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コース概要
はじめに
- Analytic Functions とは何か?
- メリットとユースケース
- 一般的な Analytic Functions の概要
基本的な Analytic Functions
- ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()
- PARTITION BY と ORDER BY 句の理解
- 例とユースケース
統計的な Analytic Functions
- SUM()、AVG()、MIN()、MAX()
- LEAD() と LAG()
- ユースケースとシナリオ
ウィンドウ句
- WINDOWING 句の探求
- UNBOUNDED、CURRENT ROW、および N PRECEDING/FOLLOWING の理解
- 実践的なアプリケーション
高度な Analytic Functions
- FIRST_VALUE() と LAST_VALUE()
- PERCENTILE_CONT() と PERCENTILE_DISC()
- ユースケースと比較
Analytic Functions を使用した複雑なクエリ
- Analytic Functions と GROUP BY の組み合わせ
- ネストされた Analytic Functions
- 実際の例
Analytic Functions の最適化
- 大規模データセットでの Analytic Functions の効率的な使用
- クエリ性能の分析
- インデックス戦略
Troubleshooting とベストプラクティス
- 一般的な問題の特定と解決
- 効率的なクエリ作成のためのベストプラクティス
- Analytic Function クエリのメンテナンスと更新のためのヒント
まとめと次なるステップ
要求
- SQL の基本的な理解
- リレーショナルデータベースの知識
- 中級レベルのプログラミング経験(できれば SQL)
対象者
- データベース管理者
- SQL 開発者
- データアナリスト
21 時間
お客様の声 (4)
実践的な例を通じて、プログラムの動作を実際に体感することができました。理論的な概念と実際の応用との関連性についても、よく説明されており、統合されました。
Ian - Archeoworks Inc.
コース - ArcGIS Fundamentals
機械翻訳
彼がカバーしたすべてのトピックと例。また、それらが私たちの日常業務でどのように役立つかを説明しました。
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
コース - QGIS for Geographic Information System
機械翻訳
トレーニングをとても楽しみました。すべてのモジュールが、仕事で解決しようとしている問題に適用できると感じました。Jupyter Notebookとの統合は非常に印象的でした。
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
コース - Python for Geographic Information System (GIS)
機械翻訳
トレーニングで最も気に入ったのは、組織と場所でした。
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
コース - ArcGIS for Spatial Analysis
機械翻訳