Góc thư viện kiến thức sưu tầm

  Bạn đã bao giờ tự hỏi những   điểm khác biệt giữa data scientist với data analyst và data engineer?   Đâu là yếu tố tạo nên sự khác biệt trong quá trình phân tích dữ liệu? Câu trả lời là   công việc mà họ phải làm ! Công việc của  Data Scientist  là khám phá insights trong tương lai từ dữ liệu thô.  Data engineer  tập trung vào việc phát triển và bảo trì data pipelines.  Data analyst  chủ yếu thực hiện các hành động ảnh hưởng đến công ty. Bạn vẫn cảm thấy khó hiểu ư? Đừng lo lắng, đây chỉ là một bản tóm tắt.  Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đưa ra những so sánh chi tiết  Data Scientist vs Data Engineer vs Data Analyst . Đầu tiên, bạn sẽ được học về định nghĩa Data Scientist, Data Engineer, and Data Analyst là gì. Sau đó, bạn sẽ tìm thấy sự khác biệt giữa định nghĩa, trách nhiệm và kỹ năng của 3 vị trí này. Vì vậy, không mất thêm thời gian, chúng ta hãy bắt đầu thôi nào. Data Analyst là gì? Quá trình trích xuất thông tin từ một nhóm dữ liệu nhất định được gọi là  data analytics  (phâ

  DATEDIFF (expr1, expr2) Hàm DATEDIFF() trong SQL trả về phần ngày của expr1 trừ đi phần ngày của expr2. Cả hai expr1 và expr2 là ngày hoặc các biểu thức ngày và giờ. Chỉ tính phần ngày của các giá trị được sử dụng trong tính toán. Ví dụ 1: ? 1 SELECT DATEDIFF( '2017-12-31 23:59:59' , '2017-12-20' ); Kết quả: +---------------------------------------------------------+ | DATEDIFF('2017-12-31 23:59:59','2017-12-20') | +---------------------------------------------------------+ | 11 | +---------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.0003 sec) Ví dụ 2: ? 1 SELECT DATEDIFF( '2017-11-20 23:59:59' , '2017-12-20 23:59:59' ); Kết quả: +---------------------------------------------------------+ | DATEDIFF('2017-11-20 23:59:59','2017-12-20 23:59:59') | +---------------------------------------------------------+ | -30

An Alternative (Better?) Method to UNPIVOT (SQL Spackle) Dwain Camps ,  2014-09-26  (first published:  2012-08-02 ) "SQL Spackle" is a collection of short articles written based on multiple requests for similar code. These short articles are NOT meant to be complete solutions. Rather, they are meant to "fill in the cracks". --Phil McCracken Introduction Recently my SQL Server was upgraded to 2008, so I finally had a chance to explore its new features in practice. While exploring the new constructs for VALUES sets, much to my surprise I hit upon an alternate way to do an UNPIVOT. After a bit of Googling, I found only a few references to this approach. It seems you need to know about it before you can find it, so I immediately thought this could be a crack waiting to be filled with a little spackle. In this article, we will examine the CROSS APPLY VALUES approach to UNPIVOT. To find information on this, you can Google the four capitalized keywords, but to help out her