Kom igångKom igång gratis

Söka i rekommendationerna

I de tidigare övningarna har du lärt dig hur man beräknar en tabell med kursrekommendationer på daglig basis. Nu när tabellen recommendations finns i datalagret kan du snabbt joina den med andra tabeller för att skapa viktiga funktioner för DataCamps studenter – till exempel anpassade marknadsföringsmejl, intelligenta rekommendationer och annat.

I den här övningen får du en försmak av hur den nyskapade tabellen recommendations kan användas. Du skapar en funktion recommendations_for_user() som automatiskt hämtar de bäst rekommenderade kurserna per användar-ID för ett visst betygsintervall.

Den här övningen är en del av kursen

Introduktion till datatekniker

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Komplettera frågan i funktionsdefinitionen recommendations_for_user(). Den ska joina tabellen courses.
  • Komplettera funktionen read_sql() i recommendations_for_user(). Argumentet params är ofullständigt – ett tröskelvärde saknas.
  • Kör funktionen recommendations_for_user() som du definierade i de sista satserna och observera resultaten.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

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))
Redigera och kör kod