Visão Geral

O curso SQL For Data Analysis: Advanced Techniques for Transforming Data into Insights foi desenvolvido para profissionais que desejam dominar técnicas avançadas de SQL aplicadas à análise de dados corporativos, Business Intelligence e tomada de decisão baseada em dados.

Durante o treinamento, os participantes aprenderão a utilizar recursos avançados de SQL para manipular, transformar, organizar e analisar grandes volumes de dados, criando consultas eficientes e gerando insights estratégicos para negócios.

O curso aborda funções analíticas, modelagem de dados, otimização de consultas, análises temporais, agregações complexas, criação de KPIs, técnicas de ETL com SQL e integração com ferramentas de BI e Analytics.

A formação possui foco altamente prático, utilizando cenários reais de análise financeira, vendas, operações, marketing e indicadores corporativos.

Objetivo

Após realizar este curso SQL For Data Analysis: Advanced Techniques for Transforming Data into Insights, você será capaz de:

• Desenvolver consultas SQL analíticas avançadas
• Aplicar funções analíticas e window functions
• Construir KPIs e métricas estratégicas
• Realizar transformação e limpeza de dados
• Trabalhar com grandes volumes de dados corporativos
• Otimizar queries para ambientes analíticos
• Criar análises temporais e comparativas
• Desenvolver consultas para dashboards e BI
• Aplicar técnicas de ETL utilizando SQL
• Integrar SQL com ferramentas analíticas
• Gerar insights para tomada de decisão
• Aplicar boas práticas de performance e modelagem analítica

Publico Alvo

• Analistas de Dados
• Analistas de Business Intelligence
• Cientistas de Dados iniciantes
• Engenheiros de Dados
• Desenvolvedores SQL
• Profissionais de TI
• Analistas Financeiros
• Analistas de Marketing
• Profissionais de BI e Analytics
• Gestores de indicadores e métricas

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de SQL
• Noções de bancos de dados relacionais
• Conhecimentos básicos de consultas SELECT
• Familiaridade com tabelas e relacionamentos
• Desejável experiência básica com análise de dados

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: SQL Foundations for Data Analysis

1. SQL review and analytical mindset
2. Data exploration techniques
3. Advanced filtering and sorting
4. Conditional logic in SQL
5. Best practices for analytical queries

Module 2: Advanced Query Techniques

1. Complex joins and relationships
2. Nested queries and subqueries
3. Correlated subqueries
4. Common Table Expressions (CTEs)
5. Recursive queries

Module 3: Data Aggregation and KPI Development

1. Advanced aggregation techniques
2. Multi-level grouping
3. KPI calculation methods
4. Business metrics generation
5. Conditional aggregations

Module 4: Window Functions and Analytical Processing

1. OVER clause fundamentals
2. Ranking and dense ranking
3. Running totals and moving averages
4. LEAD and LAG analysis
5. Partitioning and frame specifications

Module 5: Data Cleaning and Transformation

1. Data normalization
2. Handling null and missing values
3. String transformation techniques
4. Date and time manipulation
5. Data quality validation

Module 6: Time Series and Trend Analysis

1. Temporal analysis concepts
2. Trend identification
3. Comparative period analysis
4. Seasonal data analysis
5. Forecast preparation using SQL

Module 7: Advanced Reporting and Dashboard Queries

1. Preparing datasets for BI tools
2. Pivot and unpivot operations
3. Dynamic SQL reporting
4. Executive dashboard queries
5. Automated reporting techniques

Module 8: SQL Performance Optimization

1. Query execution plans
2. Indexing strategies
3. Query tuning techniques
4. Database optimization
5. Performance troubleshooting

Module 9: SQL for ETL and Data Pipelines

1. ETL fundamentals with SQL
2. Data extraction techniques
3. Transformation workflows
4. Data loading strategies
5. Incremental processing concepts

Module 10: SQL and Business Intelligence Integration

1. SQL integration with Power BI
2. Tableau connectivity concepts
3. Data modeling for analytics
4. Star schema fundamentals
5. Analytical data preparation

Module 11: Real-World Data Analysis Scenarios

1. Financial analytics use cases
2. Sales performance analysis
3. Marketing campaign analytics
4. Operational reporting
5. Customer behavior analysis

Module 12: Final Analytical Project

1. End-to-end data analysis project
2. Advanced transformation exercises
3. Dashboard dataset preparation
4. Query optimization labs
5. Final review and assessment