[Udemy]Машинное обучение с Python + Big Data - (Курс 6 из 17)

[Udemy]Машинное обучение с Python + Big Data - (Курс 6 из 17)

Data Analytics: SQL for newbs, beginners and marketers


​

Автор: Lazy Programmer Inc.
Формат: Видео
Продолжительность: ~ 01:04
Перевод: Красный Кут
Тип перевода: Транскрибация с русским переводом ​

Всего: 25 видео лекции длительность: 1 час 04 минуты​

Решил сделать перевод всех курсов Lazy Programmer Inc. о искусственном интеллекте, машинном обучении,- взяв за основу материалы из этой складчины.

ДЕМО ПЕРЕВОД ​

​

Вы также можете изучить на русском языке следующие курсы этого автора:

• Linear Regression in Python (Курс 1 из 17)
• Logistic Regression in Python (Курс 2 из 17)
• Easy Natural Language Processing (NLP) in Python (Курс 4 из 17)
• Data Science: Practical Deep Learning in Theano + TensorFlow (Курс 5 из 17)
• Deep Learning: Convolutional Neural Networks in Python (Курс 7 из 17)
• Cluster Analysis and Unsupervised Machine Learning in Python (Курс 8 из 17)

ЧЕМУ Я НАУЧУСЬ?

​

Спойлер

• знать, как отвечать на все связанные с маркетингом вопросы, используя SQL-запросы;
• как проинсталлировать SQL на Mac, Linux или Windows;
• как импортировать данные в таблицу;
• как вставлять, изменять и удалять данные из таблицы;
• объединение таблиц для слияния данных;
• определение, где в торговой цепочке теряются клиенты;
• группировка и сортировка продаж по месту;
• инсталляция Spark;
• понимать, что такое реляционная база данных;
• как создать таблицу;
• как формулировать запрос для таблицы;
• ускорение работы с использованием индексов;
• обобщать данные с использованием функций count, sum и average;
• создание диаграммы своего годового дохода;
• использование SQL в работе со Spark;
• создание кластеров Spark при помощи AWS EC2

​

ТРЕБОВАНИЯ
Вы должны уметь работать с командной строкой. Все примеры будут разбираться именно в ней.

ОПИСАНИЕ

Спойлер

Для компаний всё более важным становится принятие решений, основанных на данных.

С появлением больших массивов данных и развитием методов обработки данных у нас появляется всё больше данных, чтобы понимать, что необходимо делать дальше.

Одним из основных языков для анализа данных является SQL, который используется во многих популярных базах данных, включая MySQL, Postgres, SQLite, Microsoft SQL Server, Oracle и даже в системах решений для больших массивов данных вроде Hive и Cassandra.

Раскрою маленький секрет. Большинство высопоставленных маркетолов и менеджеров по продуктам в крупных высокотехнологичных компаниях знают, как обращаться с данными, чтобы получить важную информацию. И вам тоже больше не нужно ждать целый день, чтобы какой-то инженер-программист ответил на ваши вопросы – теперь вы сами можете найти все ответы с помощью SQL!

В этом курсе «SQL для маркетологов» мы начнём с основ – инсталляции SQL на ваш компьютер с операционной системой Mac, Linux или Windows и объяснения, что такое реляционная база данных. Затем мы рассмотрим базовые задачи вроде создания таблиц и загрузки в них данных. Мы рассмотрим большое количество SQL команд, а я покажу вам, как ускорить их работу с помощью индексов.

После того, как вы узнаете команды SQL, мы перейдём к более сложным задачам, а именно – будем отвечать на часто задаваемые маркетологами и предпринимателями вопросы, например, в какой момент клиенты выпадают из нашей воронки продаж или где, в какой местности у нас выходит наибольший доход.

В последнем разделе мы научимся создавать расширенные SQL-запросы на Spark, системе обработки больших массивов данных, являющейся преемником системы MapReduce и находящейся в топе Hadoop. Я обучу вас, как проинсталлировать Spark, быстро создавать кластер на Amazon EC2 и запускать SQL-запросы, тем самым позволяя применять всё ранее изученное в среде обработки больших массивов данных.

Хотите знать, как оптимизировать свою воронку продаж с помощью SQL, посмотреть на сезонные тенденции в вашей отрасли или запустить SQL-запрос на Hadoop? Тогда присоединяйтесь к моему новому курсу «SQL для маркетологов»! Управляйте анализом данных, обработкой данных и большими массивами данных!

УЧЕБНЫЙ ПЛАН

Спойлер

1. Почему надо прекратить зависеть от инженеров и выучить SQL
1. Почему надо прекратить зависеть от инженеров и выучить SQL
2. План курса

2. Обзор баз данных SQL и установка SQLite
3. Обзор баз данных SQL
4. Инсталляция SQLite на Mac, Linux и Windows

3. Что такое реляционная база данных. Основные команды
5. Что такое реляционная база данных
6. Как загрузить данные, используемые в этом курсе
7. Основные команды
8. Создание запроса к таблице
9. Создание таблицы
10. Модификация структуры таблицы

4. Индексы и быстрое сравнение
11. Ускорение операций с помощью индексов
12. Примеры использования индексов на консоли

5. Модификация данных таблицы
13. Вставка, изменение и удаление
14. Что такое CRUD

6. Объединение таблиц
15. Объединение и слияние таблиц
16. Объединение при помощи консоли

7. Обобщение, группировка и сортировка. Реальные маркетинговые запросы
17. Функции Count, Distinct, Sum, Min, Max, Avg
18. Функции Group by, Sort, Limit
19. Воронка продаж, ежегодный доход и продажи по местоположению

8. Дополнение: SQL и Spark
20. Spark SQL
21. Создание собственного Spark-кластера на Amazon EC2

9. Дальнейшие сведения, практика и упражнения
22. Как загрузить экстраординарную базу данных (tab-разделённые таблицы)
23. Ключевое слово «IN»
24. Ключевое слово «BETWEEN»
25. Упражнения в стиле «вопрос-ответ»

​