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コース

SQL のデータ操作

基礎スキルレベル

更新日 2025/12

データサイエンスに関わる多様な問いに答え、PostgreSQL を使って、堅牢なデータセットを準備できるよう、複雑な SQL クエリ学びます。

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SQLData Manipulation

4時間

15 ビデオ

55 演習

4,700 XP

320K+

修了証明書

何千もの企業の従業員が支持

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コース説明

テーブルのデータを集計・結合する方法を学んだ次のステップとして、データをどのように操作・変換し、最大限に活用するかを学びます。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理・フィルタリング・分類するために必要な関数を習得し、SQL のスキルをさらに広げて複雑な問いに答える力を身につけます。CASE 式、サブクエリ、ウィンドウ関数の実践的な使い方を学びながら、欧州サッカーデータベースを使ってサッカーに関するさまざまな情報も発見しましょう。ビデオには文字起こしが含まれており、ビデオ左下の「文字起こしを表示」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で確認できます。 CPE クレジットを取得するには、コースを修了し、アセスメント評価で 70% 以上を取る必要があります。右側の CPE クレジットの案内をクリックすると、評価ページに移動できます。

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

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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

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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?

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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

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SQL のデータ操作

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