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.
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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
71 037 déjà inscrits
Inclus avec
(961 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.
Inclus
12 vidéos3 lectures2 devoirs6 sujets de discussion
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.
Inclus
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Dans ce module, vous serez en mesure de planifier vos jointures et de mettre en évidence le niveau de détail requis pour différents types de questions. Vous pourrez vous entraîner à répondre à des questions sur les données, ce qui devrait vous aider à vous sentir prêt à répondre à toute une série de questions, vagues, ambiguës ou même mal formulées. Enfin, vous développerez une stratégie pour répondre à toutes ces questions en utilisant des données.
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Dans ce module, vous serez en mesure d'utiliser vos compétences en SQL pour mettre en place un système de test AB de base. Vous serez en mesure d'appliquer des tests d'hypothèse pour prouver ou réfuter une hypothèse sur la façon dont le comportement de l'utilisateur a changé. Vous serez en mesure de tester et d'interpréter les résultats à l'aide d'une ou de plusieurs mesures directement liées à des mesures commerciales. Vous serez en mesure de tester vos compétences en SQL et d'acquérir l'expérience de base dont vous avez besoin pour apprendre des choses plus compliquées en termes de tests AB à l'avenir.
Inclus
10 vidéos2 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs4 sujets de discussion
Instructeur
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Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
- Statut : [object Object]
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Avis des étudiants
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