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Página inicialSQLPostgreSQL Summary Stats and Window Functions

PostgreSQL Summary Stats and Window Functions

Learn how to create queries for analytics and data engineering with window functions, the SQL secret weapon!

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Descrição do Curso

Have you ever wondered how data professionals use SQL to solve real-world business problems, like generating rankings, calculating moving averages and running totals, deduplicating data, or performing time intelligence? If you already know how to select, filter, order, join and group data with SQL, this course is your next step. By the end, you will be writing queries like a pro! You will learn how to create queries for analytics and data engineering with window functions, the SQL secret weapon! Using flights data, you will discover how simple it is to use window functions, and how flexible and efficient they are.
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  1. 1

    Introduction to window functions

    Grátis

    In this chapter, you'll learn what window functions are, and the two basic window function subclauses, ORDER BY and PARTITION BY.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Introduction
    50 xp
    Window functions vs GROUP BY
    50 xp
    Numbering rows
    100 xp
    Numbering Olympic games in ascending order
    100 xp
    ORDER BY
    50 xp
    Numbering Olympic games in descending order
    100 xp
    Numbering Olympic athletes by medals earned
    100 xp
    Reigning weightlifting champions
    100 xp
    PARTITION BY
    50 xp
    Reigning champions by gender
    100 xp
    Reigning champions by gender and event
    100 xp
    Row numbers with partitioning
    50 xp
  2. 2

    Fetching, ranking, and paging

    In this chapter, you'll learn three practical applications of window functions: fetching values from different parts of the table, ranking rows according to their values, and binning rows into different tables.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 4

    Beyond window functions

    In this last chapter, you'll learn some techniques and functions that are useful when used together with window functions.

    Reproduzir Capítulo Agora
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Conjuntos De Dados

Summer olympics dataset

Colaboradores

Collaborator's avatar
Sumedh Panchadhar
Collaborator's avatar
Mona Khalil
Collaborator's avatar
Marianna Lamnina
Fernando Gonzalez Prada HeadshotFernando Gonzalez Prada

Data Science Consultant

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