День 6/365 | Объяснение всех типов данных SQL (INT, VARCHAR, DATE и т. д.) | Хинди скачать в хорошем качестве

День 6/365 | Объяснение всех типов данных SQL (INT, VARCHAR, DATE и т. д.) | Хинди

🔴 Добро пожаловать на сеанс *Live Study With Me**, где мы подробно рассмотрим **очистку и обработку реальных данных* с использованием **SQL и Python (Pandas)**. 📌 В сегодняшнем сеансе мы разберём **реальный пример использования в стиле клиента из Вьетнама**, рассмотрев: Очистку загромождённых наборов данных с помощью SQL-запросов Обработку нулевых значений, дубликатов и выбросов Написание логики преобразования на Python (Pandas) Пошаговое манипулирование данными для отчётности и аналитики Рекомендации по подготовке данных для интервью по аналитике 💡 Этот сеанс идеально подходит для: • Начинающих аналитиков данных и специалистов по анализу данных • Любых, кто готовится к интервью по аналитике • Изучающих Python и SQL, ищущих практического опыта • Работников над аналитическими проектами для клиентов 🛠️ Используемые инструменты: pgAdmin / PostgreSQL Python (Pandas, Jupyter Notebook) Реальные наборы данных (симуляция для клиентского проекта) 📊 Контекст проекта: Моделирование сценария очистки данных на основе **набора бизнес-данных из Вьетнама**, как с которыми вы столкнетесь на должности внештатного или штатного аналитика. 🧠 Давайте освоим основы: `SQL JOIN`, `CASE WHEN`, `IS NULL`, `GROUP BY`, `Pandas fillna()`, `drop_duplicates()`, `lambda`, `apply()` и многое другое — всё в практическом, живом формате. 🗨️ *Задавайте свои вопросы в чате или комментариях — я отвечу на них в режиме реального времени!* 👇 Не забудьте: 👍 Поставить лайк под видео 🔔 Подписаться на канал, чтобы увидеть больше обучающих видео 📥 Ссылки на наборы данных и полный код можно найти в описании после трансляции #SQL #Python #DataCleaning #LiveStudySession #DataAnalysis #VietnamClient #Pandas #DataWrangling #DataManipulation #DataAnalyst #StudyWithMe #AnalyticsInterviewPrep