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SQL data analysis learned through various cases

Name: SQL data analysis learned through various cases
Price: 88000 KRW
Rating: 5 (44 reviews)

By implementing various practical data analysis cases using SQL, you can simultaneously improve your data analysis and SQL utilization skills.

(5.0) 44 reviews

1,570 learners

dooleyz3525

sql

데이터 엔지니어링

postgresql

데이터분석

데이터베이스

SQL

PostgreSQL

DBMS/RDBMS

Data Engineering

data-analysis

Reviews from Early Learners

What you will learn!

Practical service analysis cases such as sales, order, and web log analysis
Understand key metrics for analysis such as RFM, DAU/MAU, churn rate, retention rate, and conversion funnel, and implement them in SQL.
Utilization and practical application techniques of Join, Group by, and Window functions
Ability to freely derive desired analysis results through SQL
Strengthening core SQL data analysis capabilities based on practical data similar to actual work
Chart visualization of analysis data

Learn SQL with practical data analysis!
You can become a leading data expert 🏃‍♂️

SQL skills + practical analysis skills all in one!

The demand for data professionals with both exceptional SQL skills and a deep understanding of company operations and services is growing. Therefore, for data analysts, data scientists, analytics developers, and data engineers , possessing superior SQL skills and the ability to derive and support analytical results that can improve products and services is a crucial competitive advantage.

The course 'Learn SQL Data Analysis through Various Case Studies' is ✅

SQL skills should be developed through solving challenging problems in real-world situations. However, the SQL I've encountered in lectures and books so far has been quite different from the SQL used in real-world situations.

This course is filled with theoretical and practical SQL queries used in real-world analytics , something you won't find in existing lectures or books. Furthermore, it covers domain-specific topics like sales and order analysis, as well as various analytical metrics utilized in Google Analytics and growth hacking, all implemented using sophisticated SQL. This approach aims to simultaneously improve both analytical and SQL skills .

After taking this course 📜

By the end of this course, which implements many analytical indicators used in actual work using SQL, you will become a SQL expert who can freely derive the desired analysis results.

Additionally, the various analysis cases covered in this course will help you understand how to design metrics and conduct analyses to drive business and service growth.

Please check the player course !

Unfortunately, this course is intended for those who have taken the course ' Data Analysis SQL Fundamentals ' .

If you have practical experience with SQL but have not taken the Data Analysis SQL Fundamentals course, please review the course curriculum and be sure to refer to the ' Course Introduction ' video in Section 0 and the ' Course Selection Guide for Those Who Have Not Taken Data Analysis SQL Fundamentals ' video to determine if the course is suitable for your skills before deciding to take the course.

We would like to inform you in advance that you may have difficulty understanding the contents of this lecture if you have not taken ' Data Analysis SQL Fundamentals '.

Features of this course ✨

Explanation of different types of key analytical indicators +
A hands-on exercise to implement analytical metrics using SQL queries.

We'll cover key metrics for various types of sales analysis, cross-selling, order analysis like RFM, and more, as well as DAU/WAU/MAU, stickiness, channel analysis, entry/exit page analysis, bounce rate, retention rate, and conversion funnel analysis, all of which are well-utilized in Google Analytics and growth hacking.

Difficult SQL exercises based on real-world datasets:
We'll help you improve your SQL skills to the max!

Instead of toy data, you'll implement challenging SQL on a Google Analytics data set for practice. To actively improve implementation skills, most of the course is structured around live coding . By the end of the course, you'll become a SQL expert, capable of freely deriving the desired analysis results.

Detailed and thorough explanation of complex logic

To make complex and lengthy SQL queries easier to understand, we'll break down each processing logic step by step, using detailed diagrams and charts. Through this course, you'll gain the ability to understand and apply even the most complex SQL queries step by step.

Practice implementing chart visualizations to aid intuitive understanding

You can visualize the analyzed SQL results in charts to intuitively understand the analysis results. You'll also learn how to visualize the analysis results using charts to communicate them more effectively. (The visualization code is implemented using Python's Plotly.)

Practice environment
Check it out 💻

PostgreSQL is used as the practice environment DBMS, and DBeaver is used as the SQL editor.

PostgreSQL is a free, open-source DBMS that boasts stability, performance, and, most importantly, rich SQL support. It complies with the ANSI SQL standard and offers a wide range of SQL functions and analytical capabilities, making it widely used not only online but also as an analytical DBMS.

DBeaver Community Edition is free, but it offers superior features, faster performance, and greater stability than most commercial SQL editors. DBeaver supports various DBMSs, including PostgreSQL, MySQL, and Oracle.

Additionally, I use Jupyter Notebook and Plotly for chart visualization.

Although the video was created based on a Windows environment, it can also be performed without any problems in a Mac environment.

📢 Instructions for downloading lecture materials

The lecture materials (PDF), practice SQL code, and data can be downloaded from the [ Lecture Materials and Practice Data and Practice Materials ] class in Section 0: Lecture Introduction and Practice Environment Configuration.

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Who is this course right for?

People who perform analysis tasks using SQL
Those who want to experience various practical data analysis cases
Anyone who wants to greatly improve their SQL skills
Data Scientists and Data Analysts Leveraging SQL
Data engineers who need to perform data processing/extraction/refinement based on SQL to create tables for analysis or marts

Need to know before starting?

Data Analysis SQL Fundamentals lecture understanding required

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Courses

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(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

Curriculum

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91 lectures ∙ (15hr 10min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. Introduction to the lecture and establishment of a practical environment

8 lectures ∙ (40min)

Section 2. Visualization Overview

6 lectures ∙ (51min)

Section 3. Sales Analysis - 01

13 lectures ∙ (1hr 52min)

15. Introducing the North Wind Commerce Dataset for Sales Analysis - 01
09:33
16. Introducing the North Wind Commerce Dataset for Sales Analysis - 02
06:08
17. Introduction to Sales Analysis
01:39
18. Get daily/weekly/monthly/quarterly sales and number of orders using SQL
11:24
19. Visualize sales and number of orders by day/week/month/quarter
08:43
20. Get monthly sales by category, number of orders, and ratio to total sales using SQL
13:02
21. Get sales by product, sales ratio by product category, and sales ranking of products in the corresponding product category using SQL
10:20
22. Visualize monthly sales by category and visualize sales by category with treemap
09:02
23. Get and visualize cumulative monthly sales for the same year and cumulative monthly sales for the same quarter using SQL
07:50
24. Find moving average sales with SQL
09:41
25. Weighted Moving Average Sales SQL Logic Explained
11:38
26. Get Weighted Moving Average Sales with SQL
09:13
27. Visualizing Moving Average Sales
04:12

Section 4. Sales Analysis - 02

7 lectures ∙ (59min)

Section 5. Order Analysis

11 lectures ∙ (1hr 47min)

Section 6. Website Access and Usage Analysis - 01

12 lectures ∙ (2hr 17min)

Section 7. Website Access and Usage Analysis - 02

6 lectures ∙ (1hr 14min)

Section 8. Website Performance Analysis - 01

14 lectures ∙ (2hr 27min)

Section 9. Website Performance Analysis - 02

14 lectures ∙ (3hr 0min)

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44 reviews

헬로월드
Reviews 27
∙
Average Rating 4.9
5
100% enrolled
존경합니다. 감사합니다. 사랑합니다. 제 랜선 사수이십니다.
- 권 철민
  Instructor
  좋은 평가에 한참 기분 좋아졌습니다. 감사합니다. .
asusman
Reviews 1
∙
Average Rating 5.0
5
100% enrolled
정말 최고의 SQL 데이터 분석 강의 중 하나라고 단언할 수 있을 것 같습니다. 기본적인 SQL 문법을 배웠지만, 뭔가 애매한 SQL 실력을 다양한 실전 사례를 통해 확실하게 향상 시키고 싶으신 분들에게 강력 강력 추천합니다. 강사님의 훌륭한 강의력과 매우 알찬 강의 내용 덕분에 SQL에 대해 새롭게 눈을 뜬 것 같은 기분이며, 강의를 들으시면서 실습도 꾸준히 병행하신다면 무조건 실력이 향상될 수 밖에 없을 정도로 퀄리티가 높은 강의입니다. 또한 강의 중 궁금한 부분에 대해서도 친절하게 답변해주셔서 두 배로 좋았습니다. 정말 추천합니다. 감사합니다.
- 권 철민
  Instructor
  SQL의 강력함에 새롭게 눈을 뜨셨다니 저도 큰 보람을 느낍니다. 훌륭한 수강평에 감사드립니다.
김선영
Reviews 5
∙
Average Rating 5.0
5
46% enrolled
강의 정말 유익하네요 많이 배워 갑니다 감사합니다!!!
끝까지간다
Reviews 2
∙
Average Rating 5.0
5
20% enrolled
실전적인 사례가 듬뿍 담긴 훌륭한 SQL강의입니다. 늘 실전 분석 경험이 없어서 실력 향상에 어려움이 많았는데, 본 강의가 큰 도움이 되었습니다.
홍태경
Reviews 30
∙
Average Rating 5.0
5
31% enrolled
작년 이맘때 데이터 엔지니어 신입으로 입사하며 강사님의 SQL 파운데이션 + 데이터 분석 강의를 둘 다 보겠다는 패기로 동시에 구매했던 1인 입니다 '난 이쪽 분야에 재능이 없나.. 강의를 볼 때는 이해는 되는데.. 정작 업무에서는 왜 이리 감이 안 잡히지' 라고 하며 SQL 파운데이션만 복습 하며 이리치이고 저리 치이고 1년이 지나 꼴에 조금 익숙해 졌는지 어제부터 강사님의 sql 데이터 분석 강의를 시작 하였습니다 이동평균이니 가중평균이니 역시..초보자인 저의 입장에서는 쉽지가 않네요 ㅎㅎ 무제한이라 정말 너무 다행이네요 ..ㅎㅎ 다른 데이터 분석 SQL 강의는 보지 못하였지만 해당 강의 역시 가장 쉽게 잘 설명해 주셧을거라 믿고 천천히 꾸준히 완강 하겠습니다 하나의 바램이라면 매출과 같은 비즈니스 회계, 통계 모든 것이 낯서니 BI 분석가가 원하는 방향대로 ETL 하여 데이터를 쌓는대도 너무 큰 어려움이 있네요 ㅎㅎ 누구나 볼 수 있는 sql 파운데이션 수준 정도의 처럼 회계, 통계학, 공학수학등 이 나온다면 너무 행복할거 같습니다 이런 질 좋은 강의를 낮은 값에 제공해 주셔서 너무 감사합니다 항상 응원합니다!
- 권 철민
  Instructor
  오, 장문의 수강평 넘 감사드립니다. 꾸준히 본 강의의 실습을 반복적으로 따라해보신다면 어디서나 인정받는 SQL 분석 전문가가 되실 수 있으실 것입니다.

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