio (SSMS)
- Praca z różnymi artefaktami SQL
- Bezpieczeństwo pracy z AI – aspekt krytyczny
- Budowanie kontekstu zapytań dla AI
- Model pracy: AI jako narzędzie pomocnicze
- Checklista do modułu jako materiał dydaktyczny
Praktyczny wstęp do AI – ChatGPT
- Co to jest AI (Artificial Intelligence), czyli SI (sztuczna inteligencja)
- Jak działa AI?
- Wzorzec prawidłowego prompta
Wyszukiwanie i analiza błędów SQL / T-SQL
- Debugowanie SQL: dlaczego to trudny obszar?
- Rodzaje błędów w SQL i T-SQL
- Błędy składniowe (Syntax errors)
- Błędy logiczne (Logic errors)
- Błędy semantyczne (Semantic errors)
Pisanie zapytań SQL i T-SQL z pomocą AI
- Dlaczego AI świetnie nadaje się do pisania SQL
- Model pracy: AI jako pair programmer
- Generowanie zapytań SELECT z pomocą AI
- Generowanie JOIN z pomocą AI
- GROUP BY i HAVING – wsparcie AI
- CTE (Common Table Expressions)
- Podzapytania – generowanie i refaktoryzacja
- Pisanie procedur składowanych z pomocą AI
- Pisanie funkcji z pomocą AI
- Widoki – generowanie i porządkowanie
- AI jako generator pierwszej wersji zapytania
- Walidacja zapytań wygenerowanych przez AI
- Ważne checklisty modułu
- Znaczenie modułu w całym szkoleniu
Refaktoryzacja kodu SQL / T-SQL
- Czym ogólnie jest refaktoryzacja kodu
- Czym refaktoryzacja SQL/T-SQL jest, a czym nie jest?
- Upraszczanie zapytań SQL/T-SQL
- Eliminacja zbędnych JOIN’ów
- Eliminacja powtarzających się warunków
- Zmiana podzapytan na CTE
- Zmiana CTE na JOIN’y
- Standaryzacja stylu T-SQL
- Czytelność vs wydajność – decyzje architektoniczne
- Model pracy: refaktoryzacja z AI
- Ważne checklisty modułu
Tłumaczenie i analiza zapytań
- Wstęp do code review
- Dlaczego czytanie SQL / T-SQL jest trudniejsze od pisania SQL / T-SQL
- Analiza logiki biznesowej zapytania
- Analiza skutków ubocznych zapytania
- Tłumaczenie SQL’a na język naturalny
- Tłumaczenie języka naturalnego na SQL
- Praca z cudzym kodem – dlaczego to trudne
- Idealne zastosowania modułu
- Model pracy – analiza z AI
