In this chapter, you will learn how to use the CASE WHEN statement to create categorical variables, aggregate data into a single column with multiple filtering conditions, and calculate counts and percentages.

We'll take the CASE

Basic CASE statements

CASE statements comparing column values

CASE statements comparing two column values part 2

In CASE things get more complex

In CASE of rivalry

Filtering your CASE statement

CASE WHEN with aggregate functions

COUNT using CASE WHEN

Conditional selection and summation with CASE WHEN

Using CASE and AVG to derive fractions

In this chapter, you will learn about subqueries in the SELECT, FROM, and WHERE clauses. You will gain an understanding of when subqueries are necessary to construct your dataset and where to best include them in your queries.

WHERE are the Subqueries?

Filtering using scalar subqueries

Filtering using a subquery with a list

Filtering with more complex subquery conditions

Subqueries in FROM

Joining Subqueries in FROM

Building on Subqueries in FROM

Subqueries in SELECT

Add a subquery to the SELECT clause

Subqueries in Select for Calculations

Subqueries everywhere! And best practices!

ALL the subqueries EVERYWHERE

Add a subquery in FROM

Add a subquery in SELECT

Short and Simple Subqueries

In this chapter, you will learn how to use nested and correlated subqueries to extract more complex data from a relational database. You will also learn about common table expressions and how to best construct queries using multiple common table expressions.

Sottoquery correlate

Primi passi con le subquery correlate

Sottoquery correlata con più condizioni

Sottoquery annidate

Prime mosse con le sottoquery annidate

Annida una sottoquery in FROM

Common Table Expressions

Fai pulizia con le CTE

Organizzare con le CTE

CTE con subquery annidate

Scegliere quali tecniche usare

Ottieni i nomi delle squadre con una sottoquery

Ottieni i nomi delle squadre con sottoquery correlate

Ottieni i nomi delle squadre con le CTE

Quale tecnica usare?

Correlated Queries, Nested Queries, and Common Table Expressions

You will learn about window functions and how to pass aggregate functions along a dataset. You will also learn how to calculate running totals and partitioned averages.

It's OVER

The match is OVER

What's OVER here?

Flip OVER your results

OVER with a PARTITION

PARTITION BY a column

PARTITION BY multiple columns

Sliding windows

Slide to the left

Slide to the right

Bringing it all together

Setting up the home team CTE

Setting up the away team CTE

Putting the CTEs together

Add a window function

Window Functions

European Soccer Database as CSV

Course Glossary

Hai imparato ad aggregare e unire dati dalle tabelle del tuo database — e adesso? Come puoi manipolare, trasformare e interpretare al meglio i tuoi dati? Questo corso di livello intermedio ti insegnerà funzioni fondamentali per ripulire, filtrare e categorizzare le informazioni in un database relazionale, ampliare la tua cassetta degli attrezzi SQL e rispondere a domande complesse. Imparerai a usare in modo efficace le istruzioni CASE, le sottoquery e le funzioni finestra — e nel frattempo scoprirai anche curiosità sul calcio usando l’European Soccer Database.

I video includono trascrizioni dal vivo che puoi mostrare cliccando su "Show transcript" in basso a sinistra nei video.
Il glossario del corso si trova a destra nella sezione delle risorse.
Per ottenere i crediti CPE devi completare il corso e raggiungere un punteggio del 70% nella valutazione qualificata. Puoi andare alla valutazione cliccando sul riquadro dei crediti CPE sulla destra.

Joining Data in SQL

Padroneggia le query SQL complesse per rispondere a domande di data science e prepara set di dati in PostgreSQL.

Manipolazione dei dati in SQL

Analista dati associato in SQL

Analista dati in Databricks

Fondamenti di SQL

Data Scientist, Greenhouse Software

Decidere le tecniche da usare

Nomi diversi per la stessa cosa?

Differenziare le tecniche

Quale uso?

Diversi casi d'uso

Facciamo pratica!

Correlated Queries, Nested Queries, and Common Table Expressions - Scegliere quali tecniche usare

Scegliere quali tecniche usare

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