Présentation du livre en françaisdata science et apprentissage automatique

SQL for Data Analysis

Name: SQL for Data Analysis
Author: Faramarz Kowsari

A Visual, Practical Guide with Real Business Projects, Interview Problems, CTEs, Window Functions, Dashboards, and Portfolio Workflows

« SQL for Data Analysis » est un livre de Faramarz Kowsari dans le domaine data science et apprentissage automatique. Cette page de découverte en français organise les métadonnées publiques du livre afin de rendre ses thèmes, son public, sa langue réelle de publication et ses accès officiels plus faciles à trouver.

Les métadonnées publiées relient le livre à la data science, à l'analyse, à SQL, Python ou au machine learning, avec des objectifs pratiques.

Langue de publication: anglais. Cette page est une orientation en français. Le livre lui-même est publié en anglais ; le titre, l'aperçu et les options d'achat sur Google Books correspondent à cette édition.

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De quoi parle ce livre ?

Les métadonnées publiées relient le livre à la data science, à l'analyse, à SQL, Python ou au machine learning, avec des objectifs pratiques.

Thèmes mis en avant

Relational databasesSELECT and filteringJoinsAggregationCTEs and subqueriesWindow functionsData integrity and transactionsProjects and interview problems

Description publique originale du livre

anglais

SQL for Data Analysis is a visual, practice-oriented path from relational foundations to portfolio-ready analytics. It covers database structure, schema design, SELECT queries, filtering, sorting, joins, aggregation, data types, import and export, constraints and integrity, DDL and DML, transactions, CTEs, subqueries, views, temporary logic, window functions, ranking, interview problems, projects, optimization, and business interpretation. The book is dialect-aware and repeatedly emphasizes safe execution: destructive statements are tested in controlled environments, rows are verified, transactions are used, and SELECT comes before change.

À qui s'adresse le livre ?

Le public visé est fondé sur la description publique du livre. Pour les lecteurs francophones, il faut noter que l'édition disponible est publiée en anglais.

For aspiring data analysts, data scientists, business analysts, and developers who want practical SQL skills tied to real analytical work.

Objectifs d'apprentissage publiés