SQL para análisis de datos

Opiniones de los lectores

El libro ha recibido críticas dispares: muchos elogian su utilidad y organización para el aprendizaje de SQL y el análisis de datos, mientras que otros critican su enfoque didáctico, las instrucciones de configuración y los problemas de indexación. Algunos lectores lo encontraron informativo pero carente de profundidad, especialmente en la enseñanza y la carga de datos.

Bien organizado, fácil de leer, útil para principiantes, incluye ejemplos prácticos, informativo sobre SQL y analítica, buen material de referencia y eficaz para aprender conceptos rápidamente.

Le falta profundidad en la enseñanza, instrucciones deficientes sobre la carga de archivos de práctica, índice insuficiente, varios errores a lo largo del texto, estilos de redacción incoherentes de los distintos autores y algunos contenidos demasiado básicos para usuarios avanzados.

(basado en 34 opiniones de lectores)

Título original:

SQL for Data Analytics

Contenido del libro:

Dé sus primeros pasos para convertirse en un analista de datos plenamente cualificado aprendiendo a explorar grandes conjuntos de datos relacionales Características principales Explore una variedad de técnicas estadísticas para analizar sus datos Integre sus canalizaciones SQL con otras tecnologías de análisis Realice análisis avanzados, como análisis geoespaciales y de texto Descripción del libro

Comprender y encontrar patrones en los datos se ha convertido en una de las formas más importantes de mejorar las decisiones empresariales. Si conoce los conceptos básicos de SQL, pero no sabe cómo utilizarlo para obtener la información empresarial más eficaz a partir de los datos, este libro es para usted.

SQL for Data Analytics le ayuda a desarrollar las habilidades necesarias para ir más allá del SQL básico y aprender a detectar patrones y explicar la lógica oculta en los datos. Descubrirá cómo explorar y comprender los datos mediante la identificación de tendencias y el descubrimiento de perspectivas más profundas. También ganará experiencia trabajando con diferentes tipos de datos en SQL, incluyendo series temporales, datos geoespaciales y de texto. Por último, aprenderá a aumentar su productividad con la ayuda de la creación de perfiles y la automatización.

Al final de este libro, será capaz de utilizar SQL en situaciones empresariales cotidianas de forma eficaz y de analizar los datos con el ojo crítico de un profesional del análisis.

Nota: si tiene dificultades para cargar los conjuntos de datos de muestra, hay nuevas instrucciones cargadas en el repositorio GitHub. El enlace al repositorio GitHub se encuentra en el prefacio del libro. Lo que aprenderá Realizar cálculos estadísticos avanzados utilizando la función WINDOW Utilizar consultas y subconsultas SQL para preparar los datos para el análisis Importar y exportar datos utilizando un archivo de texto y psql Aplicar cláusulas y funciones SQL especiales para generar estadísticas descriptivas Analizar tipos de datos especiales en SQL, incluidos datos geoespaciales y datos temporales Optimizar las consultas para mejorar su rendimiento y obtener resultados más rápidos Depurar consultas que no se ejecutan Utilizar SQL para resumir e identificar patrones en los datos A quién va dirigido este libro

Si usted es un ingeniero de base de datos que busca la transición a la analítica, o un ingeniero de backend que quiere desarrollar una comprensión más profunda de los datos de producción, usted encontrará este libro útil. Este libro también es ideal para científicos de datos o analistas de negocio que deseen mejorar sus habilidades de análisis de datos utilizando SQL. El conocimiento de conceptos básicos de SQL y bases de datos ayudará a comprender los conceptos tratados en este libro. Tabla de Contenidos Comprensión y Descripción de Datos Conceptos Básicos de SQL para Análisis SQL para la Preparación de Datos Funciones Agregadas para el Análisis de Datos Funciones de Ventana para el Análisis de Datos Importación y Exportación de Datos Análisis de Datos Uso de Tipos de Datos Complejos Performant SQL Uso de SQL para Descubrir la Verdad - Un Caso de Estudio