使用 BigQuery 应用 SQL 进行数据分析/数据科学
从零基础到精通，开发丰富的思维模型来编写复杂的 SQL 语句和解决问题
学习内容：
- SQL 101：基础知识（SELECT、WHERE、HAVING、JOIN、处理日期和时间戳）
- Google Analytics 4 和 BigQuery – 掌握数据模型和归因
- SQL 202：日期处理、CASE 语句、通用表表达式、子查询、相关子查询
- 建立将业务需求转化为 SQL 的清晰模型
- 主窗口/分析函数，它们是现代数据科学 SQL 的强大工具
- 100％的视频都是代码，并提供了许多要点让我停下来并“解决它”。
课程内容主题：
- 谷歌BigQuery
- SQL
- 其他 IT 和软件
- 信息技术与软件
课程要求：
- 能够编写非常基本的 SQL 语句，或者至少了解行和列的含义
- 由于我们使用 BigQuery，因此有一个 Google 帐户
课程详细描述：
哇哦，又一门 SQL 课程？没错！下面就是这门课程的不同之处。
- 我们一起编写了100%的代码，我精确地解释了所有内容，并提供了丰富的背景信息。我有十多年的行业经验，曾在大学教授过这方面的知识。
- 我们所做的100%都是基于应用的。我很少使用玩具数据来说明要点，除非它更具说明性。希望您在整个课程中学到的不仅仅是 SQL。
- 零设置。只要您有 Google 帐户，就可以登录 BigQuery 并立即开始使用。无需在本地配置数据库。您将可以在3分钟内启动并运行。
- 间隔重复以培养精通能力。这不是目录课程。这不是不同练习的列表。一切都是相连的。整个课程都会重新审视概念，以便您可以从不同角度看待它们，并最大限度地理解。
- 你能解决吗？我在整个讲座材料中提供了大量的小挑战。讲座材料基本上就是我们解决问题。不要把时间浪费在没有背景的理论上。
- 我不无聊。我是人。我也会犯错。我会仔细思考这些错误，这样你就能掌握调试过程。调试比编写代码重要得多。
本课程适合以下人群：
- 至少具有一些 SQL 经验的人（可以编写简单的 SELECT 语句）
- 有志于成为数据科学家的人或不使用 SQL 的数据科学家
- 数据分析师
- 想要通过 DIY 分析变得更好的产品经理。
- 对 SQL 感兴趣的开发人员！
- 对 BigQuery 感兴趣且已经了解一些 SQL 的人。
- 分析师需要加强对 GA4 BigQuery 的了解
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