PLSQL练习挑战

Pandas 挑战 深入数据挖掘，运用 Python Pandas 技能应对新的数据挑战！本挑战提供两个数据分析项目供您选择：Pymoli 英雄 或 PyCitySchools。选择您感兴趣的项目，尽情发挥您的数据分析能力，磨练您的技能！ 项目准备 创建一个名为 pandas-challenge 的新代码库。 将新代码库克隆到您的计算机。 在本地代码库中，为 Pandas 挑战创建一个目录。使用与挑战相对应的文件夹名称： HeroesOfPymoli 或 PyCitySchools。 将您的 Jupyter 笔记本添加到此文件夹。这将是运行分析的主要脚本。 将以上更改推送到 GitHub 或 GitLab。 项目选择 选项 1：Pymoli 英雄 恭喜您！您在数据挖掘领域取得了巨大进展，现在是时候迎接新的挑战了！

准备好深入 Pandas 数据分析世界了吗？选择“魔兽英雄”或“城市学校”挑战，应用你的 Pandas 技能解决真实数据难题。创建一个新的 GitHub 仓库，命名为“pandas-challenge”，并在本地克隆。根据你选择的挑战创建“魔兽英雄”或“城市学校”文件夹，并在其中创建 Jupyter Notebook 进行分析。完成后，将更改推送到 GitHub。

感谢您点评Avi的所有Coding Jr开发挑战库！Louis的挑战描述强调了前端功能，我开始在后端使用Sinatra应用程序来提供静态文件，希望在前端使用Angular构建。后端非常简单，没有数据库，尽管模型模拟了数据库模型。lfa目录通过ajax调用返回了类似nosql查询的信息。学生模型包含成绩信息，模拟了关系模型。这是我第一次尝试Angular应用程序，功能可以很容易地扩展到持久化数据。

挑战大数据是当前信息时代面临的重要课题，其涉及到数据处理与隐私保护的复杂挑战。随着数据量的急剧增长，如何高效利用大数据并保护用户隐私成为关键问题。

通过这些 SQL 练习深入探索 SQL，提升您的技能水平。

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熊猫任务-深入了解Python Pandas并将其应用于新场景！在这个任务中，您将选择并完成两个数据挑战之一，确保每个挑战都得到充分的关注。创建名为pandas-challenge的新存储库，并按要求将其克隆到本地计算机。根据您选择的挑战（HeroesOfPymoli或PyCitySchools），在本地存储库中创建相应的目录，并添加您的Jupyter笔记本以进行主要分析。完成所有更改后，将其推送到GitHub或GitLab。选项1：Pymoli英雄，祝贺您在数据挖掘矿山中的成就！

在Pymoli数据挖掘任务中，您将面临两项数据挑战，您可以选择其中之一。在本地存储库中创建相应的目录，并将其推送到GitHub或GitLab。

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