Manipulation de données en SQL
"Maîtrisez les requêtes SQL complexes pour répondre aux questions de science des données dans PostgreSQL."
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Description du cours
Vous avez appris à agréger et à joindre des données provenant de tables de votre base de données. Et maintenant, qu’allons-nous apprendre ? Comment manipuler, transformer et exploiter au mieux vos données ? Ce cours de niveau intermédiaire vous apprendra plusieurs fonctions essentielles qui sont nécessaires pour manipuler, filtrer et classer les informations dans une base de données relationnelle, pour élargir votre boîte à outils SQL et pour répondre à des questions complexes. Vous apprendrez à utiliser efficacement les instructions CASE, les sous-requêtes et les fonctions de fenêtre tout en découvrant des informations intéressantes sur le football grâce à la base de données européenne sur le football.
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Nous allons prendre l’instruction CASE
GratuitDans ce chapitre, vous allez apprendre à utiliser l’instruction CASE WHEN pour créer des variables catégorielles, agréger des données dans une seule colonne avec plusieurs conditions de filtrage, et calculer des effectifs et des pourcentages.
Nous allons prendre l’instruction CASE50 xpDéclarations CASE de base100 xpDéclarations CASE comparant les valeurs des colonnes100 xpDéclarations CASE comparant les valeurs de deux colonnes partie 2100 xpDans l’instruction CASE, les choses deviennent plus complexes50 xpEn cas de la rivalité100 xpFiltrage de votre instruction CASE100 xpCASE WHEN avec fonctions agrégées50 xpCOUNT utilisant CASE WHEN100 xpCOUNT et CASE WHEN avec conditions multiples100 xpCalcul du pourcentage avec CASE et AVG100 xp - 2
Sous-requêtes courtes et simples
Dans ce chapitre, vous allez en savoir plus sur les sous-requêtes dans les clauses SELECT, FROM et WHERE. Vous allez apprendre à déterminer à quel moment vous avez besoin de sous-requêtes pour construire votre ensemble de données et à quel endroit les inclure dans vos requêtes.
Où sont les sous-requêtes ?50 xpFiltrage à l’aide de sous-requêtes scalaires100 xpFiltrage à l’aide d’une sous-requête avec liste100 xpFiltrage avec conditions de sous-requête complexes100 xpSous-requêtes dans FROM50 xpJointure de sous-requêtes dans FROM100 xpConception de sous-requêtes dans FROM100 xpSous-requêtes dans SELECT50 xpAjout d’une sous-requête à la clause SELECT100 xpSous-requêtes dans SELECT pour les calculs100 xpDes sous-requêtes partout ! Et des bonnes pratiques !50 xpToutes les sous-requêtes EVERYWHERE100 xpAjouter une sous-requête dans FROM100 xpAjouter une sous-requête dans SELECT100 xp - 3
Requêtes corrélées, requêtes imbriquées et expressions courantes de table
Dans ce chapitre, vous allez apprendre à utiliser des sous-requêtes imbriquées et corrélées pour extraire des données complexes d’une base de données relationnelle. Vous apprendrez également à connaître les expressions de table courantes et à élaborer au mieux des requêtes utilisant plusieurs de ces expressions.
Sous-requêtes corrélées50 xpSous-requêtes corrélées de base100 xpSous-requête corrélée avec plusieurs conditions100 xpSous-requêtes imbriquées50 xpSous-requêtes simples imbriquées100 xpImbriquer une sous-requête dans FROM100 xpExpressions courantes de table50 xpNettoyage avec des expressions courantes de table100 xpOrganisation avec des expressions courantes de table100 xpExpressions courantes de table avec sous-requêtes imbriquées100 xpChoix des techniques à utiliser50 xpObtenir les noms des équipes avec une sous-requête100 xpObtenir les noms des équipes avec des sous-requêtes corrélées100 xpObtenir les noms des équipes avec des expressions de table courantes100 xpQuelle technique utiliser ?50 xp - 4
Fonctions de fenêtre
Vous apprendrez à connaître les fonctions de fenêtre et à transmettre des fonctions agrégées à un ensemble de données. Vous apprendrez également à calculer les totaux cumulés et les moyennes réparties.
C’est terminé50 xpLe match est terminé100 xpQu’est-ce qui est terminé ici ?100 xpInversez vos résultats100 xpFinaliser avec la fonction PARTITION50 xpUtiliser PARTITION BY sur une colonne100 xpUtiliser PARTITION BY sur plusieurs colonnes100 xpFenêtres coulissantes50 xpGlisser vers la gauche100 xpGlisser vers la droite100 xpÉtape finale50 xpConfiguration d’une expression de table courante pour l’équipe locale100 xpConfiguration d’une expression de table courante pour l’équipe extérieure100 xpÉlaboration d’expressions de table courantes100 xpAjouter une fonction de fenêtre100 xp
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collaborateurs
prérequis
Joining Data in SQLMona Khalil
Voir PlusData Scientist, Greenhouse Software
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