Закрыто

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

Тема в разделе "Программирование", создана пользователем эпиггон Никола Теслы, 19 мар 2018.

Цена: 1393р.
Взнос: 202р.
55%

Основной список: 20 участников

Резервный список: 2 участников

Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.
  1. 19 мар 2018
    #1
    эпиггон Никола Теслы
    эпиггон Никола Теслы ЧКЧлен клуба (А)

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

    Гость, ты можешь записаться в эту складчину и получить инфопродукт сразу после оплаты, никого не дожидаясь.
    ---

    Data Analytics: SQL for newbs, beginners and marketers
    Screenshot_94.png
    Автор: Lazy Programmer Inc.
    Формат: Видео
    Продолжительность: ~ 01:04
    Перевод: Красный Кут
    Тип перевода: Транскрибация с русским переводом
    Готовность: 07.01.19

    Всего: 25 видео лекции длительность: 1 час 04 минуты

    ДЕМО ПЕРЕВОД

    ЧЕМУ Я НАУЧУСЬ?[/B]]
    • 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[/B]]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 выходитнаибольший 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 AmazonEC2 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[/B]]
    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»

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

    Deep Learning Prerequisites: Linear Regression in Python КУРС 1
    Deep Learning Prerequisites: Logistic Regression in Python КУРС 2
    Data Science: Deep Learning in Python КУРС 3
    Easy Natural Language Processing (NLP) in Python КУРС 4
    Data Science: Practical Deep Learning in Theano + TensorFlow КУРС 5
    Data Analytics: SQL for newbs, beginners and marketers КУРС 6
    Deep Learning: Convolutional Neural Networks in Python КУРС 7
    Cluster Analysis and Unsupervised Machine Learning in Python КУРС 8
    Глубокое обучение без учителя на языке Python КУРС 9
    Машинное обучение без учителя: скрытые марковские модели на языке Python КУРС 10
    Глубокое обучение: рекуррентные нейронные сети на языке Python КУРС 11
    Обработка естественного языка с помощью глубокого обучения на языке Python КУРС 12

    Источник
    Код:
    https://www.udemy.com/sql-for-marketers-data-analytics-data-science-big-data/#curriculum
     
    Последнее редактирование модератором: 13 янв 2019
  2. Последние события

    1. skladchik.com
      Складчина закрыта.
      22 май 2021
    2. Rootf69
      Rootf69 участвует.
      19 сен 2020
    3. skladchik.com
      В складчине участвует 20 человек(а).
      19 сен 2020
    4. Natykm87
      Natykm87 не участвует.
      10 авг 2020

    Последние важные события

    1. skladchik.com
      Складчина закрыта.
      22 май 2021
    2. skladchik.com
      Складчина доступна.
      13 янв 2019
    3. skladchik.com
      Складчина активна.
      13 янв 2019
    4. skladchik.com
      Сбор взносов начинается 13.01.2019.
      11 янв 2019
Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.

Поделиться этой страницей