文件名称：leetcode融资-BItools:我学到的商业智能工具的集合
文件大小：3.42MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-19 23:28:22
系统开源
leetcode 融资我的一些商业智能工具的学习进度 SQL SQL就像许多 DS 作业的硬性要求，因此尽快熟悉它会很有用。 我从观看一些在线教程视频开始（是的，带有 :slightly_smiling_face: ）。 3 小时的视频涵盖了 80% 的必要材料，我通过使用 MySQL 解决所有 leetcode 数据库问题来完善剩余的 20%。 与算法题类似，简单题和中题主要考查你是否知道概念（中题在逻辑上确实稍微复杂一些）。 困难的问题更具挑战性，并且（我相信）接近于真正的行业级查询。 我在整个过程中的主要收获是： 由于表格数据的刚性结构，关系数据库查询语言（如 MySQL）并不难掌握，特别是如果您有 numpy/pandas 包的背景。 实际上，有些函数非常相似，您可能会发现有些操作的名称是相同的（例如 groupby、count 和所有类型的联接）。 从 Pandas 文档中查看更多官方比较。 尽管有相似之处，但还是有一些缺点（并不是所有 SQL 的错 :upside-down_face: ）。 因为 SQL 不是为了执行面向对象的编程（如 Python）而设计的，所以一些数据处理过程不是那么方便。 就像，您可以在 Python 中定义一个自定义函数
【文件预览】：
BItools-main
----LICENSE(1KB)
----Prophet()
--------Predict Future Prices Using Facebook Prophet.ipynb(2.99MB)
--------Coursera 3SQVGXWEY3WM.pdf(307KB)
----Causal Inference()
--------Coursera GBKWDGV87YB4.pdf(311KB)
--------rhyme_project_causal_inference_notebook_filled.rmd(12KB)
--------rhyme_project_causal_inference_helper_function.R(9KB)
----SQL()
--------leetcode-SQL.PNG(298KB)
--------Capture.PNG(21KB)
----README.md(16KB)
----Tableau()
--------Book1.twbx(14KB)
--------Coursera QMR8WGH7GL8J.pdf(314KB)
--------Stock Returns Heatmap.xlsx(22KB)
--------Dashboard 1.pdf(22KB)