資料科學 SQL 工作術 – 以 MySQL 為例與情境式 ChatGPT 輔助學習

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資料科學 SQL 工作術 – 以 MySQL 為例與情境式 ChatGPT 輔助學習

作者：Renée M. P. Teate ／譯者：莊昊耘　
出版社：旗標科技股份有限公司
出版日期：2023-08-28
語言：繁體書

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圖書名稱：資料科學 SQL 工作術 – 以 MySQL 為例與情境式 ChatGPT 輔助學習

[學會關鍵 SQL 技能，開啟你的資料科學職業生涯]
現今，許多企業與組織都要求資料科學家、資料分析師，必須具備從資料庫提取與結合原始資料、設計並生成所需資料集的能力，不需要靠資料工程師或資料庫管理者處理。

[SQL 是從事資料科學必學的 3 大技能之一]
本書是由與資料為伍 18 年經驗的資料科學家、資料庫開發者親自撰寫，教導有志於從事資料科學者一定要學會的 SQL 查詢技能，以及發現可能問題的解決方法。你將學到如何設計查詢程式，建構用於探索、分析的資料集，並於過程中培養資料分析思維。

此書會引導你建立用於商業智慧軟體，以及機器學習演算法等應用的資料集。教導做為資料科學家最需要的 SQL 查詢技能，並透過專家經驗學習如何從資料中獲得有價值的訊息或知識，並避免處理資料時會遇到的陷阱，幫助企業主管快速掌握情況做出正確決策。

[搭配 ChatGPT 輔助學習 SQL]
本書以業界主流也最普及的 MySQL 8.0 資料庫系統與 MySQL Workbench 工具做示範。在各章進行過程中依情境穿插 “ChatGPT 來幫忙” 說明框 (總共有 40 多個) 在你可能需要的地方補充相關背景知識或額外的學習技巧，例如請 ChatGPT 依指示產生 SQL 程式、挑出程式錯誤並修改、調整程式寫法增加執行效率、用 Show Me Diagram plugin 為 SQL 查詢繪製執行流程圖、用 Code Interpreter 執行 SQL 程式查詢 Excel 檔內容等等，讓 ChatGPT 與學習 SQL 融為一體。

[SQL 查詢技巧重點]
●瞭解基本 SQL 語法並設計有效的 SQL 查詢
●使用 SQL 進行探索性資料分析
●從資料庫中建構、篩選和排序需要的資料集
●使用 SQL JOIN 技巧，連結多個表格的資料
●為分析報表和機器學習應用設計資料集
●應用更進階的 SQL 技術，如窗口函數和 CTE
●建立資料庫表格和視圖，儲存並引用查詢結果
本書特色:
● 資深資料科學家寫給有志從事資料科學者的貼心指導
● 學習作者觀察資料的視角，培養資料分析思維
● 提供書中 SQL 程式碼下載，節省讀者輸入時間
● 依學習情境所需穿插 40 多個 "ChatGPT 來幫忙" 說明框
● 各章練習題皆附參考答案，非常適合自主學習

作者簡介：

Renée M. P. Teate是教學平台HelioCampus的資料科學主管，帶領團隊為大專院校打造機器學習模型。她從 2004 年就開始與資料為伍，專長在關聯式資料庫設計、資料驅動的網站開發、資料分析以及資料科學等。她擁有詹姆士麥迪遜大學整合科學技術學位，以及維吉尼亞大學系統工程學位，結合職場的豐富經驗，她自詡是一位「資料通才」。

她時常在科技與高等教育會議及聚會上演講，同時也在業界許多刊物分享其在資料科學上的成果以及職涯建議。她也成立『Becoming Data Scientist』的Podcast，並活躍於近7萬名追蹤者的Twitter 帳號 @BecomingDataSci (編註：twitter 於 2023 年 8 月改名為 X )。她經常建議有志於資料科學的人一定要學習 SQL，因為這是最有價值且最能延用的技能。

第 1 章資料來源與資料庫
1.1 資料來源
1.2 用整合開發工具或程式皆可連上資料庫
1.3 關聯式資料庫
1.4 維度資料倉儲
1.5 對資料來源提出疑問
1.6 認識農夫市集資料庫
1.7 資料科學的術語
1.8 將農夫市集資料庫匯入 MySQL

第 2 章查詢資料的 SELECT 基本語法
2.1 SELECT 敘述句
2.2 查詢的語法結構
2.3 選擇要輸出的欄位，並可限制回傳的資料筆數
2.4 將輸出依欄位做排序的 ORDER BY 子句
2.5 單列欄位資料運算
2.6 數值四捨五入的函數
2.7 連接字串的函數
2.8 評估查詢指令的輸出
2.9 SELECT 語法小結

第 3 章...

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