跟着大伟学SQL:从基础到进阶,从刷题到面试

跟着大伟学SQL:从基础到进阶,从刷题到面试

SQL顺手,面试无忧 跟着大伟披荆斩棘学SQL

159.00 199.00 特价仅剩8天16小时18分钟 247 人学习

课程名称:

跟着大伟学SQL:从基础到进阶,从刷题到面试

 【温馨提示:1. 你可以在PC端浏览器或者微信收藏该页面,以方便你快速找到这个课程;2. 课程相关资料&QQ会员群可在课程PC端 公告查看下载;3.购买课程后,点(课时)列表即可观看视频 】

讲师简介:

王大伟:Python爱好者社区公众号负责人,微软MVP,擅长网络爬虫、数据分析,在机器学习、自然语言处理、数据库等领域有所涉猎,曾有多次线下数据分析辅导经验。

博客专栏:https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei  

公众号:Python爱好者社区(ID:python_shequ)

上线时间:

2019年5月21日

学习方式

录播课程,开课即学

在线反复观看,有效期2年

上课方式:录播学习+VIP会员群+独享问答中心+在线答疑 +2年反 复观看

客服:

加入学习后请添加客服微信:tianshansoft08(请注明:课程名称,发送支付截图),加入学员交流群中。  

1111.jpg

课程特色:

  如今,互联网公司在招收技术类人才时,SQL是一项不可或缺的技能,SQL全名为结构化查询语言(Structured Query Language),尤其是申请数据类的职位,如果你不懂SQL或者不会写SQL,会让面试官无法容忍,为什么这样说呢?因为数据类的岗位天生要和数据打交道,而公司的数据大多存在于数据库中,不会SQL,你无法将数据取出来研究,相当于巧妇难为无米之炊!本课程目标人群为对数据科学相关感兴趣在校学生、想转行入职数据科学相关岗位的人群(包括数据分析助理、数据(商业)分析师、机器和深度学习工程师、数据科学家等)、刚入职数据相关岗位并对SQL一知半解的人。课程会从零开始讲解SQL必会的部分:取数据,从基础到进阶并配有SQL刷题、SQL校招社招真题讲解、SQL数据分析案例等。数据分析师大部分工作时间是在处理数据,而取数占到其中大部分时间,课程目标为学习后能备考数据类岗位并上手开展数据分析相关工作。

课程内容:

第一部分:SQL语法入门进阶

一、SQL简介

1、课程介绍

2、数据库基础知识

3、SQL环境搭建

二、破冰SELECT基础检索

1、检索相关列

2、*符号初体验

3、独特的DISTINCT

4、ORDER BY灵活排序检索

5、LIMIT限制返回行数

6、ORDER BY与LIMIT结合妙用

三、过滤数据,选你所想

1、WHERE过滤

2、BETWEEN的坑

3、NULL的坑

4、多过滤条件组合的坑

5、IN与NOT IN过滤

6、LIKE与通配符过滤

7、复杂但精确的正则表达式

四、计算字段真奇妙

1、拼接字段妙用

2、方便使用的别名

3、算数计算生成所需新字段

五、高效的数据处理函数

1、文本处理函数

2、时间日期处理函数

3、数值处理函数

六、十分常用的聚集函数

1、AVG()的注意点

2、COUNT()的注意点

3、其他常用聚集函数

4、DISTINCT什么时候用?

七、分组的意义

1、GROUP BY创建分组

2、GROUP BY的坑

3、HAVING过滤分组

4、分组排序的意义

5、SELECT语句的执行顺序

八、子查询没想象中的那么难

1、什么时候用子查询

2、EXIST与NOT EXIST

3、子查询的坑

4、如何逐渐写出子查询代码?

九、联结表实现复杂查询

1、为什么要用多表联结查询

2、多种类型的联结

3、多表联结的坑

十、组合查询

1、什么时候使用组合查询

2、UNION 与 UNION ALL

3、组合查询的坑

十一、CASE WHEN真的很好用

1、CASE WHEN的几种形式

2、什么时候用CASE WHEN

3、巧妙使用CASE WHEN实现查询

4、CASE WHEN的坑

十二、强大到飞起的窗口函数

1、什么是窗口函数

2、RANK等函数使用

3、窗口函数的强大之处

第二部分:SQL刷题由浅入深

SQL刷题(1)

SQL刷题(2)

SQL刷题(3)

SQL刷题(4)

SQL刷题(5)

SQL刷题(6)

SQL刷题(7)

SQL刷题(8)

SQL刷题(9)

SQL刷题(10)

第三部分:校招社招SQL真题与解析

校招社招SQL真题与解析(1)

校招社招SQL真题与解析(2)

校招社招SQL真题与解析(3)

校招社招SQL真题与解析(4)

校招社招SQL真题与解析(5)

第四部分:SQL数据分析案例

SQL数据分析案例(1)

SQL数据分析案例(2)

SQL数据分析案例(3)

SQL数据分析案例(4)

SQL数据分析案例(5)

改版

反馈