Ga naar hoofdinhoud

Cursus

Data-driven beslissingen nemen met SQL

GemiddeldVaardigheidsniveau

Bijgewerkt 11-2025

Leer hoe u een SQL-tabel analyseert en inzichten rapporteert aan het management.

Start Cursus Kosteloos

SQLData Literacy

4 u

15 videos

54 Opdrachten

4,550 XP

68,204

Bewijs van Prestatie

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

In deze cursus leer je hoe je SQL gebruikt om besluitvorming te ondersteunen. De cursus is gebaseerd op een casestudy over een online filmluurbedrijf met een database met klantinformatie, filmbeoordelingen, achtergrondinformatie over acteurs en meer. Je past SQL-queries toe om onder andere klantvoorkeuren, klantbetrokkenheid en omzetontwikkeling te onderzoeken. Ook komen SQL-uitbreidingen voor online analytical processing (OLAP) aan bod, die het makkelijker maken om kerninzichten te halen uit multidimensionale geaggregeerde gegevens.

Vereisten

Data Manipulation in SQL

1

Introductie tot business intelligence voor een online filmluurbibliotheek

Het eerste hoofdstuk introduceert de usecase van een online filmluurbedrijf, MovieNow, en focust op het gebruik van eenvoudige SQL-queries om gegevens uit de database op te halen en te aggregeren.

Introductie tot datagedreven besluitvorming

De database verkennen

De tabel renting verkennen

Filteren en sorteren

Werken met datums

Films selecteren

Selecteren uit renting

Aggregaties - data samenvatten

Klantinformatie samenvatten

Beoordelingen van film 25

Jaarlijkse verhuuren analyseren

Hoofdstuk beginnen

2

Beslissingen nemen met eenvoudige SQL-queries

Complexere queries met GROUP BY, LEFT JOIN en subqueries worden gebruikt om inzicht te krijgen in klantvoorkeuren.

Films groeperen

Eerste account per land.

Gemiddelde filmbeoordelingen

Gemiddelde beoordeling per klant

Filmrating koppelen aan klantgegevens

Koppel renting en customers

Omzet, verhuur en actieve klanten aggregeren

Films en acteurs

Bedrag uitgegeven per klant met subquery’s

Inkomen uit films

Leeftijd van acteurs uit de VS

Favoriete acteurs van klantgroepen identificeren

Favoriete films bepalen voor een groep klanten

Favoriete acteurs voor Spanje identificeren

KPI's per land

Hoofdstuk beginnen

3

Data-driven beslissingen nemen met geavanceerde SQL-queries

Het concept van geneste queries en gecorreleerde geneste queries wordt geïntroduceerd en de functies EXISTS en UNION worden gebruikt om klanten, films, acteurs en meer te categoriseren.

Geneste query

Vaak gehuurde films

Vaste klanten

Films met een beoordeling boven het gemiddelde

Gecorreleerde geneste queries

Klantgedrag analyseren

Klanten die lage beoordelingen gaven

Films en beoordelingen met gecorreleerde queries

Queries met EXISTS

Klanten met minimaal één beoordeling

Acteurs in komedies

Query's met UNION en INTERSECT

Jonge acteurs die niet uit de VS komen

Drama’s met hoge beoordelingen

Hoofdstuk beginnen

4

Data-driven beslissingen nemen met OLAP SQL-queries

De OLAP-uitbreidingen in SQL worden geïntroduceerd en toegepast op geaggregeerde gegevens op meerdere niveaus. Deze uitbreidingen zijn de operators CUBE, ROLLUP en GROUPING SETS.

OLAP: CUBE-operator

Groepen klanten

Categorieën van films

Gemiddelde beoordelingen analyseren

Aantal klanten

Voorkeuren voor genres per land analyseren

GROUPING SETS

Queries met GROUPING SETS

Nationaliteit en geslacht van acteurs verkennen

Beoordelingen verkennen per land en geslacht

Alles samenbrengen

Klantvoorkeur voor genres

Klantvoorkeur voor acteurs

Hoofdstuk beginnen

Data-driven beslissingen nemen met SQL

Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Data-driven beslissingen nemen met SQL!

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.