PYTHON written like SQL

Name: PYTHON written like SQL
Price: 11000 KRW

You can learn how to handle data frames (tables) using Python, similar to the SELECT statement in SQL.

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pbj0812

3시간 만에 완강할 수 있는 강의 ⏰

Python

SQL

Pandas

Reviews from Early Learners

What you will learn!

Python Basic Grammar
Python Pandas
How to use Google Colab
Data Preprocessing Using Python

Python, written like SQL, easy and simple!

Attention these people!

People who need to deal with CSV files but only know SQL (Prerequisite: SQL)

I learned SQL
Do I have to do Python too? 😵

I need to deal with CSV files, but I only know SQL...

“Learning SQL was difficult, and now I have to learn a new language again...”
“How do I install Python...” (burden)

Recently, not only developers but also marketers and planners have been using SQL more and more. This is because they can directly access the database and extract data using SQL queries.

But what if these people who only know how to handle SQL are given a CSV file that is used in Excel instead of a database? Even if it has the same data structure, it will not be easy to handle.

_(CSV...??)

However, in actual work, there are many times when you create and handle data frames from CSV files rather than databases. In such cases, it would be inefficient to ask for help from others or directly push CSV into the database as a table and then reprocess the data using SQL language.

So in this lecture, we will learn how to use SQL like a SELECT statement with CSV files using a language called Python . If you are looking for a way to handle CSV files and data frames as well as SQL, and if you want to easily and conveniently output the results you want in Python, pay attention!

So, this is what you learn.

✅ Learn how to handle data frames (tables) like SQL using various Python syntax and functions.
✅ We explain concepts in SQL in a 1:1 match with Python as much as possible, focusing on practice.

You will learn: 📖

This lecture assumes that the student knows basic SQL grammar, so those who know the SQL language will find it easier to follow.
Since the course focuses on practical examples rather than theory, you can immediately apply what you have learned.
I provide problems that I have obtained while using SQL in the field, converted to Python. I think you can solve most of the problems you actually need. (This lecture consists of about 500 cells.)
As the name of the lecture suggests, I will explain the concepts in SQL in a 1:1 match as much as possible. Therefore, I will proceed excluding explanations of loop statements, which are essential in basic Python lectures.
I know that many people, including myself, dislike installation... or find it difficult, so we proceeded with Colab, which does not require Python installation.

Learning Curriculum 📚

1. Python Basics

We'll give you a brief introduction to Google Colab and learn the basic grammar of Python.

2. SELECT

Just like writing a SELECT statement in SQL, you can learn how to extract only the field names you want from the data you have, change the date display format, etc.

3. WHERE

You will learn how to retrieve only the data that matches the conditions you want, like in the WHERE clause in SQL.

4. GROUP BY

You can perform simple statistics (sum, check quantity, etc.) based on specific field(s), as in the GROUP BY clause of SQL.

5-6. JOIN, UNION

You can learn how to combine two tables, such as JOIN and UNION in SQL.

Q&A 💬

Q. Can I learn everything about Python through this course?

This course was created based on implementing the SELECT statement in SQL. I do not recommend it if you want to study the Python language itself.

Q. Will the theories covered in the lecture be very complicated?

Since this course is focused on practice rather than theory, I don't think there will be any parts that are difficult to understand.

Q. Do I have to know SQL to take this course?

There may not be any difficulty in listening to the lecture itself, but there may be some parts where the explanation is insufficient because the analogy is given using SQL. (Recommended for those who already know SQL.)

Q. Do you plan to create other lectures?

In addition to this lecture, we are currently planning several other items.

Introducing the knowledge sharer 👨‍💻

Park Beom-jin

Current) WADIZ Data Analyst
Former Senior Researcher, XIILab Artificial Intelligence Development Team
Former employee of Ara Integrated Technology Numerical Modeling Team 1
Inha University Department of Marine Science (Bachelor's/Master's)
[Weekly Inflearn #29] Data Analyst's Work and Concerns
[Data Yanolja 2020] The fun of talking with data
Rebikdecon 2020: Let's run together, Data Honey

Are you curious about other lectures by the knowledge sharer?

Getting Started with Python with Jupyter Notebook (Click)

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Who is this course right for?

Anyone who wants to control a CSV file made up of data
If you want to use Python like SQL

Need to know before starting?

Hello
This is

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Courses

- 현) KREAM 데이터 분석가

- 전) ABLY 데이터 분석가

- 전) wadiz 데이터 분석가

- 전) XIILab 인공지능개발팀 선임연구원

- 전) 아라종합기술 수치모델링1팀 사원

- 인하대학교 해양과학과 (학/석)

Curriculum

All

27 lectures ∙ (2hr 11min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. Lecture Introduction / Preferences

2 lectures ∙ (6min)

Section 2. PYTHON BASICS

7 lectures ∙ (38min)

3. Introduction to colab/PYTHON
07:53
4. Variable
03:34
5. list / tuple / dict
08:05
6. Conditional statement
03:32
7. Creating a custom function
04:39
8. Using external libraries
05:29
9. Read csv file
05:40

Section 3. SELECT

11 lectures ∙ (49min)

10. Print only the columns you want
03:12
11. Change column name and print
04:38
12. Output excluding duplicate values (DISTINCT)
04:01
13. Aggregate function
03:17
14. Implementing CASE
04:51
15. Implementing DATE_FORMAT
04:34
16. Implementing DATE_ADD
08:40
17. Implementing DATEDIFF
05:21
18. Fill in missing values (IFNULL)
04:16
19. Sorting (ORDER BY)
04:45
20. Print only the desired rows (LIMIT)
01:27

Section 4. WHERE

4 lectures ∙ (20min)

Section 5. GROUP BY

1 lectures ∙ (9min)

Section 6. JOIN

1 lectures ∙ (3min)

Section 7. UNION

1 lectures ∙ (3min)

Published:

Last updated:

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5.0

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jtk92
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강의(이론)와 colab(실습) 조화가 좋습니다. 초보자가 따라 하기 딱 좋습니다.
- 박범진
  Instructor
  감사합니다!!!!
이정현
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너무 잘 들었습니다.
- 박범진
  Instructor
  수강평 감사합니다!!!!
신조현
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이해하기 쉽게 구성되어있어요!
- 박범진
  Instructor
  감사합니다!!!!!
MonsTer
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좋은 강의 였습니다.
- 박범진
  Instructor
  감사합니다!!!!
신기루
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5
100% enrolled
가볍게 보기 좋아요~
- 박범진
  Instructor
  감사합니다!!!

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