Чему вы научитесь
- 🔗 Понимать, как работают объединения таблиц (JOIN, UNION, UNION ALL) и применять их на практике;
- 🧩 Различать типы соединений (INNER, LEFT, RIGHT, FULL) и выбирать нужный под задачу;
- 📋 Создавать подзапросы для фильтрации, вычислений и формирования временных таблиц;
- 🧠 Разрабатывать представления (VIEW) и использовать их для упрощения сложных запросов;
- 📊 Применять агрегатные функции (SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX) для анализа данных;
- 🧮 Группировать и фильтровать результаты с помощью GROUP BY и HAVING;
- 🚀 Мыслить как аналитик SQL — строить оптимальные запросы и комбинировать приёмы для реальных задач.
О курсе
🔗 Научись объединять, группировать и анализировать данные как профессионал! В этой части курса ты разберёшься с JOIN, UNION, подзапросами и представлениями, а также освоишь агрегацию и группировку (GROUP BY, HAVING). 📊 Всё — на реальных примерах, задачах и с автоматической проверкой.
Для кого этот курс
👩💻 Для начинающих аналитиков данных, которые уже умеют делать простые выборки и хотят перейти к работе с несколькими таблицами.
💾 Для разработчиков, которым нужно уверенно владеть `JOIN` и подзапросами для оптимизации и анализа данных.
📊 Для продуктологов и маркетологов, которые хотят объединять данные из разных источников и строить аналитические отчёты.
🧠 Для студентов и джунов, готовящихся к собеседованиям на SQL-позиции — `JOIN`, `GROUP BY` и подзапросы встречаются в каждом тестовом задании.
📈 Для всех, кто работает с данными и хочет понимать, как связать таблицы в единую картину — без путаницы и догадок.
🚀 Для тех, кто прошёл первую и вторую части курса и готов к продвинутому уровню SQL — объединения, представления и агрегаты.
Начальные требования
Перед началом этого курса желательно:
- 💡 Уверенно владеть основами SQL: уметь писать простые выборки (
SELECT,WHERE,ORDER BY,DISTINCT); - 📊 Понимать логику фильтрации и сортировки данных;
- 🧱 Знать, как создаются и заполняются таблицы (DDL и DML);
- 🔑 Разбираться в базовых ограничениях (
PRIMARY KEY,FOREIGN KEY,DEFAULT); - ⏰ Иметь базовые навыки работы с датами и временем.
👉 Если ты только начинаешь свой путь в SQL, то рекомендую в начале пройти курс Основы, логика и работа с полями, это позволит заложить необходимую базу для более эффективного изучения курса.
Преподаватели курса
4 535
Как проходит обучение
Учёба построена по принципу “понимаю — пробую — применяю”. 💪 Всё происходит в интерактивном формате прямо на платформе — никаких скучных лекций и длинных теорий.
Вот что тебя ждёт:
- 🎥 Короткие видео-уроки — объяснения на живых примерах, без академической сухости.
- 💻 Практические задания — ты сам пишешь запросы, объединяешь таблицы, создаёшь подзапросы и проверяешь результат.
- ⚙️ Автоматическая проверка — система сразу подсказывает, где ошибка и как улучшить код.
- 🧩 Задачи на постепенное усложнение — от простых
JOINдо многоуровневых подзапросов и представлений. - 📊 Блоки с агрегатами и группировкой — настоящие кейсы анализа данных, как в работе аналитика.
- 💬 Обсуждения и форум решений — можно задать вопрос, посмотреть альтернативные подходы и обсудить нюансы.
🚀 В итоге ты не просто “слышишь о SQL”, а выполняешь десятки реальных задач, которые превращают знания в навык.
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 30 учеников получили сертификат.
Что вы получите
- 💡 Навыки, востребованные работодателями — уверенная работа с JOIN, подзапросами, представлениями и агрегатами.
- 🧩 Глубокое понимание связей между таблицами — умение соединять данные и строить аналитические выборки.
- 💻 Практику на реальных задачах — десятки интерактивных заданий с автоматической проверкой.
- 📊 Опыт анализа данных — группировка, агрегация и создание “мини-отчётов” прямо в SQL.
- 🧠 Умение писать чистый и оптимальный код — с пониманием, почему именно так, а не иначе.
- 📚 Форум решений и обсуждений — возможность задать вопрос и увидеть разные подходы к одной задаче.
- 🏅 Сертификат о прохождении курса — подтверждение твоих навыков для резюме и LinkedIn.
- 🚀 Базу для перехода к продвинутым темам SQL — оконные функции, оптимизация и аналитика больших данных.
Нагрузка
4