SQL for Data Analytics: Perform efficient and fast data analysis with the power of SQL
¿Es usted un desarrollador con experiencia interesado en ampliar sus conocimientos para incluir la gestión de bases de datos?
¿Es usted un gestor de proyectos que desea comprender mejor las demandas de su equipo de desarrollo? ¿O un responsable de la toma de decisiones que debe realizar análisis basados en datos de entrada?
En estas páginas encontrará toda la información que necesita. Debido a la omnipresencia de los big data, existe una necesidad urgente, más acuciante que nunca, de almacenar, recuperar y comprender la información en grandes bases de datos de forma oportuna y eficaz. Es aquí donde entra en juego la base de datos SQL. SQL es el lenguaje informático que sirve de caballo de batalla que sustenta los cimientos de la administración e interpretación de datos contemporánea.
En este libro aprenderá:
⬤ Comprender la estructura de la base de datos.
⬤ Herramientas y estrategias de SQL.
⬤ Explorar una base de datos en SQLite.
⬤ Iniciarse en las consultas.
⬤ Convertir datos en información.
⬤ Trabajar con múltiples tablas.
⬤ Uso de funciones.
⬤ Subconsultas.
⬤ Vistas.
⬤ Lenguaje de manipulación de datos (DML).
A pesar de la aparición de lenguajes de gestión de datos más modernos y de moda, SQL sigue siendo el lenguaje de gestión de datos más utilizado y fiable. Es algo que cualquier especialista en el campo de la administración de bases de datos puede confirmarle. En este exhaustivo tutorial, Walter Shields, experimentado mentor experto en SQL, se basa en su gran experiencia para hacer que el tema de la administración de bases de datos relacionales sea accesible, sencillo de comprender y extremadamente práctico.
Este libro es ideal para las personas que desean mejorar sus perspectivas laborales y avanzar en sus carreras, para las empresas de desarrollo que desean ampliar sus individuos proveedores, o para cualquiera que desee sacar provecho de nuestro futuro inexorablemente impulsado por los datos, ¡incluso si no tiene experiencia previa con la codificación!
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)