- Регистрация
- 8 Сен 2016
- Сообщения
- 562.570
- Реакции
- 269.199
[Складчина: SQL для анализа данных [Глеб Михайлов]]
**Чему вы научитесь**
- Принципы SQL для анализа данных
- SQL в Google Colab и Jupyter
- Оконные функции
- Подзапросы
- CTE
- Как тренировать SQL?
- Примеры реальных задач
- О курсе
Приветствую всех! Меня зовут Глеб Михайлов, я аналитик и дата саентист с десятилетним стажем. Без SQL эта работа немыслима, ведь практически все данные хранятся в SQL базах данных. Для работы с данными необходимо уметь извлекать их из базы.
В этом курсе я делюсь своим опытом написания SQL запросов за десять лет. Основу курса составляет практика, подкрепленная примерами. Я расскажу о правильном написании псевдонимов, группировке данных, работе с подзапросами и CTE, а также научу использовать оконные функции.
Все примеры в курсе выполняются в Google Colab с использованием базы данных sqlite3. Почему именно так? Потому что это окружение наиболее приближено к рабочему. На практике вы будете писать запросы из Jupyter (аналог Colab) к вашей собственной базе данных. Это идентично тому, что я показываю в курсе, что поможет вам легко освоить рабочий стиль SQL.
В курсе я также рассмотрю несколько реальных задач из тестов и собеседований, подскажу где можно тренировать SQL и как это лучше всего сделать.
Пришло время сделать SQL своим родным языком!
**Для кого этот курс**
Аналитики, дата саентисты и все желающие совершенствовать свои навыки SQL.
**Начальные требования**
Знакомство с Python в Jupyter или Google Colab, но можно разобраться и по ходу обучения.
**Чему вы научитесь**
- Принципы SQL для анализа данных
- SQL в Google Colab и Jupyter
- Оконные функции
- Подзапросы
- CTE
- Как тренировать SQL?
- Примеры реальных задач
- О курсе
Приветствую всех! Меня зовут Глеб Михайлов, я аналитик и дата саентист с десятилетним стажем. Без SQL эта работа немыслима, ведь практически все данные хранятся в SQL базах данных. Для работы с данными необходимо уметь извлекать их из базы.
В этом курсе я делюсь своим опытом написания SQL запросов за десять лет. Основу курса составляет практика, подкрепленная примерами. Я расскажу о правильном написании псевдонимов, группировке данных, работе с подзапросами и CTE, а также научу использовать оконные функции.
Все примеры в курсе выполняются в Google Colab с использованием базы данных sqlite3. Почему именно так? Потому что это окружение наиболее приближено к рабочему. На практике вы будете писать запросы из Jupyter (аналог Colab) к вашей собственной базе данных. Это идентично тому, что я показываю в курсе, что поможет вам легко освоить рабочий стиль SQL.
В курсе я также рассмотрю несколько реальных задач из тестов и собеседований, подскажу где можно тренировать SQL и как это лучше всего сделать.
Пришло время сделать SQL своим родным языком!
**Для кого этот курс**
Аналитики, дата саентисты и все желающие совершенствовать свои навыки SQL.
**Начальные требования**
Знакомство с Python в Jupyter или Google Colab, но можно разобраться и по ходу обучения.
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Классика и элегантность (2023) [Янина Цыбульская]
- Domestika Plus — подписка на творческие онлайн-курсы [№1 на 1 месяц] [domestika.org]
- [PSD] Коллаж Ёлочный базар [nezabudka]
- [Вязание] Norma Blouse — полосатый джемпер спицами из мохера | мягкий базовый пуловер [Вяжи.ру] [My Favourite Things]
- Психолого-сексологическое консультирование в сексологии. Модуль I [Международная академия сексологии] [Инна Сорока, Андрей Пронин]
- [Шитьё] Пошив бомбера из натуральной кожи под рептилию + МК Резиночка [Анна Карпенко]
- Практикум по мировому гипнозу [Михаил Светлов]
- Практик трансформационных гипнотических путешествий, часть 07 из 10 (2026) [Игорь Ледоховский]