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Interrogare le raccomandazioni

Negli esercizi precedenti hai imparato a calcolare quotidianamente una tabella con le raccomandazioni sui corsi. Ora che questa tabella recommendations è nel data warehouse, puoi anche unirla rapidamente ad altre tabelle per creare funzionalità importanti per gli studenti di DataCamp, come email di marketing personalizzate, suggerimenti intelligenti e altro ancora.

In questo esercizio farai un assaggio di come la nuova tabella recommendations può essere utilizzata creando una funzione recommendations_for_user() che recupera automaticamente i corsi più consigliati per ogni ID utente in base a una specifica soglia di valutazione.

Questo esercizio fa parte del corso

Introduzione al Data Engineering

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Istruzioni dell'esercizio

  • Completa la query nella definizione della funzione recommendations_for_user(). Dovrebbe fare la JOIN con la tabella courses.
  • Completa la funzione read_sql() in recommendations_for_user(). L’argomento params è incompleto: manca una soglia.
  • Esegui la funzione recommendations_for_user() che hai definito nelle ultime istruzioni e osserva i risultati.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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))
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