实战练习

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。

这份 Notebook 提供了丰富的 Python Pandas 函数库应用实例，助你提升数据处理和分析技能。

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

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。

数据库实验三的 SQL 资源还挺实用的，尤其适合刚上手数据库开发的同学练练手。内容从建库到建表，再到基本的增删改查指令，全都一条条列得清清楚楚。像CREATE DATABASE、INSERT INTO这些指令都有例子可以照着写，哪怕你没接触过也能照猫画虎做出来。 学生表student、课程表course、选课表sc和教课表sections的设计还蛮规范的，每个字段都有类型和约束，比如主键、CHECK条件之类，逻辑清晰又实用。像性别字段加了CHECK (sex IN ('男', '女'))，挺符合国内教学系统的需求。 插入数据的方式也挺标准的，没搞那些批量脚本，纯粹靠INSERT INTO一条条

压缩包里的项目结构还挺清晰的，数据挖掘综合应用的内容安排得比较紧凑，适合快速上手。里面有点像是实战练习的集合，从数据到建模基本都覆盖到了。你要是刚接触数据挖掘，这套资源还挺合适的，练手方便。项目用到的工具也不复杂，主要偏向经典算法，像决策树、聚类、关联规则这些。流程比较标准，比如先清洗数据，再做特征选择，模型训练，评估。整体思路清晰，逻辑顺，适合当做模板来参考。文件里没啥花里胡哨的框架，反而更适合理解每一步到底干了什么。比如数据预部分你可以照着改成自己的业务数据，看看效果变化。模型训练那块用的是常见的数据集，配套代码也简单，运行基本没坑。如果你有点基础，建议试着把数据替换成你自己的业务场景，看