ÎncepețiÎncepe gratuit

Interogarea recomandărilor

În exercițiile anterioare, ai învățat cum să calculezi un tabel cu recomandări de cursuri pe bază zilnică. Acum că acest tabel recommendations se află în depozitul de date, îl poți și îmbina rapid cu alte tabele pentru a genera funcționalități importante pentru studenții DataCamp, cum ar fi e-mailuri de marketing personalizate, recomandări inteligente și altele.

În acest exercițiu, vei descoperi cum poate fi utilizat noul tabel recommendations, creând o funcție recommendations_for_user() care obține automat cele mai bune cursuri recomandate pentru un anumit ID de utilizator, pe baza unui prag de evaluare.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Data Engineering

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Completează interogarea din definiția funcției recommendations_for_user(). Aceasta ar trebui să realizeze join-ul cu tabelul courses.
  • Completează funcția read_sql() din recommendations_for_user(). Argumentul params este incomplet: îi lipsește un prag.
  • Rulează funcția recommendations_for_user() pe care ai definit-o în ultimele instrucțiuni și observă rezultatele.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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))
Editează și rulează codul