Ce cours fait partie de la Spécialisation Modern Big Data Analysis with SQL

4.9
étoiles
501 évaluations

96 %

Ian Cook

24 115 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation Modern Big Data Analysis with SQLCloudera

À propos de ce cours

28 596 consultations récentes

In this course, you'll get an in-depth look at the SQL SELECT statement and its main clauses. The course focuses on big data SQL engines Apache Hive and Apache Impala, but most of the information is applicable to SQL with traditional RDBMs as well; the instructor explicitly addresses differences for MySQL and PostgreSQL.
By the end of the course, you will be able to
• explore and navigate databases and tables using different tools;
• understand the basics of SELECT statements;
• understand how and why to filter results;
• explore grouping and aggregation to answer analytic questions;
• work with sorting and limiting results; and 
• combine multiple tables in different ways.

To use the hands-on environment for this course, you need to download and install a virtual machine and the software on which to run it. Before continuing, be sure that you have access to a computer that meets the following hardware and software requirements:
• Windows, macOS, or Linux operating system (iPads and Android tablets will not work)
• 64-bit operating system (32-bit operating systems will not work)
• 8 GB RAM or more
• 25GB free disk space or more
• Intel VT-x or AMD-V virtualization support enabled (on Mac computers with Intel processors, this is always enabled;
on Windows and Linux computers, you might need to enable it in the BIOS)
• For Windows XP computers only: You must have an unzip utility such as 7-Zip or WinZip installed (Windows XP’s built-in unzip utility will not work)

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Cours 2 sur 3 dans le

Spécialisation Modern Big Data Analysis with SQL

Niveau débutant

Approx. 18 heures pour terminer

Anglais

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Ce que vous allez apprendre

Understand the basics of SELECT statements
Understand how and why to filter results
Explore grouping and aggregation to answer analytic questions
Work with sorting and limiting results

Compétences que vous acquerrez

Apache Hive
Apache Impala
Data Analysis
Big Data
SQL

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,91/5 (117 évaluations)

Ian Cook

Staff Curriculum Developer

Cloudera

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2 cours

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu96%(2,479 évaluations)

Semaine

Semaine 1

3 heures pour terminer

Orientation to SQL on Big Data

3 heures pour terminer

9 vidéos (Total 47 min), 5 lectures, 2 quiz

9 vidéos

Welcome to the Course4 min

Review and Preparation4 min

Using the Hue Query Editors7 min

Running SQL Utility Statements6 min

Running SQL SELECT Statements5 min

Understanding Different SQL Interfaces4 min

Overview of Beeline and Impala Shell2 min

Using Beeline8 min

Using Impala Shell3 min

5 lectures

Instructions for Downloading and Installing the Exercise Environment30 min

Troubleshooting the VM5 min

(Optional) What about Spark SQL?10 min

Expectations for Learners10 min

(Optional) Using Other SQL Engines10 min

2 exercices pour s'entraîner

Week 1 Core Quiz30 min

Week 1 Honors Quiz5 min

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

SQL SELECT Essentials

3 heures pour terminer

16 vidéos (Total 83 min), 4 lectures, 2 quiz

16 vidéos

Introduction2 min

SQL SELECT Building Blocks2 min

Introduction to the SELECT List7 min

Expressions and Operators7 min

Data Types6 min

Column Aliases5 min

Built-In Functions7 min

Data Type Conversion5 min

The DISTINCT Keyword5 min

Introduction to the FROM Clause3 min

Identifiers7 min

Formatting SELECT Statements4 min

Using Beeline in Non-Interactive Mode5 min

Using Impala Shell in Non-Interactive Mode4 min

Formatting the Output of Beeline and Impala Shell4 min

Saving Hive and Impala Query Results to a File5 min

4 lectures

Order of Operations5 min

Division and Modulo Operators15 min

Common String Functions15 min

Case (In)Sensitivity in SQL10 min

2 exercices pour s'entraîner

Week 2 Core Quiz30 min

Week 2 Honors Quiz5 min

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

Filtering Data

3 heures pour terminer

14 vidéos (Total 85 min), 6 lectures, 2 quiz

14 vidéos

Introduction1 min

About the Datasets4 min

Introduction to the WHERE Clause2 min

Using Expressions in the WHERE Clause9 min

Comparison Operators9 min

Data Types and Precision4 min

Logical Operators7 min

Other Relational Operators4 min

Understanding Missing Values8 min

Handling Missing Values6 min

Conditional Functions9 min

Using Variables with Beeline and Impala Shell7 min

Calling Beeline and Impala Shell from Scripts6 min

Querying Hive and Impala in Scripts and Applications2 min

6 lectures

Data Reference5 min

(Optional) Unicode Characters10 min

Working with Literal Strings15 min

Missing Values with Logical Operators10 min

Missing Values in String Columns5 min

(Optional Exercise) Change VM Desktop Color30 min

2 exercices pour s'entraîner

Week 3 Core Quiz30 min

Week 3 Honors Quiz5 min

Semaine

Semaine 4

3 heures pour terminer

Grouping and Aggregating Data

3 heures pour terminer

15 vidéos (Total 82 min), 6 lectures, 2 quiz

15 vidéos

Introduction1 min

Introduction to Aggregation2 min

Common Aggregate Functions2 min

Using Aggregate Functions in the SELECT Statement8 min

Introduction to the GROUP BY Clause6 min

Choosing an Aggregate Function and Grouping Column4 min

Grouping Expressions6 min

Grouping and Aggregation, Together and Separately5 min

NULL Values in Grouping and Aggregation4 min

The COUNT Function7 min

Tips for Applying Grouping and Aggregation7 min

Filtering on Aggregates2 min

The HAVING Clause8 min

Understanding Hive and Impala Version Differences10 min

Understanding Hue Version Differences2 min

6 lectures

COUNT(*) and SUM(1)5 min

Interpreting Aggregates: Populations and Samples10 min

The least and greatest Functions5 min

Why Aggregate Expressions Ignore NULL Values5 min

(Optional) Shortcuts for Grouping10 min

How Grouping and Aggregation Can Mislead10 min

2 exercices pour s'entraîner

Week 4 Core Quiz30 min

Week 4 Honors Quiz10 min

Avis

4.9

139 avis

5 stars
88,82 %
4 stars
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Meilleurs avis pour ANALYZING BIG DATA WITH SQL

par ES23 nov. 2020

Great overview of SQL. Some decent hands-on and well thought-of quiz questions. Recommended even for people who might know SQL somewhat, but never had a structured overview of it.

par YN26 mars 2020

A great course to go over the basic SQL. However, this course doesn't go cover Subquery concept :(

par MN5 août 2020

How amazing the course was! From the video lectures, the reading materials, to the practical exercises and the teachers as well, everything was fantastic in this course. Highly recommended!

par MZ4 nov. 2021

Course contents are well laid out and well taught. Extensive coverage of SELECT statement provides good bases to learn advanced SQL topics as well.

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À propos du Spécialisation Modern Big Data Analysis with SQL

This Specialization teaches the essential skills for working with large-scale data using SQL.

Maybe you are new to SQL and you want to learn the basics. Or maybe you already have some experience using SQL to query smaller-scale data with relational databases. Either way, if you are interested in gaining the skills necessary to query big data with modern distributed SQL engines, this Specialization is for you. Most courses that teach SQL focus on traditional relational databases, but today, more and more of the data that’s being generated is too big to be stored there, and it’s growing too quickly to be efficiently stored in commercial data warehouses. Instead, it’s increasingly stored in distributed clusters and cloud storage. These data stores are cost-efficient and infinitely scalable. To query these huge datasets in clusters and cloud storage, you need a newer breed of SQL engine: distributed query engines, like Hive, Impala, Presto, and Drill. These are open source SQL engines capable of querying enormous datasets. This Specialization focuses on Hive and Impala, the most widely deployed of these query engines. This Specialization is designed to provide excellent preparation for the Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst certification exam. You can earn this certification credential by taking a hands-on practical exam using the same SQL engines that this Specialization teaches—Hive and Impala.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.
What are the hardware and software requirements for the exercise environment?
• Windows, macOS, or Linux operating system (iPads and Android tablets will not work) • 64-bit operating system (32-bit operating systems will not work) • 8 GB RAM or more • 25GB free disk space or more • Intel VT-x or AMD-V virtualization support enabled (on Mac computers with Intel processors, this is always enabled; on Windows and Linux computers, you might need to enable it in the BIOS) • For Windows XP computers only: You must have an unzip utility such as 7-Zip or WinZip installed (Windows XP’s built-in unzip utility will not work)

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