enthaltenAs data collection has increased exponentially, so has the need for people skilled at using and interacting with data; to be able to think critically, and provide insights to make better decisions and optimize their businesses. This is a data scientist, “part mathematician, part computer scientist, and part trend spotter” (SAS Institute, Inc.). According to Glassdoor, being a data scientist is the best job in America; with a median base salary of $110,000 and thousands of job openings at a time. The skills necessary to be a good data scientist include being able to retrieve and work with data, and to do that you need to be well versed in SQL, the standard language for communicating with database systems.
SQL für Data Science
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.3
(28 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 13 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Identify a subset of data needed from a column or set of columns and write a SQL query to limit to those results.
Use SQL commands to filter, sort, and summarize data.
Create an analysis table from multiple queries using the UNION operator.
Manipulate strings, dates, & numeric data using functions to integrate data from different sources into fields with the correct format for analysis.
Wichtige Details
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12 Aufgaben
Unterrichtet in Deutsch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul lernen Sie, SQL zu definieren und zu diskutieren, wie sich SQL von anderen Computersprachen unterscheidet. Sie werden in der Lage sein, die Rollen eines Datenbankadministrators und eines Data Scientist zu vergleichen und die Unterschiede zwischen Eins-zu-eins-, Eins-zu-viele- und Viele-zu-viele-Beziehungen mit Datenbanken zu erklären. Sie werden in der Lage sein, die SELECT-Anweisung zu verwenden und einige grundlegende Syntaxregeln zu erläutern. Sie werden in der Lage sein, Kommentare in Ihren Code einzufügen und dessen Bedeutung zu erfassen.
Das ist alles enthalten
11 Videos2 Lektüren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen
In diesem Modul lernen Sie, mehrere neue Klauseln und Operatoren zu verwenden, darunter WHERE, BETWEEN, IN, OR, NOT, LIKE, ORDER BY und GROUP BY. Sie werden in der Lage sein, die Platzhalterfunktion zu nutzen, um nach spezifischeren Datensätzen oder Teilen von Datensätzen zu suchen, einschließlich ihrer Vor- und Nachteile, und wie man sie am besten einsetzt. Sie werden in der Lage sein, die Verwendung grundlegender mathematischer Operatoren sowie von Aggregatfunktionen wie AVERAGE, COUNT, MAX, MIN und anderen zu diskutieren, um mit der Analyse unserer Daten zu beginnen.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Lektüre3 Aufgaben
In diesem Modul lernen Sie, Unterabfragen zu erörtern, einschließlich ihrer Vor- und Nachteile und wann sie zu verwenden sind. Sie können sich an das Konzept eines Schlüsselfeldes erinnern und erörtern, wie diese uns helfen, Daten mit Verknüpfungen zu verknüpfen. Sie werden in der Lage sein, verschiedene Arten von Verknüpfungen zu identifizieren und zu definieren, darunter die kartesische Verknüpfung, die innere Verknüpfung, linke und rechte Verknüpfungen, vollständige äußere Verknüpfungen und die Selbstverknüpfung. Sie werden in der Lage sein, Aliase und Präqualifikatoren zu verwenden, um Ihren SQL-Code ordentlicher und effizienter zu gestalten.
Das ist alles enthalten
10 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden Sie lernen, wie Sie Zeichenketten durch Verketten, Trimmen, Ändern der Groß- und Kleinschreibung und die Verwendung der Teilzeichenfolgen-Funktion verändern können. Sie werden in der Lage sein, die Datums- und Uhrzeitzeichenfolgen genau zu besprechen. Sie werden in der Lage sein, Case-Anweisungen zu verwenden und dieses Modul mit einer Diskussion über Daten-Governance und Profiling abzuschließen. Sie werden auch in der Lage sein, grundlegende Prinzipien bei der Verwendung von SQL für Data Science anzuwenden. Sie werden in der Lage sein, Tipps und Tricks zu nutzen, um SQL in einem Data-Science-Kontext anzuwenden.
Das ist alles enthalten
10 Videos3 Lektüren2 Aufgaben1 peer review1 Diskussionsthema
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.9 (9 Bewertungen)
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Larry W.
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Häufig gestellte Fragen
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