SQL dla analityków danych. Tworzenie


Код: 13474371311
913 грн
Ціна вказана з доставкою в Україну
Товар є в наявності
ЯК ЕКОНОМИТИ НА ДОСТАВКЕ?
Замовляйте велику кількість товарів у цього продавця
Інформація
  • Час доставки: 7-10 днів
  • Стан товару: новий
  • Доступна кількість: 39

Приобретая «SQL dla analityków danych. Tworzenie», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «Базы данных» вы получите в срок 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.

SQL для спеціалістів із обробки даних. Створення наборів даних для початківців

Автор: Renée M. P. Teate

Видавець: Helion

Рік випуску : 2023

Переклад: Filip Kamiński

ISBN: 978-83-283-9744-6

Формат: 165x235

Обкладинка: м'яка

Сторінок: 248

Книга нова

69,00 злотих ---> 42,99 злотих

SQL зазвичай використовується для роботи з базами даних. Правильно написаний код SQL обробляє величезні набори даних з високою швидкістю, тому це інструмент мрії для аналітиків даних. Водночас багато з них доручають підготовку звітів із баз даних або сховищ даних іншим людям. Такий спосіб роботи є неефективним. Набагато кращим рішенням є освоїти SQL, самостійно розробити та видобути необхідні набори даних.

Цей доступний посібник призначений для аналітиків даних, які хочуть досконало зрозуміти процес створення набір аналітичних даних і самостійно написати код, необхідний для досягнення наміченого результату. Він представляє синтаксис мови SQL і принципи побудови швидких запитів до великих наборів даних. Докладно пояснюються правила використання окремих операторів SQL, використання агрегаційних і віконних функцій, а також техніки дослідницького аналізу даних і створення наборів даних для аналітичних звітів. Також обговорювалися більш складні питання, такі як розширені запити SQL або створення наборів даних для машинного навчання. Книга також містить професійні поради щодо міркування на основі даних і численні вправи для полегшення навчання.

Найцікавіші теми:

  • Синтаксис SQL і розробка ефективних запитів
  • дослідницький аналіз даних
  • створення наборів даних із існуючих баз даних
  • проектування наборів даних для машинного навчання
  • розширені елементи SQL
  • створення таблиці та подання для зберігання результатів запиту

SQL: так ви готуєте свій набір даних для аналізу!