Нечеткое сопоставление данных в SQL
16+
Серия: Бестселлеры O'Reilly
Осталось 3 шт.
2134,00р.
-20% после регистрации
В наличии в 2 магазинах
Иркутск, ПродаЛитЪ Торговый комплекс
Цена в магазине может отличаться
от цены, указанной на сайте.
Поделиться ссылкой в:
Издательство:Питер
Бренд:Питер Книга
ISBN:978-601-08-4037-9
Штрих-код:9786010840379
Страниц:288
Тип обложки:Мягкая
Год:2024
НДС:10%
Вес:460 г
Размер (мм):233 x 165 x 15
Возраст:от 16 лет
Код:260246
Описание
Вы получили два разных, но связанных между собой набора данных? Что делать? Какие инструменты использовать для поиска совпадений? А если все, что у вас есть, — это доступ к базе данных с помощью запроса SQL SELECT? Джим Лемер познакомит вас с лучшими практиками, техниками и хитрыми приемами, которые помогут импортировать, очищать, сопоставлять, оценивать и осмысливать разнородные данные с помощью SQL.
Администраторы баз данных, разработчики, бизнес-аналитики и специалисты data science узнают, как выявлять и удалять дубликаты, парсить строки, извлекать данные из XML и JSON, упорядочивать данные, а также работать над качеством данных и выполнять операции ETL для поиска сходств и различий между разными представлениями одинаковых данных.
Примеры в книге содержат реальные кейсы и рабочий код.
Администраторы баз данных, разработчики, бизнес-аналитики и специалисты data science узнают, как выявлять и удалять дубликаты, парсить строки, извлекать данные из XML и JSON, упорядочивать данные, а также работать над качеством данных и выполнять операции ETL для поиска сходств и различий между разными представлениями одинаковых данных.
Примеры в книге содержат реальные кейсы и рабочий код.
Поделиться ссылкой в:
Похожие товарыВозможно вас заинтересуют:
Смотреть все
2890,00р.
-20% после регистрации
Объектно-ориентированный Python (2024 г.)
Лотт Стивен, Филлипс Дасти
2664,50р.
-30% после регистрации
Предиктивное моделирование на практике (2019 г.)
Кун Макс, Джонсон Кьелл
2081,00р.
-20% после регистрации
Изучаем vi и Vim. Не просто редакторы (2023 г.)
Роббинс Арнольд, Ханна Элберт