Роадмап

SQL-эксперт: от первого SELECT до ClickHouse

Путь в аналитику данных: от простых запросов до PostgreSQL под нагрузкой и ClickHouse с миллиардами строк.

4.52 отзыва197 студентов уже учатся

НовичокРусскийОбновлено в ноябре 2026

Чему ты научишься

Писать запросы SELECT, фильтровать, группировать и соединять таблицы
Считать метрики, когорты, RFM- и ABC-анализ на SQL
Пользоваться оконными функциями, CTE и подзапросами
Собирать отчёты в Excel и дашборды в Power BI и DataLens
Проектировать базы данных: нормализация, ключи, индексы
Читать планы запросов EXPLAIN ANALYZE и ускорять медленные запросы
Понимать транзакции, MVCC и блокировки в PostgreSQL
Строить аналитическое хранилище на ClickHouse и ETL-конвейеры на Airflow и dbt

Путь и программа

5 курсов по порядку — от первого урока до финиша. Программа каждого курса раскрывается в карточке.

1
SQL – для начинающих!
Бесплатно
Основа: SELECT, фильтры, группировка и JOIN с задачами в онлайн-редакторе
13 уроков 18 задач Сертификат ИИ-помощникТимур Сагитов
О курсе
2
Аналитик данных: SQL, Excel и Power BI с нуля до дашборда
1 124 ₽1 499 ₽
Аналитика на SQL: когорты, RFM, метрики, отчёты в Excel и дашборды в Power BI
42 урока 50 задач Сертификат ИИ-помощникТимур Сагитов
О курсе
3
Продвинутый SQL
749 ₽999 ₽
Глубже в SQL: рекурсия, проектирование баз, индексы и транзакции
24 урока 51 задача СертификатТимур Сагитов
О курсе
4
PostgreSQL для разработчика: от схемы до быстрых запросов
1 124 ₽1 499 ₽
PostgreSQL: планы запросов, индексы, блокировки и секционирование больших таблиц
46 уроков 38 задач Сертификат ИИ-помощникТимур Сагитов
О курсе
5
Data Engineering на Python: ETL, Airflow, ClickHouse и dbt
1 874 ₽2 499 ₽
Большие данные: ClickHouse, Parquet, ETL-конвейеры на Airflow и dbt
47 уроков 79 задач Сертификат ИИ-помощникТимур Сагитов
О курсе
Финиш
Пройдёте все курсы — и путь завершён

Для кого

Тем, кто хочет стать аналитиком данных с нуля
Тем, кто работает или хочет работать в банке, финтехе или ритейле с отчётностью и данными
Продуктовым и маркетинговым аналитикам, которым не хватает SQL
Разработчикам, которые хотят уверенно работать с базами данных
Тем, кто хочет вырасти до дата-инженера

Что нужно знать заранее

Опыт программирования не нужен — начинаем с самых простых запросов
Для последнего шага пригодится базовый Python — его можно пройти бесплатно в курсе «Python – для начинающих!»

Выгода пути

Весь путь дешевле, чем те же курсы по отдельности

КурсПо отдельностиВ роадмапе

SQL – для начинающих!По отдельностиБесплатноВ роадмапеБесплатно

Аналитик данных: SQL, Excel и Power BI с нуля до дашбордаПо отдельности1 499 ₽В роадмапе1 124 ₽

Продвинутый SQLПо отдельности999 ₽В роадмапе749 ₽

PostgreSQL для разработчика: от схемы до быстрых запросовПо отдельности1 499 ₽В роадмапе1 124 ₽

Data Engineering на Python: ETL, Airflow, ClickHouse и dbtПо отдельности2 499 ₽В роадмапе1 874 ₽

Итого весь путь

6 496 ₽4 871 ₽

Экономия 1 625 ₽ (−25%)

Преподаватели

Тимур Сагитов

4.8333077

Инженер-программист, Senior Python Developer. Основатель школы $ sudo teach IT и автор YouTube-канала о программировании с более чем 5 млн просмотров.

Ведёт:Продвинутый SQLPostgreSQL для разработчика: от схемы до быстрых запросовSQL – для начинающих!Data Engineering на Python: ETL, Airflow, ClickHouse и dbtАналитик данных: SQL, Excel и Power BI с нуля до дашборда

Отзывы студентов

4.52 отзыва

Kirill

SQL – для начинающих!10 ноября 2026

Понятно объясняют. Интересные задачи. Хорошая подача. Удобная практика

Анастасия

SQL – для начинающих!7 ноября 2026

Хороший материал, но человека совсем не знакомого с sql перепутанные по порядку комментарии в примерах запросов могут знатно запутать

О роадмапе

Частые вопросы

Статьи по теме

Что такое SQL и зачем он нужен новичку: как думать о данных простыми словами

Разберём, что такое базы данных и SQL без сложной теории: как выбирать данные, фильтровать их и собирать таблицы в отчёт. В конце — короткий план, как потренироваться и собрать первые запросы для портфолио.

SQL: диаграмма жизненного цикла индекса — от EXPLAIN до теста на регрессию производительности

Покажем практический процесс: как определить, какой индекс реально используется, когда он бесполезен, как проверить влияние после изменений схемы и как не словить деградацию запросов в будущем.

SQL-диагностика на практике: как понять, почему запрос медленный, по статистике, плану и индексовому покрытию

Покажем пошаговый подход: от EXPLAIN/ANALYZE до проверки селективности и покрытия индексами. На реальных типовых ошибках разберём, что менять в запросе и схеме, чтобы ускоряться стабильно.

Практический SQL для аналитики: как писать запросы, которые не “размножают” данные

Покажем типовые причины ошибок в JOIN-агрегациях, как диагностировать кратности и как строить запросы с предсказуемыми результатами. Будут примеры с CTE, агрегатами и проверками корректности на контрольных наборах данных.

SQL-инъекции и безопасные запросы: практики, которые реально защищают

Соберём чек-лист защиты от SQL-инъекций и ошибок обработки данных: параметризация, валидация идентификаторов, работа со списками (IN), безопасная сортировка/пагинация и как проверять, что ORM/клиент используют биндинг. Добавим примеры “как было” и “как правильно”.

SQL для практиков: оконные функции (WINDOW) для рейтингов, удержаний и сложной аналитики без подзапросов

Разберём, когда window functions дают выигрыш по читаемости и производительности: ранжирование, скользящие метрики, кумулятивные значения и построение “стабильных” витрин без фантомных дублей. Приведём типовые паттерны запросов и ловушки.