Build your ultimate AI agent
Описание курса
Хотите узнать, как специалисты по данным применяют SQL для решения реальных бизнес-задач — создания рейтингов, вычисления скользящих средних и нарастающих итогов, дедупликации данных или анализа временных рядов? Если вы уже умеете выбирать, фильтровать, сортировать, объединять и группировать данные с помощью SQL, этот курс станет вашим следующим шагом. По завершении вы будете писать запросы на профессиональном уровне! Вы научитесь создавать аналитические запросы и запросы для инженерии данных с помощью оконных функций — мощного инструмента SQL. На примере данных о рейсах вы убедитесь, насколько просто, гибко и эффективно использовать оконные функции.Видео содержат субтитры, которые можно открыть, нажав «Show transcript» в левом нижнем углу.
Глоссарий курса доступен в разделе ресурсов справа.
Для получения кредитов CPE необходимо завершить курс и набрать не менее 70% в итоговом тесте. Перейти к тесту можно, нажав на соответствующий блок CPE credits справа.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Введение в оконные функции
В этой главе вы узнаете, что такое оконные функции, и познакомитесь с двумя базовыми подпредложениями оконных функций: ORDER BY и PARTITION BY.
- Введение50 XP
- Оконные функции и GROUP BY50 XP
- Нумерация строк100 XP
- Нумерация Олимпийских игр в порядке возрастания100 XP
- ORDER BY50 XP
- Нумерация Олимпийских игр в порядке убывания100 XP
- Нумерация олимпийских спортсменов по количеству завоёванных медалей100 XP
- Действующие чемпионы по тяжёлой атлетике100 XP
- PARTITION BY50 XP
- Чемпионы по годам в разбивке по полу100 XP
- Действующие чемпионы по полу и дисциплине100 XP
- Нумерация строк с разбивкой на разделы50 XP
2
Выборка, ранжирование и разбивка на страницы
В этой главе вы изучите три практических применения оконных функций: извлечение значений из разных частей таблицы, ранжирование строк по их значениям и разбивка строк на группы.
3
Агрегатные оконные функции и фреймы
В этой главе вы научитесь использовать знакомые агрегатные функции — такие как `AVG()` и `SUM()` — в качестве оконных функций, а также задавать фреймы для управления результатами оконных функций.
4
За пределами оконных функций
В этой заключительной главе вы освоите приёмы и функции, которые особенно полезны в сочетании с оконными функциями.
S
PostgreSQL: сводная статистика и оконные функции
Курс
завершён
