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सिफारिशों पर क्वेरी चलाना

पिछले अभ्यासों में, आपने रोज़ाना के आधार पर कोर्स सिफारिशों वाली एक टेबल कैसे निकालते हैं, यह सीखा. अब जब यह recommendations टेबल डेटा वेयरहाउस में है, तो आप इसे दूसरी टेबल्स से जल्दी से JOIN कर सकते हैं ताकि DataCamp छात्रों के लिए कस्टमाइज़्ड मार्केटिंग ईमेल, इंटेलिजेंट सिफारिशें और अन्य सुविधाओं जैसे महत्वपूर्ण फीचर्स बनाए जा सकें.

इस अभ्यास में, आप देखेंगे कि नई बनी recommendations टेबल का उपयोग कैसे किया जा सकता है. आप एक फंक्शन recommendations_for_user() बनाएँगे जो किसी विशेष रेटिंग थ्रेशहोल्ड के अनुसार, हर user ID के लिए अपने-आप टॉप रिकमेंडेड कोर्सेस लाता है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Introduction to Data Engineering

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • recommendations_for_user() फंक्शन की परिभाषा में क्वेरी पूरी करें. इसमें courses टेबल पर JOIN होना चाहिए.
  • recommendations_for_user() में read_sql() फंक्शन को पूरा करें. params आर्ग्युमेंट अधूरा है: इसमें threshold गायब है.
  • अंत की स्टेटमेंट्स में आपने जो recommendations_for_user() फंक्शन परिभाषित किया है, उसे चलाएँ और परिणाम देखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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))
कोड संपादित करें और चलाएँ