Classer la durée des films

Vous souhaitez faciliter la navigation pour les utilisateurs. Vous avez décidé de répartir les films en anglais entre « films courts » et « films longs » selon leur durée. Les films de 90 minutes ou moins sont considérés comme courts, tandis que ceux de plus de 90 minutes sont classés comme longs. Les films dont la durée est inconnue doivent être exclus.

Il est maintenant temps de catégoriser les films en conséquence.

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Interroger SQL de façon intermédiaire avec l'IA

Instructions de l’exercice

Rédigez une invite pour sélectionner les films en anglais dont la durée n'est pas nulle, en les classant comme « Short Film » s'ils durent 90 minutes ou moins, « Long Film » s'ils dépassent 90 minutes, sinon « Unknown ».
Nommez le nouveau champ de catégorie film_type.
Affichez l'identifiant, le titre, la durée et film_type.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

SELECT 
    id, 
    title, 
    duration
FROM films;

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SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

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Organisez et analysez vos données avec des requêtes ORDER BY et GROUP BY propulsées par l'IA. Apprenez à trier les résultats, à segmenter les données et à extraire des indicateurs clés résumés à l'aide de fonctions d'agrégation comme AVG, SUM, MIN et MAX. Vous développerez des compétences en rédaction d'invites pour transformer des données brutes en informations pertinentes.

Exercise 1: Trier des données Exercise 2: Trier les titres de films Exercise 3: Trier par nombre de mentions « j'aime »Exercise 4: Trier selon plusieurs critères Exercise 5: Regrouper des données Exercise 6: Regrouper des champs Exercise 7: Regrouper et trier des champs Exercise 8: Résumer les données Exercise 9: Trouver les moyennes et les totaux Exercise 10: Minimum et maximum

Filtrez et affinez vos données avec des clauses WHERE générées par l'IA. En partant des opérateurs de comparaison et des conditions logiques, vous explorerez la recherche de motifs avec des caractères génériques et la gestion des données manquantes. Vous développerez des habiletés pour rédiger des invites qui génèrent des requêtes ciblées afin de trouver les données dont vous avez besoin.

Exercise 1: Filtrer avec des opérateurs de comparaison Exercise 2: Filtrer par classement Exercise 3: Trouver des courts métrages Exercise 4: Compter les films les mieux cotés Exercise 5: Filtrer selon plusieurs critères Exercise 6: Sélectionner des films par année et par langue Exercise 7: Inclure ou exclure des filtres Exercise 8: Filtrer du texte Exercise 9: Correspondance de texte Exercise 10: Exclure des titres Exercise 11: Recherche insensible à la casse Exercise 12: Filtrer les valeurs manquantes Exercise 13: Films avec données manquantes Exercise 14: Repérer d'autres valeurs manquantes

Améliorez vos invites et vos requêtes avec une logique conditionnelle propulsée par l'IA et des techniques de filtrage raffinées. Apprenez à filtrer des données regroupées en appliquant des conditions après l'agrégation avec des clauses HAVING, et créez de nouvelles catégories en appliquant des conditions dans les groupes au moyen d'expressions CASE.

Exercise 1: Filtrer des données groupées Exercise 2: Invites pour le filtrage de données groupées Exercise 3: Filtrer les durées moyennes Exercise 4: Filtrer les totaux Exercise 5: Créer des catégories avec de la logique conditionnelle Exercise 6: Catégoriser les classifications de films Exercise 7: Classer la durée des films

Exercice en cours

Exercise 8: Analyse conditionnelle Exercise 9: Catégoriser avec des agrégats Exercise 10: Décompter les films par tranche de budget Exercise 11: Félicitations !