Представьте, что вы решаете тестовое задание на позицию аналитика данных
МЕНЮ
Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей
ТЕМЫ
Новости ИИ
Голосовой помощник
Городские сумасшедшие
ИИ в медицине
ИИ проекты
Искусственные нейросети
Искусственный интеллект
Слежка за людьми
Угроза ИИ
Разработка ИИГородские сумасшедшие
ИИ в медицине
ИИ проекты
Искусственные нейросети
Искусственный интеллект
Слежка за людьми
Угроза ИИ
ИИ теория
Компьютерные науки
Машинное обуч. (Ошибки)
Машинное обучение
Машинный перевод
Нейронные сети начинающим
Психология ИИ
Реализация ИИ
Реализация нейросетей
Создание беспилотных авто
Трезво про ИИ
Философия ИИ
Внедрение ИИКомпьютерные науки
Машинное обуч. (Ошибки)
Машинное обучение
Машинный перевод
Нейронные сети начинающим
Психология ИИ
Реализация ИИ
Реализация нейросетей
Создание беспилотных авто
Трезво про ИИ
Философия ИИ
Big data
Генетические алгоритмы
Капсульные нейросети
Основы нейронных сетей
Распознавание лиц
Распознавание образов
Распознавание речи
Творчество ИИ
Техническое зрение
Чат-боты
Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы
Капсульные нейросети
Основы нейронных сетей
Распознавание лиц
Распознавание образов
Распознавание речи
Творчество ИИ
Техническое зрение
Чат-боты
Авторизация
2022-02-21 17:28
В одном из заданий вам дают описание таблицы, в которой хранятся логи покупок в интернет-магазине. От вас требуется написать несколько SQL запросов для решения различных задач. Как нам убедиться, что наши запросы работают корректно, если самой базы данных у нас нет?
Хорошая идея — сгенерировать набор данных и протестировать SQL запросы прямо в Jupyter Notebook.
Давайте разберёмся, как можно сгенерировать продуктовый лог и как обращаться к Pandas Dataframe при помощи SQL!
Источник: vk.com