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Consulta de las recomendaciones

En los ejercicios anteriores, has aprendido a calcular una tabla con recomendaciones de cursos diarios. Ahora que esta tabla recommendations está en el almacén de datos, también podrías unirla rápidamente con otras tablas para producir funciones importantes para los alumnos de DataCamp, como correos electrónicos de marketing personalizados, recomendaciones inteligentes para los alumnos y otras funciones.

En este ejercicio, probarás cómo se puede utilizar la tabla recommendations recién creada creando una función recommendations_for_user() que obtenga automáticamente los cursos más recomendados según el usuario ID para un umbral de valoración determinado.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a la ingeniería de datos

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Instrucciones de ejercicio

  • Completa la consulta en la definición de la función recommendations_for_user(). Debería unirse a la tabla courses.
  • Completa la función read_sql() en recommendations_for_user(). El argumento params está incompleto: le falta un umbral.
  • Ejecuta la función recommendations_for_user() que has definido en las últimas declaraciones y observa los resultados.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

def recommendations_for_user(user_id, threshold=4.5):
    # Join with the courses table
    query = """
    SELECT title, rating FROM recommendations
    INNER JOIN ____ ON courses.course_id = recommendations.course_id
    WHERE user_id=%(user_id)s AND rating>%(threshold)s
    ORDER BY rating DESC
    """
    # Add the threshold parameter
    predictions_df = pd.read_sql(query, db_engine, params = {"user_id": user_id, 
                                                             "____": ____})
    return predictions_df.title.values

# Try the function you created
print(recommendations_for_user(12, 4.65))
Editar y ejecutar código