SQL'de tip dönüşümü ve küme işlemlerini ustalaşın
SQL'de örtük/açık tip dönüşümleri, CAST/CONVERT/TRY_CAST, biçimleme, UNION/UNION ALL, INTERSECT ve EXCEPT küme işlemleri ile performans etkilerini kapsayan orta seviye eğitim.
CAST/CONVERT dönüşümleri ve UNION/INTERSECT/EXCEPT küme işlemleri
Bu orta seviye eğitim, SQL'de iki kritik beceriyi derinlemesine ele alır: veri türü dönüşümleri ve küme işlemleri. Örtük (implicit) ve açık (explicit) dönüşüm; CAST ve CONVERT kullanımı; metin-sayı-tarih dönüşümleri, biçim (format/style) ve kültür (locale) etkisi; TRY_CAST/TRY_CONVERT ile hatasız dönüşüm; dönüşüm hatalarının ve performans etkisinin (örtük dönüşümün indeks kullanımını bozması) yönetimi işlenir. Ardından küme işlemleri gelir: UNION ve UNION ALL farkı, INTERSECT ve EXCEPT/MINUS semantiği, kolon sayısı ve tip uyumu kuralları, NULL ve yineleme davranışı, küme işlemlerini JOIN'e karşı ne zaman seçeceğiniz ve sıralama/performans dikkatleri. Katılımcı, karmaşık karşılaştırma ve birleştirme sorgularını küme mantığıyla yazar.
2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar tür dönüşümlerinden küme işlemleri ve performansa ilerler.
Orta Seviye — SQL'de veri türü dönüşümleri (CAST/CONVERT) ve küme işlemleri (UNION, INTERSECT, EXCEPT).
Katılımcılar örnek bir veritabanında CAST/CONVERT ve küme işlemi sorgularını yazıp yürütme planını inceler.
TRY_CAST ile tip dönüşümlerini hatasız ve güvenli yaparsınız.
UNION, INTERSECT ve EXCEPT ile karşılaştırmaları tek sorguda çözersiniz.
Örtük dönüşümün indeks bozan etkisini fark edip önlersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
SELECT, WHERE ve JOIN seviyesinde SQL beklenir.
Metin, sayı, tarih türlerine aşinalık faydalıdır.
SQL Server/PostgreSQL/Oracle gibi bir ortam gerekir.
Sorgu aracıyla çalışma rahatlığı yararlıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
CAST ve CONVERT ile metin, sayı ve tarih dönüşümleri yaparsınız.
TRY_CAST ile hatasız, NULL dönüşlü dönüşümler yazarsınız.
FORMAT ve style ile kültüre uygun biçimlendirirsiniz.
Örtük dönüşümün indeks bozan etkisini önlersiniz.
UNION ve UNION ALL farkını doğru kullanırsınız.
Ortak ve fark kümelerini INTERSECT/EXCEPT ile bulursunuz.
Küme işlemiyle JOIN arasında bilinçli seçim yaparsınız.
Yürütme planıyla küme işlemi maliyetini değerlendirirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Spotfire eğitimi: veri bağlama, Information Link, custom expression ve OVER, IronPython betikleme, TERR ile tahmin/kümeleme ve Spotfire Server'da yayınlama.
Detayları Gör →
R ile zaman serisi analizi eğitimi: ts/xts nesneleri, STL ayrıştırma, ADF/KPSS durağanlık, ACF/PACF, ARIMA/SARIMA modelleme ve artık tanılaması.
Detayları Gör →
R ile tahminleme eğitimi: ETS, ARIMA/ARIMAX, TBATS, Prophet, hiyerarşik uzlaştırma, backtesting ve MASE/çapraz doğrulama ile doğruluk değerlendirmesi.
Detayları Gör →
Zaman serisi modelleme eğitimi: bileşenler, ARIMA ve üssel düzgünleştirme, lag/pencere özellikleriyle ML modelleri, zaman temelli doğrulama ve MASE.
Detayları Gör →
Veri dönüştürme eğitimi: biçim/şekil değişimi, zenginleştirme, şema doğrulama, mutabakat ve idempotent tekrarlanabilir dönüşüm boru hatları. SQL ve Python ile.
Detayları Gör →