PostgreSQL dla analizy danych i BI – Odkryj pełny potencjał swoich danych!
- Pracujesz z dużymi zbiorami danych i chcesz szybciej analizować informacje?
- Chcesz tworzyć efektywne raporty i integrować PostgreSQL z narzędziami BI?
- Interesuje Cię optymalizacja zapytań i nowoczesne metody przetwarzania danych?
To szkolenie jest dla Ciebie!
O szkoleniu PostgreSQL to jedno z najpotężniejszych narzędzi do analizy danych i Business Intelligence. W trakcie tego warsztatu nauczysz się, jak skutecznie wykorzystywać SQL do analizy dużych zbiorów danych, optymalizować zapytania i integrować bazę z narzędziami BI, takimi jak Power BI, Tableau i Metabase.
Podczas tego szkolenia
✅ Nauczysz się optymalizować zapytania SQL, analizować plany wykonania (EXPLAIN ANALYZE) i stosować indeksy (B-tree, GIN, BRIN)
✅ Zrozumiesz funkcje okienkowe i ich zastosowanie w analizie trendów, rankingach i raportowaniu
✅ Opanujesz zaawansowane operacje na JSON i XML, co pozwoli Ci analizować dane w nowoczesnych formatach
✅ Poznasz widoki materializowane i partycjonowanie tabel, które poprawią wydajność raportów
✅ Zintegrujesz PostgreSQL z Power BI, Tableau i innymi narzędziami BI, by tworzyć interaktywne dashboardy
✅ Zautomatyzujesz procesy ETL i dowiesz się, jak harmonogramować zadania
Dla kogo jest to szkolenie?
🎯 Analityków danych, którzy chcą szybciej i efektywniej przetwarzać dane
🎯 Programistów SQL, którzy chcą opanować zaawansowane techniki optymalizacji
🎯 Administratorów baz danych, którzy chcą poprawić wydajność systemu
🎯 Specjalistów BI, którzy chcą połączyć PostgreSQL z narzędziami analitycznymi
Co zyskasz?
✅ Praktyczne warsztaty – analiza rzeczywistych zbiorów danych i optymalizacja zapytań
✅ Integracja PostgreSQL z narzędziami BI – Power BI, Tableau, Metabase
✅ Zaawansowane przetwarzanie danych – JSON, funkcje okienkowe, widoki materializowane
✅ Automatyzacja ETL i harmonogramowanie – pgAgent, cron
✅ Najlepsze praktyki – jak efektywnie analizować dane i optymalizować zapytania
Zapisz się już teraz i naucz się, jak wykorzystać PostgreSQL w analizie danych i BI!
Przydatne linki:
Czym jest PostgreSQL i dlaczego jest świetnym narzędziem do analizy danych?
Podstawowe różnice między PostgreSQL a innymi bazami w BI (MySQL, SQL Server, Oracle)
Struktura i architektura PostgreSQL – jak działa silnik SQL?
Tworzenie tabel i importowanie danych (CREATE TABLE, COPY)
Operacje CRUD (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
Agregacje (SUM, AVG, COUNT, GROUP BY, HAVING)
Tworzenie widoków (VIEW) i ich rola w analizie
Indeksy i ich wpływ na szybkość zapytań (B-tree, GIN, BRIN)
Analiza planu wykonania zapytania (EXPLAIN ANALYZE)
Optymalizacja JOIN, GROUP BY, ORDER BY
Partycjonowanie tabel (PARTITION BY) dla dużych zbiorów danych
Wprowadzenie do window functions
RANK(), DENSE_RANK(), ROW_NUMBER() – sortowanie i numeracja rekordów
LAG(), LEAD() – porównywanie wartości między wierszami
PERCENT_RANK(), NTILE() – analiza rozkładu danych
JSON vs JSONB – jak przechowywać dane w formacie JSON?
Wyszukiwanie i filtrowanie danych w JSONB
Indeksowanie danych JSON (GIN + jsonb_path_ops)
Praca z XML w PostgreSQL (xpath, xmltable)
Tworzenie widoków zmaterializowanych (MATERIALIZED VIEW)
Różnice między VIEW a MATERIALIZED VIEW
Automatyczna aktualizacja widoków zmaterializowanych
Podłączanie PostgreSQL do Power BI, Metabase, Tableau
Tworzenie dynamicznych raportów na podstawie danych z PostgreSQL
Efektywna praca z OLAP i PostgreSQL
Wprowadzenie do PostGIS – analiza danych geograficznych
Przechowywanie i indeksowanie danych przestrzennych (GIST, SP-GiST)
Operacje przestrzenne (ST_Contains, ST_Within, ST_Distance)
Tworzenie skryptów ETL (INSERT SELECT, COPY FROM)
Automatyczne harmonogramowanie procesów ETL z pgAgent, cron
Optymalizacja procesów ETL
Najlepsze praktyki w analizie danych i BI w PostgreSQL
Q&A i troubleshooting typowych problemów
Rekomendacje dla optymalizacji pracy z PostgreSQL w BI
