Estadísticas de resumen y funciones de ventana de PostgreSQL
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 los profesionales de los datos SQL para resolver problemas empresariales del mundo real, como generar clasificaciones, calcular medias móviles y totales corrientes, eliminar datos duplicados o realizar inteligencia temporal? Si ya sabes cómo 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 de ventana y las dos subcláusulas básicas de las funciones de ventana, ORDER BY y PARTITION BY.
Introducción50 xpFunciones de ventana vs GROUP BY50 xpNumeración de filas100 xpNumeración de los Juegos Olímpicos en orden ascendente100 xpORDER BY50 xpNumeración de los Juegos Olímpicos en orden descendente100 xpNumeración de atletas olímpicos por medallas ganadas100 xpCampeones reinantes de halterofilia100 xpPARTITION BY50 xpCampeones reinantes por género100 xpCampeones reinantes por género 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.
Captura50 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 DENSE_RANK.50 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 móvil de las medallas de los atletas escandinavos100 xpMáximo móvil 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 SQL
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