Estadísticas de resumen PostgreSQL y funciones de ventana
Aprende a crear consultas para análisis e ingeniería de datos con funciones de ventana, ¡el arma secreta de SQL!
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Descripción del curso
¿Te has preguntado alguna vez cómo utilizan SQL los profesionales de datos para resolver problemas empresariales del mundo real, como generar clasificaciones, calcular medias móviles y totales corrientes, deduplicar datos o realizar inteligencia temporal? Si ya sabes seleccionar, filtrar, ordenar, unir y agrupar datos con SQL, este curso es tu siguiente paso. Al final, ¡estarás escribiendo consultas como un profesional! Aprenderás a crear consultas para análisis e ingeniería de datos con funciones de ventana, ¡el arma secreta de SQL! Utilizando datos de vuelos, descubrirás lo sencillo que es utilizar las funciones de ventana, y lo flexibles y eficaces que son.
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Introducción a las funciones de ventana
GratuitoEn este capítulo aprenderás qué son las funciones ventana y las dos subcláusulas básicas de las funciones ventana, ORDENAR POR y PARTICIONAR POR.
Introducción50 xpFunciones de ventana vs GROUP BY50 xpNumeración de filas100 xpNumeración de los Juegos Olímpicos en orden ascendente100 xpORDENAR POR50 xpNumeración de los Juegos Olímpicos en orden descendente100 xpNumeración de atletas olímpicos por medallas ganadas100 xpCampeones reinantes de halterofilia100 xpPARTICIÓN POR50 xpCampeones reinantes por sexo100 xpCampeones reinantes por sexo y prueba100 xpNúmeros de fila con partición50 xp - 2
Búsqueda, clasificación y paginación
En este capítulo, aprenderás tres aplicaciones prácticas de las funciones ventana: obtener valores de distintas partes de la tabla, clasificar filas según sus valores y agrupar filas en distintas tablas.
Buscando50 xpFuturos medallistas de oro100 xpPrimer atleta por su nombre100 xpÚltimo país por nombre100 xpClasificación50 xpClasificación de los atletas por medallas conseguidas100 xpClasificación de atletas de varios países100 xpSalida de DENSE_RANK50 xpBuscapersonas50 xpEventos de paginación100 xpTercios superior, medio e inferior100 xp - 3
Funciones y marcos de ventana agregados
En este capítulo, aprenderás a utilizar funciones agregadas con las que estás familiarizado, como `AVG()` y `SUM()`, como funciones de ventana, así como a definir marcos para cambiar la salida de una función de ventana.
Funciones de ventana agregadas50 xpTotal de medallas de los atletas100 xpMáximo de medallas por país y año100 xpMedallas mínimas por país y año100 xpMarcos50 xpNúmero de filas de un marco50 xpMáximo desplazamiento de las medallas de los atletas escandinavos100 xpDesplazamiento máximo de las medallas de los atletas chinos100 xpMedias móviles y totales50 xpMarco de la media móvil50 xpMedia móvil de las medallas rusas100 xpTotal móvil de medallas de los países100 xp - 4
Más allá de las funciones de ventana
En este último capítulo, aprenderás algunas técnicas y funciones que son útiles cuando se utilizan junto con las funciones de ventana.
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conjuntos de datos
Summer olympics datasetcolaboradores
requisitos previos
Data Manipulation in SQLFernando Gonzalez Prada
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Data Science Consultant
Michel Semaan
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Data Scientist
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