データサイエンス用SQL: データベースクエリとPython統合

データサイエンスの世界では，データベースとの通信が不可欠な技能である。このテキストベースのコースでは，基本的なデータベース構造の理解から，構造化クエリ言語を用いた高度なデータ分析の実行までを指導する。 これらの講座では、データベースの初心者から、複雑なデータセットから重要な洞察を抽出できる自信のあるアナリストへと転換する。また、きれいで最適化されたSQLクエリの書き方、複数のソースからのデータの組み合わせ、関係データベース、Pythonスクリプト、最新のビジネスインテリジェンスツールとのギャップを埋める方法を学ぶ。 学ぶことは 関係データベースの基本構造，テーブル，データ型，基本的なクエリ構文を理解する。 また，フィルタリング，ソート，高度な集合技法（ＧＲＯＵＰ　ＢＹ，ＨＡＶＩＮＧ）を用いた複雑なクエリを書く。 また，複数のテーブルからのデータを，内部結合，外部結合，自己結合などの多様な結合技法を用いて結合する。 また，データの深層分析に対して，サブクエリ，相関サブクエリ，共通表現（ＣＴＥ）などの高度なＳＱＬ技法を適用する。 また，データベースのデータを分析パイプラインに用いるためのデータの準備を行うために，最新のデータベースコネクタを用いて，ＰｙｔｈｏｎとＳＱＬデータベースを統合する。 また，データベースのデータを利用した動的な報告の基盤を確立するために，ＳＱＬクエリ結果をＰｏｗｅｒ　ＢＩに接続する。 まず、データベースの基本的な概念と基本的なSQLの構文を学び、次に複雑なクエリ構造、サブクエリ、データ操作を学び、最後に、データ分析のためにSQLワークフローをPythonとPower BIに無縫で接続する方法を学ぶ。 データサイエンスの実用的な構造化された基礎を構築したいデータベースやプログラミング経験のない初心者向けに特別に設計された。 今日から読み始めて データベースのクエリの力を解き放ち データ分析能力を高める。