Анализ данных SQL
Картинка анонса

Работа с JSON в MS SQL Server 2016

Рассмотрим какие возможности предоставляет нам SQL Server 2016 для работы с JSON.

Анализ данных SQL
Картинка анонса

Работа с JSON в MS SQL Server 2016

Рассмотрим какие возможности предоставляет нам SQL Server 2016 для работы с JSON.

Программирование Автоматизация
Картинка анонса

SQL. Оптимизируем процесс поиска системности нарушений по каждому сотруднику

Оптимизируем процесс поиска системности нарушений по каждому сотруднику

Программирование Автоматизация
Картинка анонса

Регистрозависимый поиск в SQL

SQL запрос, казалось бы, написан абсолютно ясно и прозрачно, но результат не тот, который ожидаем. О маленьких деталях в работе с большими символами пойдёт речь.

SQL Excel/PowerQuery/VBA
Картинка анонса

Невидимый во времени маршрут

Как отследит автомобиль, находящийся вне зоны сети? Как рассчитать такие зоны пропадания сигнала? Как защитить автомобиль от подобных ситуация на дороге?

Анализ данных SQL
Картинка анонса

Логирование запросов с помощью процедуры WhoIsActive

Базы данных порой напоминают коралловые рифы, в которых оседают данные-полипы, и то и дело туда-сюда снуют весёлые стайки запросов. Так, похоже, я отвлёкся…Я привёл это сравнение не только для оживления “сухого” текста, но и для напоминания: запросы столь же многообразны, как и фауна Большого Барьерного рифа, а потому часто нуждаются в тщательной регистрации и каталогизации

SQL Excel/PowerQuery/VBA
Картинка анонса

Формируем SQL запросы в Excel

Наверняка многие сталкивались с ситуацией, когда информацию, полученную из одной базы данных необходимо дополнить информацией, которая хранится в другой БД.
Вроде ничего особенного, но, для получения результата нужно написать несколько SQL запросов. В этой статье расскажем, как при помощи Excel, упростить задачу и сэкономить время.

SQL Pandas
Картинка анонса

Объединение таблиц в Pandas: merge, join и concatenate

В ходе решения DA-задачи, первое, что, в большинстве случаев, необходимо выполнить – объединить множество табличных данных в большой датафрейм. Это едва ли не основной процесс, с которого начинается анализ данных и задачи машинного обучения. Зачастую данные представляют собой разрозненные файлы или данные из нескольких источников, поэтому, скорее всего, потребуется собрать всё в один датафрейм, используя некоторую логику объединения, а уже затем начать анализ.

Загрузить ещё