マガジン
技術面接問題を通してSQLを学ぶ
gisp_shin
- 54本
Google BigQueryなどSQLを使う場はこれまでもそしてこれからも存在します。このマガジンでは、アメリカのデータエンジニアやデータサイエンス系職業の技術面接で使われた問題を通してSQLを学びます。大体Easy levelが15問、Mid-levelが75問、そしてHard levelが10問程度の100問以上の問題とその回答例を紹介していきます。
最近の記事
[SQL Tips] BigQueryの大規模データ処理コストを削減するトリック：Google Cloud Storageを活用した方法
BigQueryでSQLを実行してデータを取得する際、Pythonを使って特定のデータを選択する方法として、以下のようなパターンがよく見られます。 bq_client = bigquery.Client(...)for i in python_list: sql = f"""SELECT * FROM table_a WHERE id = '{i}' """ df = bq_client.query(sql).to_dataframe() all_df.a
¥1,000
マガジン
記事
[SQL Tips] Pythonユーザー必見！ 1時間の作業を5分に短縮！BigQueryでのデータ処理術
職場で学んだSQLやBigQueryの効果のあった使い方をシェアします。 職場で他のデータサイエンティストのコードを見て気づいたことがあります。私たちはデータウェアハウスとしてBigQueryを使用していますが、同僚の多くはRやPythonで処理を終わらせたがります。SQLを書くことを避け、「SQLできるよ」と言いつつも、「SELECT something FROM table WHERE …」のレベルで「十分だ」と思っているようです。 SQLは覚える量が少なくて済むにも
¥1,000
