লোড হচ্ছে…
মিশ্রকঠিনAI-এর জন্য SQL ও ডেটা হ্যান্ডলিংAI-এর মৌলিক ধারণা
AI-এর জন্য SQL ও ডেটা হ্যান্ডলিং: অ্যাডভান্সড
দক্ষ SQL থেকে AI-এর প্রোডাকশন ডেটার কাজ: উইন্ডো ফাংশন, ডিজাইন, ট্রানজ্যাকশন, পারফরম্যান্স, নিরাপত্তা, pandas, ETL, ML-এর ডেটাসেট আর ভেক্টর সার্চ — পরীক্ষিত দুই ভাষার টিউটোরিয়াল, ভিডিও আর তিনটা পরীক্ষা।
৩২ টি পাঠ৩ টি পরীক্ষা18h 4m
কোর্স সম্পর্কে
BitByte AI পথের Level 0-এর চতুর্থ বিষয় (দুই ভাগের দ্বিতীয় ভাগ), যাঁরা AI-এর জন্য SQL ও ডেটা হ্যান্ডলিং: বিগিনার শেষ করেছেন তাঁদের জন্য। AI আর ডেটা ইঞ্জিনিয়াররা প্রতিদিন ডেটাবেস নিয়ে যা করেন, সেটাই এখানে: অ্যানালিটিক্স SQL, মজবুত স্কিমা, একসাথে অনেক পরিবর্তনেও শুদ্ধ ডেটা, দ্রুত কোয়েরি, নিরাপদ অ্যাক্সেস, Python দিয়ে ডেটা সরানো ও পরিষ্কার, নির্ভরযোগ্য পাইপলাইন, ভবিষ্যৎ ফাঁস না করা ট্রেনিং ডেটাসেট, আর LLM ও RAG অ্যাপের ভেতরে SQL।
পাবেন দুই ভাষার একটা লেখা টিউটোরিয়াল, যার প্রতিটা উদাহরণ SQLite, MySQL বা PostgreSQL-এ চালিয়ে আউটপুট মিলিয়ে দেখা হয়েছে; IBM Technology, ByteByteGo, Hussein Nasser, Decomplexify, techTFQ প্রমুখের বাছাই করা ভিডিও; আর তিনটা পরীক্ষা।
আপনি যা শিখবেন
- CTE, রিকার্সিভ CTE আর উইন্ডো ফাংশন দিয়ে অ্যানালিটিক্স কোয়েরি লেখা: র্যাংকিং, রানিং টোটাল, গ্রোথ, কোহর্ট আর গ্যাপ-অ্যান্ড-আইল্যান্ড
- প্রয়োজন থেকে নরমালাইজড স্কিমা ডিজাইন করা, আর মাইগ্রেশন দিয়ে নিরাপদে তা বদলানো
- ট্রানজ্যাকশন, আইসোলেশন লেভেল আর লকিং দিয়ে একসাথে অনেক পরিবর্তনেও ডেটা শুদ্ধ রাখা
- ঠিক ইনডেক্স আর EXPLAIN প্ল্যান পড়ে কোয়েরি দ্রুত করা
- রোল আর ন্যূনতম অনুমতি দিয়ে ডেটাবেস সুরক্ষিত রাখা, আর প্যারামিটার দিয়ে SQL ইনজেকশন ঠেকানো
- SQL, Python, pandas, CSV, JSON, Excel আর Parquet-এর মধ্যে ডেটা সরানো; এলোমেলো ডেটা পরিষ্কার করা; ইডেমপোটেন্ট ETL পাইপলাইন বানানো
- SQL আর pandas দিয়ে লিকেজমুক্ত, পুনরুৎপাদনযোগ্য ML ডেটাসেট বানানো, আর AI অ্যাপে SQL ব্যবহার, pgvector দিয়ে ভেক্টর সার্চসহ
পাঠ্যক্রম
১. পড়ুন: AI-এর জন্য SQL ও ডেটা হ্যান্ডলিং — অ্যাডভান্সড
১ টি আইটেম২. CTE ও উইন্ডো ফাংশন
৪ টি আইটেম- CTE বনাম সাবকোয়েরি বনাম টেম্প টেবিল, আর রিকার্সিভ CTE13:14
- উইন্ডো ফাংশন: RANK, DENSE_RANK, LEAD ও LAG24:54
৩. ডিজাইন ও ট্রানজ্যাকশন
৪ টি আইটেম- এনটিটি রিলেশনশিপ ডায়াগ্রাম20:32
- ডেটাবেস নরমালাইজেশন: 1NF থেকে 5NF28:34
- উদাহরণসহ ACID বৈশিষ্ট্য4:57
- PostgreSQL-এ ট্রানজ্যাকশন আইসোলেশন লেভেল8:17
৪. নিজেকে যাচাই: কোয়েরি, ডিজাইন ও ট্রানজ্যাকশন
১ টি আইটেম৫. পারফরম্যান্স ও প্রোডাকশন
৭ টি আইটেম- ডেটাবেস ইনডেক্স কী?5:12
- SQL ইনডেক্স কীভাবে কাজ করে12:12
- SQL অপ্টিমাইজেশন: কোয়েরি চলার ক্রম বুঝুন5:56
- Postgres EXPLAIN-এর ব্যাখ্যা10:17
- চার মিনিটে SQL ভিউ4:23
- স্টোরড প্রসিডিওর ও ব্যবহার6:15
- একটা SQL ইনজেকশন আক্রমণ চালানো17:11
৬. Python ও ডেটা হ্যান্ডলিং
৩ টি আইটেম- pandas ও Python দিয়ে SQL ডেটাবেস16:59
- pandas দিয়ে ডেটা পরিষ্কার38:37
- SQLAlchemy ক্র্যাশ কোর্স60:32
৭. নিজেকে যাচাই: পারফরম্যান্স, নিরাপত্তা ও Python
১ টি আইটেম৮. পাইপলাইন ও মেশিন লার্নিং
৬ টি আইটেম- ETL কী?4:51
- AI ও অ্যানালিটিক্সের জন্য ETL বনাম ELT6:51
- ডেটা পাইপলাইন কী?8:28
- AI-এর জন্য ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং5:49
- মেশিন লার্নিংয়ে ডেটা লিকেজ কী?10:49
- ভেক্টর ডেটাবেস হিসেবে PostgreSQL14:25
৯. ওয়্যারহাউস ও স্কেল
৬ টি আইটেম- OLAP বনাম OLTP5:26
- ডেটা লেক বনাম ওয়্যারহাউস বনাম লেকহাউস7:53
- স্টার স্কিমা: ফ্যাক্ট ও ডাইমেনশন টেবিল6:59
- ১০০ সেকেন্ডে Kafka2:34
- ১০০ সেকেন্ডে Apache Spark3:19
- ডেটাবেস স্কেল করার সাতটা কৌশল8:41
১০. অনুশীলন ও চূড়ান্ত পরীক্ষা
২ টি আইটেম- SQL ইন্টারভিউয়ের প্রশ্ন সমাধান12:17
- SQL অ্যাডভান্সড — চূড়ান্ত পরীক্ষা (কঠিন)30:00
১১. বাড়তি অনুশীলন (ঐচ্ছিক)
১ টি আইটেম- SQL উইন্ডো ফাংশনের পূর্ণ কোর্স231:23
প্রয়োজনীয়তা
- বিগিনার কোর্স: AI-এর জন্য SQL ও ডেটা হ্যান্ডলিং: বিগিনার
- pandas-সহ Python ("AI-এর জন্য Python" কোর্স)
- ঐচ্ছিক: সার্ভারের উদাহরণগুলোর জন্য লোকালি MySQL আর PostgreSQL চালাতে Docker
পর্যালোচনা
আলোচনায় যোগ দিতে সাইন ইন করুন।