SQL para el análisis de datos: Técnicas avanzadas para transformar datos en información

Opiniones de los lectores

El libro ha recibido críticas variadas. Muchos usuarios han valorado sus ejemplos prácticos y la exhaustiva cobertura de los conceptos de SQL, especialmente en el contexto del análisis de datos. Sin embargo, algunos usuarios lo encontraron difícil de seguir debido a la falta de bases de datos de ejemplo y a la desorganización. El precio y los problemas ocasionales con las ediciones del libro también se destacaron como aspectos negativos.

⬤ El libro ayuda a reforzar la comprensión de SQL
⬤ proporciona casos de uso realistas y ejemplos prácticos
⬤ desglosa conceptos complejos en lecciones fáciles de entender
⬤ los tutoriales paso a paso son útiles para los principiantes
⬤ cubre una amplia gama de temas, desde la analítica básica a la avanzada
⬤ muy útil para aplicaciones del mundo real en el análisis de datos.

⬤ Muchos consideraron que faltaba organización y que el contenido era difícil de seguir sin bases de datos de ejemplo
⬤ el precio se considera elevado para un libro técnico
⬤ algunos usuarios recibieron ediciones incorrectas
⬤ una parte del libro se considera demasiado básica
⬤ no cubre temas avanzados como el streaming o los motores de texto.

(basado en 12 opiniones de lectores)

Título original:

SQL for Data Analysis: Advanced Techniques for Transforming Data Into Insights

Contenido del libro:

Con la explosión de los datos, la potencia de cálculo y los almacenes de datos en la nube, SQL se ha convertido en una herramienta aún más indispensable para el analista o científico de datos experto. Este práctico libro revela formas nuevas y ocultas de mejorar sus habilidades SQL, resolver problemas y sacar el máximo partido de SQL como parte de su flujo de trabajo.

Aprenderá a utilizar funciones SQL comunes y exóticas, como uniones, funciones de ventana, subconsultas y expresiones regulares, de formas nuevas e innovadoras, así como a combinar técnicas SQL para lograr sus objetivos más rápidamente y con un código comprensible. Si trabaja con bases de datos SQL, esta es una referencia imprescindible.

⬤ Aprenda los pasos clave para preparar sus datos para el análisis.

⬤ Realice análisis de series temporales utilizando las manipulaciones de fecha y hora de SQL.

⬤ Utilizar el análisis de cohortes para investigar cómo cambian los grupos a lo largo del tiempo.

⬤ Utilizar las potentes funciones y operadores de SQL para el análisis de texto.

⬤ Detectar valores atípicos en los datos y sustituirlos por valores alternativos.

⬤ Establecer la causalidad mediante el análisis de experimentos, también conocido como pruebas A/B.