Сбор и хранение данных для аналитика данных

SQL

- «SQL Problems and solutionsS», I. Moiseenko Интерактивный учебник по SQL

- ByteScout SQL Trainer Быстрый и приятный тренажер, усложняющийся по мере вашего продвижения.

- Simple SQL Queries Упражнения для Постгреса

- SQL Tutorial for Beginners: Database, JOIN, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY, LIKE, IN, BETWEEN 

- Тренажер по SQL

- Как посчитать всё на свете одним SQL-запросом. Оконные функции PostgreSQL https://habr.com/ru/post/268983/

- Простенький тренажер с теорией https://sqlzoo.net/wiki/SQL_Tutorial

- Мануал по установке PostgreSQL в MacOS https://www.robinwieruch.de/postgres-sql-macos-setup

- Пример обращения к MySQL с помощью Python, используя библиотеку sqlalchemy https://pythondata.com/quick-tip-sqlalchemy-for-mysql-and-pandas/

- Пример обращения к PostgreSQL с помощью Python: https://khashtamov.com/ru/postgresql-python-psycopg2/

- window function - https://learnsql.com/course/window-functions

- window function - https://campus.datacamp.com/courses/intermediate-t-sql/window-functions?ex=4

- Хорошая статья об оконных функций SQL - https://khashtamov.com/ru/window-functions-sql/

Парсинг

- Русский перевод документации к BeautifulSoup Beautiful Soup — это библиотека Python для извлечения данных из файлов HTML и XML. Она работает с вашим любимым парсером, чтобы дать вам естественные способы навигации, поиска и изменения дерева разбора. Она обычно экономит программистам часы и дни работы.

- Статья с примером парсинга данных с веб-сайтов с применением BeautifulSoup Освещены все основные этапы: формирование запроса и получение странички с помощью requests, поиск нужного элемента в HTML через инспектор, выделение данных из элемента через методы BeautifulSoup.

API

Работа с первичной аналитикой: выгружаем сырые данные из Метрики с помощью скрипта