Я строил процессы и архитектуру реляционных баз данных для аналитиков, чтобы они могли быстро получить качественные данные, а не заниматься ручной обработкой исходной информации. Большую часть карьеры провёл в ритейле, где ежедневно принимаются решения на основе больших потоков данных: продаж, запасов, логистики, прогнозов спроса.
Я часто сталкивался с задачами, где точность и скорость обработки данных имели критическое значение: приходилось быстро выявлять скрытые ошибки, обеспечивать корректность бизнес-отчётов и автоматизировать расчёты ключевых показателей.
Несколько кейсов из моей работы:
👑 Оптимизировал отчёт и сократил время его выполнения с 3 часов, до 30 минут, не переписывая бизнес-логику, а разобрав EXPLAIN и исправив ошибки SQL-запросов.
👑 Построил систему контроля качества данных на основании проверочных скриптов, которая автоматически ловила дубли, NULL-ловушки и логические противоречия до попадания информации в отчёты.
👑 Разработал автоматизированный процесс агрегации и расчёта KPI для сети магазинов, позволивший ежедневно получать корректные метрики без ошибок.
Я буду ведущим SQL-буткемпа — практикума, где вы получите реальные навыки, которые работают в боевых проектах бизнеса. В рамках буткемпа мы разберём:
➖Оптимизацию запросов в SQL — разбор EXPLAIN, выявление «тормозящих» мест, исправление лишних подзапросов и «фантомных» строк для ускорения критичных бизнес-отчётов и выгрузок.
➖Контроль качества данных — научимся писать кастомные скрипты проверок данных для точных и надёжных данных.
➖Прогнозы и тренды — построение когорт, скользящих метрик, lag/lead-анализ и простые линейные прогнозы для точного планирования.
➖Сценарный анализ «что если» — моделирование альтернатив через параметризацию, temp-таблицы и CTE, автоматизация расчётов для оценки влияния изменений на ключевые показатели.
➖ Агрегацию данных и полезные бизнес-метрики — расчёт growth, hitrate, долей, YoY, контроль перекосов и проведение A/B-анализов для оценки эффективности решений.
➖ Рекурсию и последовательности — поработаем с деревьями parent-child, обходом графов, кластеризацией и сегментацией пользовательских действий для глубокого анализа процессов.
Формат: много практики на кейсах и задачах из IT-проектов и немного сопутствующей теории.
Буткемп будет полезен аналитикам, data-engineers, backend-разработчикам, а также всем, кто работает с массивами данных, строит отчёты и хочет улучшить навыки владения SQL.
Если вы хотите писать SQL-запросы так, чтобы данные реально работали на вас, а не наоборот — этот буткемп для вас!
➡️ Зарегистрироваться на буткемп по ранней цене
📊 Simulative