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Time Series Analysis in PostgreSQL

Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.

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Descripción del curso

This course teaches you how to leverage PostgreSQL to handle date and time data. You'll learn about functions and calls to help you parse through and manipulate this data, make calculations, and use window functions.

Work with time series data



You’ll learn about various date and time data types and how to convert between them, manipulate their granularity, and perform calculations, including aggregations, partitioning, and running averages. These insights will help you add value to existing time series data.

Apply time series analysis to real-world data



You'll apply these techniques to real-world data to analyze temperatures, look at train schedules, and review how the popularity of news articles can change over time.
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  1. 1

    Introduction to Date and Time Data in PostgreSQL

    Gratuito

    In this chapter, you’ll be introduced to date and time data types. You’ll learn how to convert text and numeric data to date and time format—and how to convert the other way around too!

    Reproducir Capítulo Ahora
    Introduction to date and time data types
    50 xp
    PostgreSQL data types
    50 xp
    INSERT time INTO table
    100 xp
    Working with time zone information
    50 xp
    Find the time zones
    100 xp
    Convert to a different time zone
    100 xp
    Converting between date, time, and text
    50 xp
    Casting dates
    100 xp
    Converting dates
    100 xp
    Converting date and times
    100 xp
  2. 3

    Using Window Functions to Analyze Time Series Data

    In this chapter, you’ll work with window functions. You'll begin learning about partitions and partitioning and how they work with window functions. You'll be able to find the top items when ranking your data.

    Reproducir Capítulo Ahora
  3. 4

    Calculating Running Totals and Moving Averages

    In the final chapter, you’ll level up your skills by calculating the running total, running average, and even moving average to enhance your time series analysis.

    Reproducir Capítulo Ahora
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Colaboradores

Collaborator's avatar
Mark Plutowski
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Izzy Weber

Requisitos Previos

Joining Data in SQL
Jasmin Ludolf HeadshotJasmin Ludolf

Data Science Content Developer, DataCamp

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