Перейти к основному содержимому

Analyzing Olympics Data with SQL and Python

Learn how to load data from different sources and perform exploratory analyses.
Justin Saddlemyer
Justin Saddlemyer

Создать бесплатный аккаунт

Практикуйтесь и следите за своим прогрессом.

Продолжить с GoogleПродолжая, вы принимаете нашу Условия использования, наши Политику конфиденциальности и то, что ваши данные хранятся в США.

Пишите код вместе с нами на

Code Along ↗

Learn how to leverage the power of DataLab by combining Python and SQL to load data from different sources, combine them, and perform exploratory analyses.

This training will use an Olympics dataset and then enrich it with country details from a SQL database. Learners will then explore the data, uncovering interesting insights and creating interactive visualizations.

This training is geared towards learners with some background in SQL and some introductory knowledge of Python. It is recommended that they take Joining Data in SQL and Data Manipulation with pandas prior to attending the session.

Key takeaways

  • Combine different data sources using SQL & Python using DataLab

  • Perform basic exploratory analysis using pandas

  • Learn how to use Plotly to easily create interactive visualizations

Materials

Темы

Связанное

совместная сессия кодирования

Exploring World Cup Data in Python

совместная сессия кодирования

Analyzing Olympics Data in SQL & Databricks

совместная сессия кодирования

Superbowl Analysis in Python