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Consultando as recomendações

Nos exercícios anteriores, você aprendeu a calcular uma tabela com recomendações de cursos diários. Agora que essa tabela recommendations está no data warehouse, você também pode uni-la rapidamente a outras tabelas para produzir recursos importantes para os alunos do DataCamp, como e-mails de marketing personalizados, recomendações inteligentes para os alunos e outros recursos.

Neste exercício, você terá uma ideia de como a tabela recommendations recém-criada pode ser utilizada ao criar uma função recommendations_for_user() que obtém automaticamente os principais cursos recomendados com base no usuário ID para um determinado limite de classificação.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à engenharia de dados

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Instruções de exercício

  • Complete a consulta na definição da função recommendations_for_user(). Você deve entrar na tabela courses.
  • Conclua a função read_sql() em recommendations_for_user(). O argumento do params está incompleto: está faltando um limite.
  • Execute a função recommendations_for_user() que você definiu nos últimos comandos e observe os resultados.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo 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))
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