Name: AI SQL DEVELOPER - PODSTAWY I FUNDAMENTY - MS SQL SERVER <del>(2199,00 zł)</del>
SKU: 22298
Price: 197.00 PLN
Availability: InStock

AI SQL DEVELOPER – PODSTAWY I FUNDAMENTY – MS SQL SERVER ~~(2199,00 zł)~~

197,00 zł

Czy AI zabierze Ci pracę? – NIE
Ale programista pracujący z AI – JUŻ TAK.

Pracujesz z SQL / T-SQL?
To nie pytanie “Czy używać AI?”
Pytanie brzmi: “Czy robisz to świadomie, bezpiecznie i profesjonalnie?”

          AI SQL Developer to praktyczne szkolenie pokazujące, jak wykorzystać AI w codziennej pracy z Microsoft SQL Server – bez oddawania jej kontroli nad Twoim kodem.

CZEGO SIĘ NAUCZYSZ?

✔ wykrywać błędy składniowe, logiczne i semantyczne z pomocą AI
✔ pisać zapytania szybciej, zachowując pełną kontrolę nad jakością
✔ refaktoryzować i upraszczać istniejący kod SQL / T-SQL
✔ analizować skutki uboczne zapytań
✔ generować procedury, funkcje i widoki w sposób bezpieczny
✔ robić profesjonalny code review z wykorzystaniem AI
✔ rozpoznawać błędne lub niebezpieczne rekomendacje AI.

          To nie jest szkolenie o tym „jak generować SQL”.
To szkolenie o tym, jak myśleć jak deweloper i używać AI jako narzędzia, a nie zamiennika kompetencji.

TEN KURS JEST DLA CIEBIE, JEŚLI:

✔ pracujesz z Microsoft SQL Server
✔ znasz podstawy SQL / T-SQL
✔ chcesz drastycznie zwiększyć produktywność bez utraty kontroli
✔ myślisz o wydajności pracy i architekturze kodu.

          AI w pracy dewelopera SQL / T-SQL to już standard. Brak tej kompetencji oznacza spadek konkurencyjności i zostajesz daleko w tyle.

          Jeżeli chcesz pracować szybciej, mądrzej i bezpieczniej – to szkolenie jest dla Ciebie.

WYMAGANIA:

✔ Dostęp do ChatGPT, najlepiej w minimalnej wersji „GO”.

Description

Otrzymujesz ode mnie dodatkowo zadania, ćwiczenia, case’y i gotowe prompty do wspólnego wykonania razem ze mną, ale nic się nie przejmuj, bo jeśli czegoś nie uda Ci się zrobić, to z chęcią Ci pomogę. Dodatkowo możesz dołączyć do grupy na FB, gdzie wspólnie sobie pomagamy i rozwiązujemy różne problemy dotyczące tego kursu. Nauka właśnie w taki sposób jest najbardziej efektywna.

KURS SKŁADA SIĘ Z NASTĘPUJĄCYCH MODUŁÓW:

WSTĘP

[1] AI JAKO NARZĘDZIE PROGRAMISTY BAZ DANYCH
   ➡ 1.1 » CZYM AI JEST W KONTEKŚCIE PRACY Z SQL/T-SQL?
   ➡ 1.2 » CZYM AI NIE JEST W KONTEKŚCIE PRACY Z SQL/T-SQL?
   ➡ 1.3 » AI JAKO ASYSTENT, KONSULTANT I CODE REVIEWER
   ➡ 1.4 » TYPOWE ZASTOSOWANIA AI W PRACY Z SQL / T-SQL
   ➡ 1.5 » OGRANICZENIA AI – KLUCZOWE ASPEKTY
   ➡ 1.6 » KIEDY NIE WOLNO UFAĆ AI
   ➡ 1.7 » PODSUMOWANIE MODUŁU

[2] PRZYGOTOWANIE ŚRODOWISKA PRACY
➡ 2.1 » UTWORZENIE BAZY DANYCH NA POTRZEBY SZKOLENIA
➡ 2.2 » PRZYGOTOWANIE TABEL I DANYCH

[3] AI JAKO ELEMENT WORKFLOW DEWELOPERA SQL
   ➡ 3.1 » AI W PRACY Z SQL SERVER MANAGEMENT STUDIO (SSMS)
   ➡ 3.2 » PRACA Z RÓŻNYMI ARTEFAKTAMI SQL
   ➡ 3.3 » BEZPIECZEŃSTWO PRACY Z AI – ASPEKT KRYTYCZNY
   ➡ 3.4 » BUDOWANIE KONTEKSTU ZAPYTAŃ DLA AI
   ➡ 3.5 » MODEL PRACY: AI JAKO NARZĘDZIE POMOCNICZE
   ➡ 3.6 » CHECKLISTA DO MODUŁU JAKO MATERIAŁ DYDAKTYCZNY

[4] PRAKTYCZNY WSTĘP DO AI – CHATGPT
   ➡ 4.1 » CO TO JEST AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE), CZYLI SI (SZTUCZNA INTELIGENCJA)
   ➡ 4.2 » JAK DZIAŁA AI?
   ➡ 4.3 » WZORZEC PRAWIDŁOWEGO PROMPTA

[5] WYSZUKIWANIE I ANALIZA BŁĘDÓW SQL / T-SQL
   ➡ 5.1 » DEBUGOWANIE SQL: DLACZEGO TO TRUDNY OBSZAR?
   ➡ 5.2 » RODZAJE BŁĘDÓW W SQL I T-SQL
   ➡ 5.3 » BŁĘDY SKŁADNIOWE (SYNTAX ERRORS)
   ➡ 5.4 » BŁĘDY LOGICZNE (LOGIC ERRORS)
   ➡ 5.5 » BŁĘDY SEMANTYCZNE (SEMANTIC ERRORS)

[6] PISANIE ZAPYTAŃ SQL I T-SQL Z POMOCĄ AI
   ➡ 6.1 » DLACZEGO AI ŚWIETNIE NADAJE SIĘ DO PISANIA SQL
   ➡ 6.2 » MODEL PRACY: AI JAKO PAIR PROGRAMMER
   ➡ 6.3 » GENEROWANIE ZAPYTAŃ SELECT Z POMOCĄ AI
   ➡ 6.4 » GENEROWANIE JOIN Z POMOCĄ AI
   ➡ 6.5 » GROUP BY I HAVING – WSPARCIE AI
   ➡ 6.6 » CTE (COMMON TABLE EXPRESSIONS)
   ➡ 6.7 » PODZAPYTANIA – GENEROWANIE I REFAKTORYZACJA
   ➡ 6.8 » PISANIE PROCEDUR SKŁADOWANYCH Z POMOCĄ AI
   ➡ 6.9 » PISANIE FUNKCJI Z POMOCĄ AI
   ➡ 6.10 » WIDOKI – GENEROWANIE I PORZĄDKOWANIE
   ➡ 6.11 » AI JAKO GENERATOR PIERWSZEJ WERSJI ZAPYTANIA
   ➡ 6.12 » WALIDACJA ZAPYTAŃ WYGENEROWANYCH PRZEZ AI
   ➡ 6.13 » WAŻNE CHECKLISTY MODUŁU
   ➡ 6.14 » ZNACZENIE MODUŁU W CAŁYM SZKOLENIU

[7] REFAKORYZACJA KODU SQL / T-SQL
   ➡ 7.1 » CZYM OGÓLNIE JEST REFAKTORYZACJA KODU
   ➡ 7.2 » CZYM REFAKTORYZACJA SQL/T-SQL JEST, A CZYM NIE JEST?
   ➡ 7.3 » UPRASZCZANIE ZAPYTAŃ SQL/T-SQL
   ➡ 7.4 » ELIMINACJA ZBĘDNYCH JOIN’ÓW
   ➡ 7.5 » ELIMINACJA POWTARZAJĄCYCH SIĘ WARUNKÓW
   ➡ 7.6 » ZMIANA PODZAPYTAŃ NA CTE
   ➡ 7.7 » ZMIANA CTE NA JOIN’Y
   ➡ 7.8 » STANDARYZACJA STYLU T-SQL
   ➡ 7.9 » CZYTELNOŚĆ VS WYDAJNOŚĆ – DECYZJE ARCHITEKTONICZNE
   ➡ 7.10 » MODEL PRACY: REFAKTORYZACJA Z AI
   ➡ 7.11 » WAŻNE CHECKLISTY MODUŁU

[8] TŁUMACZENIE I ANALIZA ZAPYTAŃ
   ➡ 8.1 » WSTĘP DO CODE REVIEW
   ➡ 8.2 » DLACZEGO CZYTANIE SQL / T-SQL JEST TRUDNIEJSZE OD PISANIA SQL / T-SQL
   ➡ 8.3 » ANALIZA LOGIKI BIZNESOWEJ ZAPYTANIA
   ➡ 8.4 » ANALIZA SKUTKÓW UBOCZNYCH ZAPYTANIA
   ➡ 8.5 » TŁUMACZENIE SQL’A NA JĘZYK NATURALNY
   ➡ 8.6 » TŁUMACZENIE JĘZYKA NATURALNEGO NA SQL
   ➡ 8.7 » PRACA Z CUDZYM KODEM – DLACZEGO TO TRUDNE
   ➡ 8.8 » IDEALNE ZASTOSOWANIA MODUŁU
   ➡ 8.9 » MODEL PRACY – ANALIZA Z AI”

CO TERAZ?