Анализ продаж кофе по магазинам

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Это упражнение является частью курса

Введение в Databricks SQL

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.7+

751 reviews

Начать курс бесплатно

Заложите прочную основу для работы с хранилищами данных на платформе Databricks Data Intelligence Platform! Вы узнаете, как Databricks и архитектура озера данных формируют современный стек SQL и бизнес-аналитики для вашей организации. Вы также изучите ключевые компоненты продукта Databricks SQL: от способов хранения данных до оптимизации вычислительных ресурсов.

Exercise 1: SQL на платформе Data Intelligence Exercise 2: Преимущества архитектуры lakehouse для SQL Exercise 3: Знакомство с Databricks SQL Exercise 4: Знакомство с данными Exercise 5: Partner Connect Exercise 6: Ключевые компоненты Databricks SQL Exercise 7: Классификация ресурсов Databricks SQL Exercise 8: Создание запроса Exercise 9: Создание визуализации

Создайте надёжный фундамент данных для архитектуры озера данных! Вы научитесь загружать, преобразовывать и моделировать данные с помощью инструментов Databricks SQL. Вы изучите как графические, так и программные подходы к построению медальонной архитектуры и созданию экосистемы данных, готовой к любым аналитическим задачам.

Exercise 1: Загрузка данных Exercise 2: Загрузка данных через GUI Exercise 3: Наполнение озера данных Exercise 4: Загрузка данных вручную Exercise 5: Использование COPY INTO Exercise 6: Использование Auto Loader Exercise 7: Преобразование данных Exercise 8: SQL и медальонная архитектура Exercise 9: Создание слоя данных о кофе Exercise 10: Очистка необработанных таблиц Exercise 11: Создание уровня Silver Exercise 12: Создание таблицы крупных страховых выплат

Получайте ценные аналитические результаты с помощью Databricks SQL! Вы научитесь писать запросы, создавать визуализации и строить дашборды, используя встроенные возможности платформы Databricks. На практике вы освоите написание SQL-кода, применение фильтров и параметров для создания полноценного аналитического приложения для конечных пользователей.

Exercise 1: Запросы в платформе Data Intelligence Exercise 2: Аналитические инструменты в Databricks SQL Exercise 3: Запросы к набору данных о кофе Exercise 4: Анализ страховых претензий Exercise 5: Расширение запросов с помощью функций Exercise 6: Визуализация результатов запроса Exercise 7: Создание аналитического приложения Exercise 8: Роль Partner Connect Exercise 9: Дашборд с данными о кофе Exercise 10: Добавление фильтров на дашборды Exercise 11: Использование параметров в запросах Exercise 12: Создание дашборда для руководства

В финальной главе вы познакомитесь с продвинутыми техниками, которые используют ключевые преимущества платформы Databricks. Вы научитесь работать с быстро меняющимися данными с помощью оконных функций, а также объединять поступающие наборы данных.

Exercise 1: Типичные паттерны в инженерии данных Exercise 2: Добавление данных и CDC Exercise 3: Обновление данных о продажах кофе Exercise 4: Оптимизация данных с помощью SQL Exercise 5: Использование INSERT Exercise 6: Использование MERGE Exercise 7: Продвинутые приёмы анализа данных Exercise 8: Оконные функции и подзапросы Exercise 9: Анализ продаж кофе по магазинам

Текущее упражнение

Exercise 10: Написание подзапроса Exercise 11: Использование оконной функции Exercise 12: Совместное использование оконных функций и подзапросов Exercise 13: Итоги курса