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Kurs

Explorative Datenanalyse in SQL

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 01/2026
Dieser Kurs zeigt, wie Datenbanken aus Tabellen aufgebaut sind, welche Beziehungen zwischen ihnen bestehen und wie Daten gespeichert werden.
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SQLExploratory Data Analysis4 Std.16 Videos57 Übungen4,650 XP170K+Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

Du hast Zugang zu einer Datenbank. Was tust du als Nächstes? Aufbauend auf deinen bereits vorhandenen Kenntnissen über das Verknüpfen von Tabellen, die Verwendung grundlegender Funktionen, das Gruppieren von Daten und die Verwendung von Unterabfragen besteht der nächste Schritt auf deiner SQL-Reise darin, zu lernen, wie du eine Datenbank und die darin enthaltenen Daten untersuchen kannst. Anhand von Daten von Stack Overflow, Fortune-500-Unternehmen und Anfragen aus der Stadt Evanston, wirst du mit numerischen, zeichenbasierten und Datum/Uhrzeit-Datentypen vertraut gemacht. Du wirst Funktionen verwenden, um Daten zu aggregieren, zusammenzufassen und zu analysieren, ohne die Datenbank verlassen zu müssen. Fehler und Inkonsistenzen in den Daten werden dich nicht aufhalten! Du lernst, auf welche Probleme du achten musst und wie du unsaubere Daten bereinigen kannst. Am Ende dieses Kurses kannst du deine eigenen PostgreSQL-Datenbanken erkunden und die darin enthaltenen Daten analysieren.

Voraussetzungen

Data Manipulation in SQL
1

What's in the Database?

Start exploring a database by identifying the tables and the foreign keys that link them. Look for missing values, count the number of observations, and join tables to understand how they're related. Learn about coalescing and casting data along the way.
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2

Summarizing and Aggregating Numeric Data

You'll build on functions like min and max to summarize numeric data in new ways. Add average, variance, correlation, and percentile functions to your toolkit, and learn how to truncate and round numeric values too. Build complex queries and save your results by creating temporary tables.
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3

Exploring Categorical Data and Unstructured Text

Text, or character, data can get messy, but you'll learn how to deal with inconsistencies in case, spacing, and delimiters. Learn how to use a temporary table to recode messy categorical data to standardized values you can count and aggregate. Extract new variables from unstructured text as you explore help requests submitted to the city of Evanston, IL.
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4

Working with Dates and Timestamps

Explorative Datenanalyse in SQL
Kurs
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