Name: SQL में Exploratory Data Analysis
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कोर्स विवरण

आपके पास एक डेटाबेस है। अब आगे क्या करेंगे? तालिकाओं को जॉइन करना, बेसिक फंक्शनों का उपयोग, डेटा को ग्रुप करना, और सबक्वेरी चलाने जैसी आपकी मौजूदा स्किल्स के आधार पर, आपके SQL सफर का अगला कदम है डेटाबेस और उसमें मौजूद डेटा को एक्सप्लोर करना सीखना। Stack Overflow, Fortune 500 कंपनियों, और Evanston, IL की 311 हेल्प रिक्वेस्ट्स के डेटा का उपयोग करते हुए, आप numeric, character, और date/time डेटा टाइप्स से परिचित होंगे। आप फंक्शनों का उपयोग करके बिना डेटाबेस से बाहर गए डेटा को aggregate, summarize, और analyze करेंगे। डेटा में मौजूद errors और inconsistencies आपको रोकेंगी नहीं! आप देखने लायक आम समस्याएँ और गंदे डेटा को साफ करने की रणनीतियाँ सीखेंगे। इस कोर्स के अंत तक, आप अपने PostgreSQL डेटाबेस को एक्सप्लोर करना और उनमें मौजूद डेटा का विश्लेषण करना शुरू करने के लिए तैयार होंगे।वीडियो में live transcripts शामिल हैं जिन्हें आप वीडियो के नीचे-बाएँ स्थित "Show transcript" पर क्लिक करके देख सकते हैं। कोर्स का glossary दाईं ओर resources सेक्शन में मिल जाएगा। CPE क्रेडिट्स पाने के लिए आपको कोर्स पूरा करना होगा और qualified assessment में 70% स्कोर हासिल करना होगा। आप दाईं ओर CPE credits कॉलआउट पर क्लिक करके assessment तक जा सकते हैं।

पूर्वापेक्षाएँ

Data Manipulation in SQL

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

डेटाबेस में क्या है?

डेटाबेस की जाँच की शुरुआत तालिकाओं और उन्हें जोड़ने वाली foreign keys की पहचान से करें। missing values ढूँढ़ें, observations की संख्या गिनें, और तालिकाओं को जॉइन करके समझें कि वे आपस में कैसे संबंधित हैं। इस दौरान coalescing और casting के बारे में भी जानें।

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न्यूमेरिक डेटा का सारांश और एग्रीगेशन

आप min और max जैसे फंक्शनों पर आगे बढ़ते हुए न्यूमेरिक डेटा का नए तरीकों से सारांश बनाना सीखेंगे। अपनी टूलकिट में average, variance, correlation, और percentile फंक्शनों को जोड़ें, और numeric वैल्यूज़ को truncate और round करना भी सीखें। complex क्वेरी बनाएँ और temporary tables बनाकर अपने परिणाम सेव करें।

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कैटेगोरिकल डेटा और अनस्ट्रक्चर्ड टेक्स्ट की जाँच

टेक्स्ट, या character, डेटा अक्सर बिखरा हुआ होता है, लेकिन आप case, spacing, और delimiters में inconsistencies से निपटना सीखेंगे। एक temporary table का उपयोग करके उलझे हुए categorical डेटा को मानकीकृत वैल्यूज़ में recode करना सीखें जिन्हें आप count और aggregate कर सकें। Evanston, IL को सबमिट की गई help requests को एक्सप्लोर करते समय unstructured टेक्स्ट से नए वैरिएबल निकालें।

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तिथियों और टाइमस्टैम्प्स के साथ काम करना

समय क्या हुआ है? इस अध्याय में, आप जानना सीखेंगे। आप date/time डेटा को hour, day, month, या year के हिसाब से aggregate करेंगे और time series बनाना तथा उनमें gaps ढूँढ़ने का अभ्यास करेंगे।