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コース

SQL でのデータ操作

基礎スキルレベル

更新日 2025/12

多様なデータサイエンスの課題に対応するために必要な複雑なSQLクエリを習得し、PostgreSQLにおける分析用に堅牢なデータセットを準備します。

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コース説明

データベース内のテーブルからデータを集約したり結合したりする方法は学びましたね。では次は何をすればよいでしょうか？データをどのように操作・変換し、より意味のある形にしていくのでしょうか？この中級レベルのコースでは、リレーショナルデータベース内の情報を整形・フィルタリング・分類するために不可欠な関数を学び、SQL の道具箱を広げ、複雑な問いに答えられるようになります。CASE 文、サブクエリ、ウィンドウ関数をしっかり使いこなしながら、European Soccer Database を用いてサッカーに関する興味深い事実も見つけていきます。動画にはライブ字幕があります。動画左下の「Show transcript」をクリックすると表示できます。コースの用語集は、右側のリソースセクションにあります。 CPE クレジットを取得するには、コースを完了し、認定アセスメントで 70% 以上のスコアを達成する必要があります。右側の CPE クレジットの案内をクリックするとアセスメントに移動できます。

前提条件

Joining Data in SQL

1

We'll take the CASE

In this chapter, you will learn how to use the CASE WHEN statement to create categorical variables, aggregate data into a single column with multiple filtering conditions, and calculate counts and percentages.

We'll take the CASE

Basic CASE statements

CASE statements comparing column values

CASE statements comparing two column values part 2

In CASE things get more complex

In CASE of rivalry

Filtering your CASE statement

CASE WHEN with aggregate functions

COUNT using CASE WHEN

Conditional selection and summation with CASE WHEN

Using CASE and AVG to derive fractions

チャプター開始

2

Short and Simple Subqueries

In this chapter, you will learn about subqueries in the SELECT, FROM, and WHERE clauses. You will gain an understanding of when subqueries are necessary to construct your dataset and where to best include them in your queries.

WHERE are the Subqueries?

Filtering using scalar subqueries

Filtering using a subquery with a list

Filtering with more complex subquery conditions

Subqueries in FROM

Joining Subqueries in FROM

Building on Subqueries in FROM

Subqueries in SELECT

Add a subquery to the SELECT clause

Subqueries in Select for Calculations

Subqueries everywhere! And best practices!

ALL the subqueries EVERYWHERE

Add a subquery in FROM

Add a subquery in SELECT

チャプター開始

3

Correlated Queries, Nested Queries, and Common Table Expressions

In this chapter, you will learn how to use nested and correlated subqueries to extract more complex data from a relational database. You will also learn about common table expressions and how to best construct queries using multiple common table expressions.

Correlated subqueries

Getting started with correlated subqueries

Correlated subquery with multiple conditions

Nested subqueries

Getting started with nested subqueries

Nest a subquery in FROM

Common Table Expressions

Clean up with CTEs

Organizing with CTEs

CTEs with nested subqueries

Deciding on techniques to use

Get team names with a subquery

Get team names with correlated subqueries

Get team names with CTEs

Which technique to use?

チャプター開始

4

Window Functions

You will learn about window functions and how to pass aggregate functions along a dataset. You will also learn how to calculate running totals and partitioned averages.

The match is OVER

What's OVER here?

Flip OVER your results

OVER with a PARTITION

PARTITION BY a column

PARTITION BY multiple columns

Sliding windows

Slide to the left

Slide to the right

Bringing it all together

Setting up the home team CTE

Setting up the away team CTE

Putting the CTEs together

Add a window function

チャプター開始

SQL でのデータ操作

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