Name: Розвідувальний аналіз даних у SQL
Rating: 4.7843507447031675 (4767 reviews)

Опис курсу

У вас є доступ до бази даних. Що робити далі? Спираючись на вже набуті навички зʼєднання таблиць, використання базових функцій, групування даних і підзапитів, наступний крок у вивченні SQL — навчитися досліджувати базу даних і дані в ній. Використовуючи дані зі Stack Overflow, компаній Fortune 500 та звернень до служби 311 міста Еванстон (Іллінойс), ви познайомитеся з числовими, символьними та датно-часовими типами даних. Ви використовуватимете функції для агрегування, узагальнення та аналізу даних, не полишаючи бази даних. Помилки та непослідовності у даних не зупинять вас! Ви дізнаєтеся про типові проблеми, на які слід зважати, і стратегії очищення «брудних» даних. Наприкінці курсу ви будете готові досліджувати власні бази даних PostgreSQL і аналізувати дані в них.У відео є живі транскрипти, які можна відкрити, натиснувши «Show transcript» у нижньому лівому куті відео. Глосарій курсу розміщений праворуч у розділі ресурсів. Щоб отримати кредити CPE, потрібно пройти курс і набрати 70% за підсумкове оцінювання. Перейти до оцінювання можна, натиснувши на позначку CPE credits праворуч.

Попередні вимоги

Data Manipulation in SQL

Навчальний план

Зміст курсу

Що містить база даних?

Почніть досліджувати базу даних, окресливши таблиці та зовнішні ключі, що їх пов'язують. Звертайте увагу на пропущені значення, рахуйте кількість спостережень і зʼєднуйте таблиці, щоб зрозуміти їхні зв'язки. Дорогою ознайомтеся з об'єднанням значень (coalesce) і приведенням типів (cast).

Почати розділ

Підсумовування й агрегування числових даних

Ви розширите вміння узагальнювати числові дані, спираючись на функції min і max. Додайте до свого набору інструментів середнє значення, дисперсію, кореляцію та перцентилі, а також навчіться обрізати та заокруглювати числові значення. Створюйте складні запити й зберігайте результати, створюючи тимчасові таблиці.

Почати розділ

Дослідження категоріальних даних і неструктурованого тексту

Текстові, або символьні, дані часто бувають неохайними, але ви навчитеся впорядковувати регістр, пробіли та роздільники. Дізнайтеся, як використати тимчасову таблицю, щоб перекодувати «брудні» категоріальні дані на стандартизовані значення, які можна підраховувати й агрегувати. Видобувайте нові змінні з неструктурованого тексту, досліджуючи звернення до міста Еванстон (Іллінойс) через службу 311.

Почати розділ

Робота з датами та мітками часу

Котра година? У цьому розділі ви дізнаєтеся, як це з'ясувати. Ви агрегуватимете датно-часові дані за годиною, днем, місяцем або роком і попрактикуєтеся як у побудові часових рядів, так і у виявленні прогалин у них.