After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kursbeskrivning
Har du någonsin undrat hur dataproffs använder SQL för att lösa verkliga affärsproblem – som att skapa rankningar, beräkna glidande medelvärden och löpande summor, ta bort dubbletter eller utföra tidsbaserad analys? Om du redan kan selektera, filtrera, sortera, sammanfoga och gruppera data med SQL är den här kursen ditt nästa steg. När du är klar skriver du frågor på proffsnivå! Du lär dig att skapa frågor för analys och datateknik med fönsterfunktioner – SQL:s hemliga vapen! Med hjälp av flygdata får du se hur enkelt det är att använda fönsterfunktioner, och hur flexibla och effektiva de är.Videorna innehåller direkttextning som du kan visa genom att klicka på "Visa transkript" längst ned till vänster i videon.
Kursens ordlista finns till höger i resursavsnittet.
För att få CPE-poäng behöver du genomföra kursen och nå ett resultat på 70 % på den kvalificerade bedömningen. Du når bedömningen genom att klicka på CPE-länken till höger.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Introduktion till fönsterfunktioner
I det här kapitlet lär du dig vad fönsterfunktioner är, samt de två grundläggande delsatserna ORDER BY och PARTITION BY.
- Introduktion50 XP
- Fönsterfunktioner vs GROUP BY50 XP
- Numrera rader100 XP
- Numrera olympiska sommarspelen i stigande ordning100 XP
- ORDER BY50 XP
- Numrera olympiska spel i fallande ordning100 XP
- Numrera olympiska idrottare efter antalet vunna medaljer100 XP
- Regerande mästare i tyngdlyftning100 XP
- PARTITION BY50 XP
- Regerande mästare per kön100 XP
- Regerande mästare per kön och gren100 XP
- Radnummer med partitionering50 XP
2
Hämtning, rankning och sidindelning
I det här kapitlet lär du dig tre praktiska användningsområden för fönsterfunktioner: hämta värden från olika delar av tabellen, rangordna rader efter deras värden och dela in rader i grupper.
3
Aggregerade fönsterfunktioner och ramar
I det här kapitlet lär du dig att använda välbekanta aggregatfunktioner som `AVG()` och `SUM()` som fönsterfunktioner, och hur du definierar ramar för att påverka en fönsterfunktions utdata.
4
Bortom fönsterfunktioner
I det här sista kapitlet lär du dig tekniker och funktioner som är särskilt användbara i kombination med fönsterfunktioner.
S
PostgreSQL – Sammanfattande statistik och fönsterfunktioner
Kurs
slutförd
