ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

บ้าน SQL

Courses

Data Manipulation in SQL

พื้นฐานระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 12/2568

Master the complex SQL queries necessary to answer a wide variety of data science questions and prepare robust data sets for analysis in PostgreSQL.

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

SQLData Manipulation4 ชม.15 videos55 Exercises4,700 เอ็กซ์พี310K+คำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ลองใช้ DataCamp for Business

คำอธิบายรายวิชา

So you've learned how to aggregate and join data from tables in your database—now what? How do you manipulate, transform, and make the most sense of your data? This intermediate-level course will teach you several key functions necessary to wrangle, filter, and categorize information in a relational database, expand your SQL toolkit, and answer complex questions. You will learn the robust use of CASE statements, subqueries, and window functions—all while discovering some interesting facts about soccer using the European Soccer Database.The videos contain live transcripts you can reveal by clicking "Show transcript" at the bottom left of the videos. The course glossary can be found on the right in the resources section. To obtain CPE credits you need to complete the course and reach a score of 70% on the qualified assessment. You can navigate to the assessment by clicking on the CPE credits callout on the right.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Joining Data in SQL

1

We'll take the CASE

In this chapter, you will learn how to use the CASE WHEN statement to create categorical variables, aggregate data into a single column with multiple filtering conditions, and calculate counts and percentages.

We'll take the CASE

50 เอ็กซ์พี

Basic CASE statements

100 เอ็กซ์พี

CASE statements comparing column values

100 เอ็กซ์พี

CASE statements comparing two column values part 2

100 เอ็กซ์พี

In CASE things get more complex

50 เอ็กซ์พี

In CASE of rivalry

100 เอ็กซ์พี

Filtering your CASE statement

100 เอ็กซ์พี

CASE WHEN with aggregate functions

50 เอ็กซ์พี

COUNT using CASE WHEN

100 เอ็กซ์พี

Conditional selection and summation with CASE WHEN

100 เอ็กซ์พี

Using CASE and AVG to derive fractions

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

2

Short and Simple Subqueries

In this chapter, you will learn about subqueries in the SELECT, FROM, and WHERE clauses. You will gain an understanding of when subqueries are necessary to construct your dataset and where to best include them in your queries.

WHERE are the Subqueries?

50 เอ็กซ์พี

Filtering using scalar subqueries

100 เอ็กซ์พี

Filtering using a subquery with a list

100 เอ็กซ์พี

Filtering with more complex subquery conditions

100 เอ็กซ์พี

Subqueries in FROM

50 เอ็กซ์พี

Joining Subqueries in FROM

100 เอ็กซ์พี

Building on Subqueries in FROM

100 เอ็กซ์พี

Subqueries in SELECT

50 เอ็กซ์พี

Add a subquery to the SELECT clause

100 เอ็กซ์พี

Subqueries in Select for Calculations

100 เอ็กซ์พี

Subqueries everywhere! And best practices!

50 เอ็กซ์พี

ALL the subqueries EVERYWHERE

100 เอ็กซ์พี

Add a subquery in FROM

100 เอ็กซ์พี

Add a subquery in SELECT

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

3

Correlated Queries, Nested Queries, and Common Table Expressions

In this chapter, you will learn how to use nested and correlated subqueries to extract more complex data from a relational database. You will also learn about common table expressions and how to best construct queries using multiple common table expressions.

Correlated subqueries

50 เอ็กซ์พี

Getting started with correlated subqueries

100 เอ็กซ์พี

Correlated subquery with multiple conditions

100 เอ็กซ์พี

Nested subqueries

50 เอ็กซ์พี

Getting started with nested subqueries

100 เอ็กซ์พี

Nest a subquery in FROM

100 เอ็กซ์พี

Common Table Expressions

50 เอ็กซ์พี

Clean up with CTEs

100 เอ็กซ์พี

Organizing with CTEs

100 เอ็กซ์พี

CTEs with nested subqueries

100 เอ็กซ์พี

Deciding on techniques to use

50 เอ็กซ์พี

Get team names with a subquery

100 เอ็กซ์พี

Get team names with correlated subqueries

100 เอ็กซ์พี

Get team names with CTEs

100 เอ็กซ์พี

Which technique to use?

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

4

Window Functions

You will learn about window functions and how to pass aggregate functions along a dataset. You will also learn how to calculate running totals and partitioned averages.

50 เอ็กซ์พี

The match is OVER

100 เอ็กซ์พี

What's OVER here?

100 เอ็กซ์พี

Flip OVER your results

100 เอ็กซ์พี

OVER with a PARTITION

50 เอ็กซ์พี

PARTITION BY a column

100 เอ็กซ์พี

PARTITION BY multiple columns

100 เอ็กซ์พี

Sliding windows

50 เอ็กซ์พี

Slide to the left

100 เอ็กซ์พี

Slide to the right

100 เอ็กซ์พี

Bringing it all together

50 เอ็กซ์พี

Setting up the home team CTE

100 เอ็กซ์พี

Setting up the away team CTE

100 เอ็กซ์พี

Putting the CTEs together

100 เอ็กซ์พี

Add a window function

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Data Manipulation in SQL

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

หน่วยกิต CPE

3.2เรียนรู้เพิ่มเติม

สำหรับธุรกิจ

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ให้ทีมของคุณเข้าถึงแพลตฟอร์ม DataCamp แบบเต็มรูปแบบ รวมถึงฟีเจอร์ทั้งหมด

ในแทร็กต่อไปนี้

SQL Fundamentalsการรับรอง

Associate Data Analyst in SQLการรับรอง

Associate Data Engineer in Databricks

Data Analyst in Databricks

instructors

Mona Khalil

Data Scientist, Greenhouse Software

collaborators

Sumedh Panchadhar

Hillary Green-Lerman

Courses resources

European Soccer Database as CSVdatasets

Course Glossarydatasets

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Data Manipulation in SQL วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา