--課程已於 2020 年 12 月更新--
課程說明
你是否對資料科學或是資料分析有興趣?
在這種情況下,你將不得不在工作中遇到資料庫。
但是如何與資料庫進行互動?
答案很簡單:SQL
SQL代表結構化查詢語言,這是用於組織資料庫,輸入資料並根據請求提取資料的主要工具之一。
在本課程中,你將學習如何在名為 PostgreSQL 受歡迎的 SQL 變種資料庫中創建查詢。
即使在您的工作場所,你正在使用不同的變種(例如Oracle,SQL Server或MySQL),你將發現在本課程中學習的技能很容易轉移。
但是有很多SQL課程在那裡,所以問題是:
什麼使這門課程脫穎而出?
本課程的獨特之處在於,除了學習SQL之外,你還將掌握資料庫設計的概念。
我們將涵蓋以下主題:
✅OLAP 與 OLTP 資料庫(線上分析處理和線上交易處理):你將準確了解這兩種資料庫的設計有何不同
✅資料庫正常化:我們將向你展示正常化背後的理論和我們一起練習如何逐步正常化資料庫
✅Schemas :資料庫中的 snowflake,star 和其他 schemas 之間有什麼區別,以及如何將它們用於符合你的利益
為什麼這麼重要?
✅了解資料庫的設計並不是資料科學家/分析師的必修技能。然而,這是一個巨大的附加價值。
✅這些技能將使你能夠更好地與資料庫進行互動,從而獲取結果並更快地從資料中提取洞察數據。
本課程是針對資料科學家和分析師設計的,所以如果你想推動你的資料科學生涯,那麼這個課程是為你設計的!
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--課程已於2020 年 5 月更新--
想要進入資料科學與資料分析領域,很難不會接觸到資料庫與 SQL 這個查詢語言,但你真的了解SQL 資料庫嗎? 看過一篇文章 – SQL is the perfect interface 裡面提到了
✅進行大量的選擇和更新,請選擇一個 OLTP 資料庫,例如 MySQL 或PostgreSQL
✅如果要分析大型數據集,請使用 OLAP 資料庫,例如 Vertica 或 Redshift
什麼是 OLTP / OLAP 資料庫?有什麼特性,這堂課不僅僅會教你 SQL 語法 ,還會解說不同資料庫( OLTP/OLAP ) 設計與用途的不同,資料庫正常化,Schema 等主題,想要打好資料分析的基礎,理解資料庫是必須的
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想要進入資料科學與資料分析領域,很難不會接觸到資料庫與 SQL 這個查詢語言,這堂課不僅僅會教你 SQL 語法 ,還會解說不同資料庫( OLTP/OLAP ) 設計與用途的不同,資料庫正常化,Schema 等主題,想要打好資料分析的基礎,理解資料庫特性是必須的
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