Master the critical transition from raw data chaos to analytical clarity. This course transforms your ability to navigate the complex landscape of SQL dialects while building powerful data aggregation skills that turn millions of event records into actionable insights. You'll discover how subtle syntax differences between ANSI-SQL and Spark-SQL can make or break your analytical queries, then harness the full power of Pandas to group, aggregate, and restructure massive datasets with precision and speed.
Transform Data: SQL & Pandas Mastery
Transform Data: SQL & Pandas Mastery
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Hurix Digital
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Mastering SQL dialects ensures analytics portability across platforms and prevents costly query migration issues.
Window functions vary by SQL type, so understanding syntax differences is key for accurate analysis.
Event data aggregation powers time-series analysis, turning raw behavior data into valuable business metrics.
Data transformation blends SQL precision with Pandas flexibility to handle complex analytical workflows.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Pivot Tables And Charts
- Catégorie : Consolidation
- Catégorie : Data Wrangling
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Query Languages
- Section Compétences masquée. Affichage de 10 compétence(s) sur 11.
Détails à connaître
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janvier 2026
Enseigné en Anglais
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Il y a 2 modules dans ce cours
Learners will master the critical syntax variations between SQL dialects that can make or break analytical queries in enterprise data environments.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir
Learners will master advanced techniques for transforming raw event streams into structured analytical datasets using both SQL and Pandas aggregation methods.
Inclus
2 vidéos1 lecture3 devoirs1 laboratoire non noté
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