SQL למתקדמים בעידן ה-AI

• אנליסטים ואנשי דאטה
• מפתחים העובדים עם בסיסי נתונים
• עובדים העוסקים בדוחות, בקרה וניתוח נתונים
• מי שרוצה להפוך SQL לכלי אנליטי וניהולי מתקדם

דרישות קדם

• שליטה ב-SQL בסיסי
• היכרות עם Select, Where, Group By ו-Join
• ניסיון בעבודה עם נתונים
• אין חובה בניסיון קודם ב-AI

סילבוס

חזרה ויישור קו

• עקרונות מתקדמים ב-SQL
• מבני נתונים וחשיבה אנליטית
• Best Practices לכתיבת שאילתות

פונקציות מתקדמות

• Window Functions
• שימושים נפוצים לניתוח מגמות
• CTEs
• Subqueries והשוואה בין גישות

שאילתות מורכבות ודינמיות

• שאילתות מקוננות
• לוגיקה מורכבת
• קריאות, תחזוקה וייעול קוד

ניהול נתונים מתקדם

• טיוב וניקוי נתונים
• זיהוי שגיאות וחריגות
• אופטימיזציה של ביצועים
• עבודה עם Indexes

ניתוחים מורכבים וזיהוי מגמות

• ניתוחי זמן
• השוואות תקופתיות

• מדדים, KPI ומגמות
• הפקת תובנות ניהוליות

עבודה עם נתונים גדולים

• סטים מורכבים
• חשיבה על ביצועים
• כתיבה יעילה בסביבות עתירות נתונים

שילוב SQL עם מערכות BI

• חיבור SQL ל-Power BI
• עבודה עם Tableau ו-Looker
• הכנת נתונים לדשבורדים
• תמיכה בהחלטות ניהוליות

אוטומציה של תהליכים מבוססי SQL

• הרצות תקופתיות
• בניית תהליכי דיווח
• שילוב SQL בזרימות עבודה

SQL בעבודה עם AI

• שימוש ב-AI לכתיבת שאילתות מורכבות
• הסבר ושיפור קוד קיים
• זיהוי טעויות ואופטימיזציה
• ניתוח נתונים ואיתור תובנות

כלי AI בעבודה אנליטית

• ChatGPT
• Copilot
• AI מובנה במערכות BI
• עבודה נכונה, ביקורתית ואחראית עם AI

תרגול מעשי מונחה

• פתרון תרחישים עסקיים
• עבודה על דאטה אמיתי
• משוב ושיפור

פרויקט גמר יישומי

• בחירת תרחיש עסקי
• בניית פתרון SQL מלא
• שילוב AI ו-BI
• הצגת תובנות והמלצות