SQL pour la Science des Données + Analyse des Données + Visualisation des Données

Aperçu

Le cours "SQL pour la science des données + Analyse des données + Visualisation des données" est conçu pour vous doter des compétences nécessaires pour exceller dans la prise de décision basée sur les données. Ce cours complet vous emmène des bases du SQL aux techniques avancées d'analyse et de visualisation des données, ce qui le rend parfait pour toute personne cherchant à faire carrière dans la science des données ou l'analyse des données.

Programme

• Introduction à SQL
Vue d'ensemble de SQL et son importance dans la science des données
Configuration de votre environnement SQL
Syntaxe et requêtes SQL de base
Types et formats de données
• SQL pour la gestion des données
Création et manipulation de tables
Insertion, mise à jour et suppression d'enregistrements
Utilisation des clés primaires et des clés étrangères
Compréhension des opérations JOIN
Gestion de l'intégrité des données et des contraintes
• SQL avancé pour l'analyse de données
Agrégation de données avec les clauses GROUP BY et HAVING
Requêtes imbriquées et sous-requêtes
Fonctions de fenêtre et fonctions analytiques
Expressions de tableau commun (CTEs)
Optimisation des requêtes et ajustement des performances
• SQL dans le flux de travail de la science des données
Extraction de données et processus ETL
Intégration de SQL avec Python/R pour l'analyse de données
Études de cas et applications réelles
• Visualisation de données avec SQL
Introduction aux techniques de visualisation des données
Visualisation des données SQL avec des outils de tracé de base
Visualisation avancée avec des bibliothèques (par ex., Matplotlib, Seaborn ou équivalents)
Création de tableaux de bord et de rapports
• Projet final
Projet d'analyse de données de bout en bout utilisant SQL
Nettoyage, analyse et visualisation des données
Présentation des insights et recommandations basées sur les données
• Conclusion et prochaines étapes
Révision des concepts clés
Ressources pour un apprentissage et un développement de carrière ultérieurs dans la science des données

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Enseigné par

Metla Sudha Sekhar

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Sujets

Programmation