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Consultando as recomendações

Nos exercícios anteriores, você aprendeu a calcular diariamente uma tabela com recomendações de cursos. Agora que essa tabela recommendations está no data warehouse, você também pode juntá-la rapidamente com outras tabelas para criar recursos importantes para estudantes da DataCamp, como e-mails de marketing personalizados, recomendações inteligentes e outras funcionalidades.

Neste exercício, você vai experimentar como a nova tabela recommendations pode ser utilizada criando a função recommendations_for_user() que obtém automaticamente os cursos mais recomendados por ID de usuário, com base em um limite específico de avaliação.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à Engenharia de Dados

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Instruções do exercício

  • Complete a consulta na definição da função recommendations_for_user(). Ela deve fazer JOIN com a tabela courses.
  • Complete a função read_sql() em recommendations_for_user(). O argumento params está incompleto: falta um threshold.
  • Execute a função recommendations_for_user() que você definiu nas últimas instruções e observe os resultados.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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))
Editar e executar o código