Ce cours vous permet d'appliquer les compétences SQL enseignées dans "SQL for Data Science" à quatre études de cas de plus en plus complexes et authentiques sur la science des données. Vous apprendrez à convertir les horodatages de tous types en formats courants et à effectuer des calculs de date et d'heure. Nous sélectionnerons et exécuterons le JOIN optimal pour une enquête de science des données et nettoierons les données au sein d'un ensemble de données d'analyse en déduisant, en exécutant des contrôles de qualité, en remplissant à rebours et en gérant les zéros. Nous apprendrons à segmenter et à analyser les données par segment à l'aide de fonctions de fenêtrage et à utiliser des instructions de cas pour exécuter une logique conditionnelle afin de répondre à une question de science des données. Nous décrirons également comment convertir une requête en une tâche planifiée et comment insérer des données dans une partition de date. Enfin, face à un besoin d'analyse prédictive, nous créerons une fonctionnalité à partir de données brutes en utilisant les outils et les compétences que nous avons acquis au cours de la formation. L'application de ces compétences dans le monde réel vous donnera le cadre nécessaire pour effectuer l'analyse d'un test AB.
Data Wrangling, analyse et tests A/B avec SQL
Ce cours fait partie de Spécialisation Apprenez les bases de SQL pour la science des données
Instructeur : Katrina Glaeser Poole
71 865 déjà inscrits
Inclus avec 
(968 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Valider et nettoyer un ensemble de données
Évaluer et créer des ensembles de données pour répondre à vos questions
Résoudre des problèmes à l'aide de SQL
Construire un cadre de test simple pour aborder l'AB Testing
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Chaîne de requête
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Tests A/B
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9 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous serez en mesure de créer une analyse fiable à partir d'un nouvel ensemble de données. Vous serez en mesure de fusionner certaines données nulles, d'identifier les données non fiables et de découvrir les raisons pour lesquelles des données peuvent être manquantes. Vous pourrez également répondre à des questions ambiguës en définissant de nouvelles mesures.
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Dans ce module, vous serez en mesure de nommer les principales catégories de types de données. Vous serez en mesure d'expliquer comment les données non filtrées peuvent être manipulées dans un tableau où vous pourrez effectuer des analyses de données. Vous serez en mesure d'expliquer pourquoi un entrepôt de données est distinct d'une base de données de production et vous pourrez utiliser les outils que vous avez appris pour créer vos propres tables de confiance.
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University of California, Davis
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Avis des étudiants
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Révisé le 11 mai 2022
This challenging course demonstrates the power of integrating SQL, creative thinking and analytics.
Révisé le 26 juin 2020
the solution is not accurate enough with the real answer, it may cause some confusions
Révisé le 28 avr. 2021
The course was very informative but honestly, it was very difficult to do some assignments because I can't find the necessary tables or colums. But, anyway thank you for this course)
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