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PostgreSQL Übersichtsstatistiken und Fensterfunktionen

Lernen Sie, Abfragen für Analysen und Datenengineering mit Fensterfunktionen zu erstellen, dem SQL-Geheimtipp!

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Kursbeschreibung

Hast du dich jemals gefragt, wie Datenexperten SQL nutzen, um reale Geschäftsprobleme zu lösen, wie z. B. das Erstellen von Ranglisten, das Berechnen von gleitenden Durchschnitten und Gesamtsummen, das Deduplizieren von Daten oder die Durchführung von Time Intelligence? Wenn du bereits weißt, wie du mit SQL Daten auswählen, filtern, ordnen, zusammenführen und gruppieren kannst, ist dieser Kurs dein nächster Schritt. Am Ende wirst du Anfragen schreiben können wie ein Profi! Du lernst, wie du mit den Fensterfunktionen, der Geheimwaffe von SQL, Abfragen für Analysen und Data Engineering erstellst. Anhand von Flugdaten wirst du entdecken, wie einfach es ist, Fensterfunktionen zu nutzen, und wie flexibel und effizient sie sind.
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In den folgenden Tracks

Zertifizierung verfügbar

SQL Grundlagen

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Zertifizierung verfügbar

Assoziierter Datenanalyst in SQL

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  1. 1

    Einführung in die Fensterfunktionen

    Kostenlos

    In diesem Kapitel lernst du, was Fensterfunktionen sind und die beiden grundlegenden Unterklauseln für Fensterfunktionen, ORDER BY und PARTITION BY.

    Kapitel jetzt abspielen
    Einführung
    50 xp
    Fensterfunktionen vs. GROUP BY
    50 xp
    Zeilen nummerieren
    100 xp
    Nummerierung der Olympischen Spiele in aufsteigender Reihenfolge
    100 xp
    ORDER BY
    50 xp
    Nummerierung der Olympischen Spiele in absteigender Reihenfolge
    100 xp
    Nummerierung der olympischen Athleten nach gewonnenen Medaillen
    100 xp
    Titelverteidiger im Gewichtheben
    100 xp
    PARTITION BY
    50 xp
    Titelverteidiger nach Geschlecht
    100 xp
    Titelverteidiger nach Geschlecht und Veranstaltung
    100 xp
    Zeilennummern mit Partitionierung
    50 xp
  2. 2

    Abrufen, Ranking und Paging

    In diesem Kapitel lernst du drei praktische Anwendungen von Fensterfunktionen kennen: das Abrufen von Werten aus verschiedenen Teilen der Tabelle, das Einordnen von Zeilen nach ihren Werten und das Einteilen von Zeilen in verschiedene Tabellen.

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Datensätze

Summer olympics dataset

Mitwirkende

Collaborator's avatar
Sumedh Panchadhar
Collaborator's avatar
Mona Khalil
Collaborator's avatar
Marianna Lamnina
Fernando Gonzalez Prada HeadshotFernando Gonzalez Prada

Data Science Consultant

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