לשלוף את הנתונים הנכונים
כותבים שאילתות, מסננים ומארגנים נתונים ומתרגמים צורך עסקי לתוצאה שאפשר לבדוק ולהציג.
מק״ט משרד הביטחון 14760SQL לניתוח נתוניםT-SQLSQL ServerAI Co-Piloting
SQL Language For Data Analysis
קורס SQL
קורס יישומי שמחבר בין מסדי נתונים, כתיבת שאילתות וניתוח עסקי — מהיכרות עם סביבת SQL Server ועד חיבורים בין מערכות, מודלים אנליטיים ועבודה מבוקרת עם כלי AI.
- שפת שאילתות
- SQL · T-SQL
- סביבת ניהול
- SSMS
- מודלים
- Warehouse · Lakehouse
- מרצה
- דניאל ברק
מה מקבלים בקורס
לא רק לכתוב קוד
להפוך שאלה לניתוח
הקורס בונה רצף עבודה: מבינים היכן הנתונים נמצאים, כותבים שאילתה, מחברים מקורות, בודקים את התוצאה ומפיקים מדדים שאפשר להסביר למקבלי החלטות.
לחבר מקורות בעזרת JOINs
מצליבים נתונים ממערכות שונות כדי לנתח יחד מכירות, שיווק, משאבי אנוש, תפעול ומדדים פיננסיים.
לבנות חישובים וניתוחים מתקדמים
עובדים עם פונקציות, אגרגציות, שאילתות משנה ופונקציות חלון כדי לחשב מגמות, ממוצעים, אחוזי המרה, פערים וחריגות.
להבין את ארכיטקטורת הדאטה
משווים בין Data Warehouse, Data Lake ו־Lakehouse, ומכירים מודל כוכב וכלי AI המסייעים בכתיבה ובאופטימיזציה.
למי הקורס מתאים
למי שעובדים עם נתונים ורוצים להגיע למקור
הקורס מתאים למי שרוצים להוסיף לשגרת העבודה יכולת עצמאית לשלוף, לחבר ולנתח נתונים ממסדי נתונים ארגוניים.
- אנליסטיות ואנליסטים בתחילת הדרך שרוצים לבנות בסיס מקצועי ב־SQL וב־T-SQL
- מי שעובדים עם Excel או Power BI ורוצים להגיע ישירות לנתונים שבמסד הארגוני
- נשות ואנשי מחקר, מידע ובינה עסקית שצריכים לשלוף, לחבר ולבדוק נתונים ממקורות שונים
- מנהלות, מנהלים ובעלי תפקידים שמפיקים מדדים ודוחות ורוצים להבין כיצד הנתונים בנויים ומחושבים
- מי שרוצים להשתמש בכלי AI לכתיבת שאילתות באופן מבוקר — תוך בדיקת התחביר והתוצאה
תוכנית הקורס
מהשרת והשאילתה
למודל ולתובנה עסקית
נושאי הסילבוס מוצגים בארבעה שלבים: יסודות וסביבה, כתיבת שאילתות, כלים מתקדמים ומודלים אנליטיים.
מסדי נתונים, סביבה ויסודות
מבינים את מבנה עולם הדאטה ומקימים סביבת עבודה לשליפה ולניתוח.
מסדי נתונים ומחסני נתונים
מכירים Database ו־Data Warehouse, משווים בין עבודה ב־SQL לבין Power BI ובוחנים אילו תוצרים אנליטיים אפשר להפיק מכל כלי.
סביבת העבודה וארכיטקטורת הדאטה המודרנית
מקימים סביבת עבודה ב־SQL Server Management Studio ומכירים את התפתחות Data Warehouse ל־Data Lake ול־Lakehouse, לרבות Snowflake ו־Microsoft Fabric.
מושגי יסוד וסוגי נתונים ב־SQL Server
מנווטים בשרת, מכירים סוגי נתונים וכותבים שאילתות בסיסיות עם WHERE, IN ו־BETWEEN, לצד פונקציות טקסט ותאריך.
שאילתות, סינון וחיבור מקורות
מתרגמים צורך עסקי לקוד ומחברים טבלאות ומערכות מידע.
שאילתות T-SQL וכתיבה בסיוע AI
מתרגלים SELECT, סינון ולוגיקה, ORDER BY, GROUP BY ו־TOP, ומשתמשים ב־ChatGPT לתרגום דרישה עסקית לשלד קוד תקני שנבדק מול הנתונים.
פונקציות, JOINs, שאילתות משנה ו־DML
מחברים טבלאות ומערכות מידע, עובדים עם שאילתות משנה ועם UPDATE, INSERT ו־DELETE, ומתרגלים Data Blending בין נתוני שיווק, מכירות, משאבי אנוש ורווחיות.
מבנה נתונים ושאילתות מתקדמות
מעמיקים בניהול אובייקטים, אגרגציות, תצוגות ואופטימיזציה.
יחסים, נורמליזציה וניהול מבנה הנתונים
לומדים יחסים בין טבלאות, נורמליזציה ופקודות DDL, ועובדים עם מסדי נתונים, סכמות, טבלאות, מפתחות, אילוצים, משתנים, תצוגות, לולאות ותנאים.
אגרגציות, תצוגות ושאילתות מתקדמות
משתמשים ב־GROUP BY וב־HAVING לחישוב מדדים, יוצרים Views, פרוצדורות ופונקציות משתמש, ומעמיקים בשאילתות משנה, בפונקציות חלון ובאופטימיזציה בעזרת כלי AI.
מודלים אנליטיים וארכיטקטורת דאטה
מחברים את השאילתות למודלים שמאפשרים ניתוח יעיל בקנה מידה ארגוני.
מודלים אנליטיים וקשרים בין טבלאות
מבינים מודלי נתונים היררכיים וקשרים בין טבלאות ומתרגלים שליפת נתונים המתאימה לעבודה עם מחסני נתונים ולצרכים אנליטיים.
Star Schema, Big Data ו־Data Lake
מכירים חלוקה לטבלאות עובדות וממדים, בוחנים כיצד מודל כוכב תומך בניתוח יעיל ומקבלים מבוא לעקרונות אגמי נתונים ונתוני עתק בתעשייה.
הובלה מקצועית
מהמבנה והתחביר
לשאילתה שעובדת
תוכנית הלימודים מלווה את המעבר מהיכרות עם מסדי נתונים ועד עבודה עם שאילתות, מודלים וכלים מתקדמים לניתוח נתונים.
דניאל ברק
SQL, T-SQL, מסדי נתונים, מחסני נתונים ומודלים אנליטיים
איך זה עובד בפועל
לומדים את השפה
ומתרגלים שאלות מהעבודה
- עבודה בסביבת SQL Server Management Studio והיכרות מעשית עם מבנה השרת.
- תרגול כתיבת שאילתות, סינון, מיון, קיבוץ וחישוב מדדים מתוך דרישות עסקיות.
- הצלבת נתונים באמצעות JOINs, לרבות דוגמאות מעולמות השיווק, המכירות, משאבי האנוש והפרויקטים.
- תרגול חישובי ותק, ניתוח פיגור בתשלומים וסטנדרטיזציה של נתוני טקסט.
- שימוש בכלי AI ליצירת שלד שאילתה ולאופטימיזציה, לצד בדיקה עצמאית של הקוד והתוצאה.
- השוואת Data Warehouse, Data Lake ו־Lakehouse לפי סוג הנתונים והצורך הארגוני.
אפשרויות לימוד והרשמה
קורס עצמאי
או רכיב ב־אנליסט נתונים Data Analyst
פרטי המחזור וההרשמה נמסרים בשיחת התאמה. כל אפשרות לסיוע במסגרת מסלול מותנית בזכאות, באישור הגוף המוסמך ובתקציב הזמין.
משרד הביטחון
הקורס מופיע בהסכם לפורשי צה״ל במק״ט 14760. מימוש הוואוצ'ר כפוף לזכאות ולאישור הגורם המוסמך.
אנליסט נתונים Data Analyst
הקורס מוצג כרכיב ב־אנליסט נתונים Data Analyst. אפשרות הסיוע נבדקת במסגרת המסלול ובכפוף לזכאות, לאישור ולתקציב הזמין.
הרשמה לקורס העצמאי
אפשר לקבל בשיחת התאמה את פרטי המחזור, מתכונת הלימודים, זמינות המקום ותנאי ההרשמה העדכניים.
לקבלת פרטי המחזור העדכניים ולבדיקת המסלול המתאים:
לשיחת התאמההמשך במסלול מקצועי
רוצים לחבר את SQL לדשבורדים?
ממשיכים ל־אנליסט נתונים Data Analyst
שיחת התאמה ופרטי הרשמה
רוצים לשלוף ולנתח נתונים ישירות מהמקור?
פנו אלינו לקבלת מידע על תוכנית הקורס, פרטי המחזור, מתכונת הלימודים ותנאי ההרשמה. השיחה אינה מבטיחה מקום בקורס או זכאות לסיוע.
מכללת בר־אוריין · בהנהלת ד״ר ענת קלומל-פרוכצוייג · סמל מוסד 48900 · מק״ט משרד הביטחון 14760
ייתכנו שינויים בתוכנית, בסדר הנושאים, במרצה ובמתכונת. פתיחת הקורס כפופה למספר נרשמים מינימלי ולאישור המכללה. כל סיוע במסגרת מסלול כפוף לזכאות פרטנית, לאישור הגוף המוסמך ולתקציב הזמין. מימוש וואוצ'ר של משרד הביטחון כפוף לזכאות ולאישור הגורם המוסמך.