SQL Window Functions for Analytics

제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Understand how SQL window functions work and how to use them

Manipulate data in tables using SQL SELECT statements together with window functions

Use different SQL windows to get database insights

Clock2 hours
Advanced고등
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

Welcome to this project-based course SQL Window Functions for Analytics. This is a hands-on project that will help SQL users use window functions extensively for database insights. In this project, you will learn how to explore and query the project-db database extensively. We will start this hands-on project by retrieving the data in the table in the database. By the end of this 2-hour-and-a-half-long project, you will be able to use different window functions to retrieve the desired result from a database. In this project, you will learn how to use SQL window functions like ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(), NTILE(), and LAST_VALUE() to manipulate data in the project-db database. Also, we will consider how to use aggregate window functions. These window functions will be used together with the OVER() clause to query this database. By extension, we will use grouping functions like GROUPING SETS(), ROLLUP(), and CUBE() to retrieve sublevel and grand totals.

개발할 기술

Data ManipulationCTESubqueriesPostgresqlWindow Function

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Getting Started

  2. Window Functions - Refresher

  3. Ranking

  4. Paging: NTILE()

  5. Aggregate Window Functions - Part One

  6. Aggregate Window Functions - Part Two

  7. Window Frames - Part One

  8. Window Frames - Part Two

  9. GROUPING SETS(), ROLLUP(), & CUBE()

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

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