En este capítulo te presentaremos los tipos de datos de fecha y hora. Aprenderás a convertir datos de texto y numéricos al formato de fecha y hora, ¡y también a convertir en sentido contrario!

Introducción a los tipos de datos de fecha y hora

Tipos de datos de PostgreSQL

INSERT time INTO table

Trabajar con información de zona horaria

Encuentra las zonas horarias

Convertir a otra zona horaria

Convertir entre date, time y texto

Conversión de fechas

Convertir fechas

Convertir fechas y horas

Introducción a los datos de fecha y hora en PostgreSQL

Es momento de ir al detalle. En este capítulo aprenderás a establecer la granularidad de tus informes de series temporales. Después te familiarizarás con sumar, restar y agregar mientras descubres cómo analizar datos de series temporales.

Manipular la granularidad de los datos de series temporales

Temperaturas por siglo

La hora más concurrida del día

Sumar y restar datos de fecha y hora

Calcula la edad

Calcular el tiempo de llegada en minutos

Calcular intervalos

Agrupar datos de series temporales

Cuenta cuántos datos hay por serie temporal

Agregando datos de temperatura

Calcula la temperatura media anual

Aplicar agregados estadísticos a datos de series temporales

Calcular las oscilaciones de temperatura mensuales

Analiza la distribución de los datos

Análisis de datos de sensores

Trabajo con series temporales

En este capítulo trabajarás con funciones de ventana. Empezarás a aprender sobre particiones y particionado y cómo funcionan con las funciones de ventana. Podrás encontrar los elementos destacados al clasificar tus datos.

Particiones y funciones de ventana

Tabla particionada

PARTITION BY

Elementos principales con funciones de ventana

Encuentra los tres valores más altos por partición

Horas del día más activas por artículo de noticias

Funciones de ordenación

Clasificar el clima frío

Clasificar el calor

Percentil de temperatura

Uso de funciones de ventana para analizar series temporales

En el capítulo final, subirás de nivel calculando el total acumulado, el promedio acumulado e incluso la media móvil para mejorar tu análisis de series temporales.

Total acumulado

Siguiente estación

Calcula un total acumulado

Total acumulado con lag

Media acumulada

Media móvil acumulada (simple)

Media móvil acumulada múltiple

Media móvil

Identificar noticias en tendencia

Media acumulada y media móvil de la temperatura anual

Resumen

Cálculo de totales acumulados y medias móviles

En este curso aprenderás a aprovechar PostgreSQL para trabajar con datos de fecha y hora. Verás funciones y llamadas que te ayudarán a analizar y manipular estos datos, realizar cálculos y usar funciones de ventana. Aplicarás estas técnicas a datos reales para analizar temperaturas, consultar horarios de trenes y revisar cómo cambia la popularidad de las noticias con el tiempo.

Este curso te enseña cómo aprovechar PostgreSQL para manejar datos de fecha y hora. Aprenderás sobre funciones y llamadas que te ayudarán a analizar y manipular estos datos, realizar cálculos y utilizar funciones de ventana.
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<h2>Trabajar con datos de series temporales</h2>
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Aprenderás sobre varios tipos de datos de fecha y hora y cómo convertirlos entre sí, manipular su granularidad y realizar cálculos, incluyendo agregaciones, particiones y promedios móviles. Esta información te ayudará a añadir valor a los datos de series temporales existentes.
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<h2>Aplicar el análisis de series temporales a datos del mundo real.</h2>
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Aplicarás estas técnicas a datos del mundo real para analizar temperaturas, consultar horarios de trenes y revisar cómo puede cambiar la popularidad de los artículos de noticias a lo largo del tiempo.

Joining Data in SQL

Aprende a usar PostgreSQL para analizar series temporales y aplicar técnicas a datos reales.

Análisis de series temporales en PostgreSQL

Aprende a utilizar PostgreSQL para gestionar eficazmente el análisis de series temporales y aplicar estas técnicas a datos del mundo real.

Resumen

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