Pandas 实战练习 Notebook

通过资源中的 MapReduce 练习题，深入理解并掌握 MapReduce 核心概念及应用。

Chipotle快餐数据 2012欧洲杯数据 酒类消费数据 1960 - 2014美国犯罪数据 虚拟姓名数据 风速数据 Apple公司股价数据 Iris纸鸢花数据 招聘数据

MySQL实战练习项目是帮助学习者深入理解MySQL数据库应用的实践项目，通过实际操作提升技能。

HiveSQL 的实战题挺适合刚接触大数据仓库的前端或者数据开发了解一下。文档里的题目不难，但都贴近实战场景，像学生成绩对比那题，用到了JOIN和条件过滤，练手刚刚好。还附带了建表、加载数据的基本语法，照着敲一遍思路就通了。学生表、课程表和成绩表这种结构其实挺常见的，用 HiveSQL 跑一跑，理解数据仓库里的关联逻辑挺有。查询“01 比 02 课程高分”的题目，也能顺便熟练下LEFT JOIN和WHERE条件的组合。还有个比较实用的点是，文件加载用的load data local inpath语句，不用你写复杂的导入逻辑，直接搞定。日常测试用挺方便的。如果你正想熟悉 Hive 或者 SQL

ＳＱＬ５０例的练习集，属于那种一看就忍不住想动手试试的资源。内容都是从实战角度出发的，像是“找出两门课中哪个成绩高”“统计学生选课数量”这种，基本都是你平时写查询语句经常遇到的。每一例都精炼，没什么废话，逻辑也清楚，用来刷基础再合适不过了。 多表关联的查询练习挺扎实的，比如学生和课程的联合、还有跟老师表挂钩的查询。要是你平时对JOIN还有点绕，那这些例子练上两轮就清楚多了。 像聚合函数那块，AVG()、SUM()、COUNT()都安排得明明白白，重点在于怎么配合GROUP BY和HAVING去筛数据。别说新手了，老手练练也能发现点盲区。 子查询的用法也比较多，像NOT IN、EXISTS这种平

专为 SQL Server 新手量身打造的基础练习题，助你夯实查询知识，完成全部练习，查询技能轻松掌握！

提升MySQL技能：必备练习题 这套练习涵盖了MySQL的增、删、查、改操作，以及各种常用函数的应用场景。通过反复练习，你将掌握MySQL的基本操作，满足日常工作需求。 练习内容： 数据表操作： 创建、修改、删除数据表 数据操作： 插入、更新、删除数据 查询操作： 基本查询：使用SELECT语句检索数据 条件查询：使用WHERE子句根据条件筛选数据 排序与分组：使用ORDER BY和GROUP BY子句对结果进行排序和分组 连接查询：使用JOIN语句合并多个表的数据 函数应用： 日期和时间函数 字符串函数 聚合函数 数学函数 综合案例： 将所学知识应用于实际场景，例如用户管理、订

项目概述：使用Python和Jupyter Notebook，爬取并分析豆瓣电影TOP250页面的源代码，获取可供后续分析的数据。整个流程分为多个清晰步骤，通过Markdown编辑器标注详细步骤，并提供图片讲解和完整代码。 项目流程：1. 准备工作：安装并导入必要库，配置爬虫环境；2. 数据爬取：使用Python的requests库获取豆瓣TOP250页面的HTML源代码；3. 数据解析：借助BeautifulSoup或正则表达式提取关键信息（如电影名称、评分、评价人数等）；4. 数据清洗和存储：将提取的数据清洗后存储至本地CSV文件，供后续数据分析使用；5. 代码示例：文中每一步骤均配有

SQL 面试的经典题集合，涵盖了从建表、子查询到聚合函数的实战例子，挺适合提前热热身的。建表语句写得简洁清晰，像学生表、课程表、学生课程关联表一目了然，适合模拟场景做题。你要是面试前想快速练手这些 SQL 操作，拿这套题练准没错。子查询和联接的使用也都比较实用，像查询“选了所有课的学生”那题，逻辑还挺巧妙的。