Window fonksiyonlarını ve alt sorguları anlama

Aşağıdaki ifadelerden hangileri window fonksiyonları veya alt sorgular için doğrudur? İki tanesini seç.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Databricks SQL'e Giriş

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Teoriyi etkileşime dönüştürün, interaktif egzersizlerimizden biriyle

Egzersize başla

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Databricks SQL'e Giriş

IntermediárioNível de habilidade

4.7+

653 reviews

Kursa Ücretsiz Başla

Databricks Data Intelligence Platform ile sağlam bir veri ambarı temeli oluştur! Databricks ve lakehouse mimarisinin kuruluşunu modern bir SQL ve BI yığını için nasıl hazırladığını öğreneceksin. Ayrıca, veri depolama tekniklerinden hesaplama optimizasyonlarına kadar uzanan Databricks SQL ürününün temel bileşenlerini keşfedeceksin.

Exercise 1: Veri Zekâsı Platformunda SQL Exercise 2: SQL için lakehouse’un faydaları Exercise 3: Databricks SQL’i Keşfetme Exercise 4: Bazı verileri keşfetme Exercise 5: Partner Connect Exercise 6: Databricks SQL’nin temel varlıkları Exercise 7: Databricks SQL varlıklarını sınıflandırma Exercise 8: Bir sorgu oluştur Exercise 9: Bir görselleştirme oluştur

Lakehouse mimarisi için güçlü bir veri temeli oluştur! Databricks SQL'deki yetenekleri kullanarak verilerini içeri almayı, dönüştürmeyi ve modellemeyi öğreneceksin. Medallion mimarisini kurmak ve her türlü analitik iş yüküne hazır bir veri ekosistemi oluşturmak için GUI tabanlı ve programlı yaklaşımları keşfedeceksin.

Exercise 1: Veri Alma Exercise 2: GUI tabanlı veri alma Exercise 3: Lakehouse’ı verilerle doldurma Exercise 4: Veriyi elle yükle Exercise 5: COPY INTO kullanma Exercise 6: Auto Loader'dan Yararlanma Exercise 7: Verileri dönüştürme Exercise 8: SQL ve madalyon mimarisi Exercise 9: Bir kahve veri katmanı oluşturma Exercise 10: Ham tabloları temizleme Exercise 11: Silver katmanını oluşturma Exercise 12: Yüksek primli talepler için bir tablo oluşturma

Databricks SQL kullanarak güçlü veri içgörüleri oluştur! Platform içi Databricks yeteneklerini kullanarak sorgular yazmayı, görselleştirmeler oluşturmayı ve panoları çalıştırmayı öğreneceksin. Son kullanıcıların için sağlam bir analitik uygulama oluşturmak üzere SQL kodundan, filtrelerden ve parametrelerden yararlanmayı pratiğe dökeceksin.

Exercise 1: Data Intelligence Platform'da sorgulama Exercise 2: Databricks SQL'de analitik varlıklar Exercise 3: Kahve veri kümemizi sorgulama Exercise 4: Sigorta taleplerini analiz etme Exercise 5: Sorguları fonksiyonlarla zenginleştirme Exercise 6: Sorgu sonuçlarını görselleştirme Exercise 7: Bir analitik uygulama oluşturma Exercise 8: Partner Connect'in rolü Exercise 9: Bir kahve verisi panosu Exercise 10: Panolara filtre ekleme Exercise 11: Sorgularda parametre kullanma Exercise 12: Yönetici göstergesi oluştur

Son bölümde, Databricks platformunun kilit ayırt edicilerinden yararlanan bazı daha gelişmiş teknikleri öğreneceksin. Pencere fonksiyonlarını kullanarak yüksek hızlı ve hızla değişen verileri nasıl ele alacağını öğrenecek ve veri kümeleri geldikçe bunları birleştirebileceksin.

Exercise 1: Yaygın veri mühendisliği kalıpları Exercise 2: Ekleme vs. CDC Exercise 3: Kahve satış verilerini güncelleme Exercise 4: SQL ile veriyi optimize etme Exercise 5: INSERT kullanma Exercise 6: MERGE kullanma Exercise 7: İleri düzey veri analizi kalıpları Exercise 8: Window fonksiyonlarını ve alt sorguları anlama

Geçerli egzersiz

Exercise 9: Mağazaya göre kahve satışlarını analiz etme Exercise 10: Alt sorgu yazma Exercise 11: Bir window (pencere) fonksiyonu kullanma Exercise 12: Pencereleri ve alt sorguları birlikte kullanma Exercise 13: Kurs özeti