Neuware - Data Wrangling with SQL is a hands-on textbook designed to help students develop the practical skills needed to prepare real-world data for analysis. Because most data arrives incomplete, inconsistent, or poorly structured, data wrangling is often the most time-consuming and critical phase of the analytics process.Using clear explanations, business-focused examples, and guided exercises, students learn how to assess data quality, clean messy datasets, handle missing values, remove duplicates, normalize formats, merge data from multiple sources, create calculated fields, and reshape data for reporting and analysis. The text introduces essential SQL concepts in the context of solving practical data preparation challenges rather than memorizing syntax.The book also explores modern AI-assisted approaches to data cleaning, validation, and SQL query development, helping students understand how artificial intelligence can support data professionals while maintaining data quality and accuracy.Features include: - Seven chapters covering the complete data wrangling workflow- Step-by-step demonstrations and guided labs- Practice exercises and review questions- Real-world business and analytics scenarios- Coverage of joins, filtering, transformations, aggregation, and reshaping- AI-assisted data preparation techniques- Companion resources for students and instructorsIdeal for introductory data analytics, business analytics, database, data science, and information systems courses.

Codice articolo 9781969233425

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Dati bibliografici

Titolo: Data Wrangling with SQL
Editore: Datajoyai Jun 2026
Data di pubblicazione: 2026
Lingua: Inglese
ISBN 10: 1969233427
ISBN 13: 9781969233425
Rilegatura: Taschenbuch
Condizione: Neu
Dimensioni: 254 millimetri di larghezza per 178 millimetri di altezza per 19 millimetri di profondit�
Peso: 612 grammi

Descrizione articolo

Riassunto

Data Wrangling with SQL is a hands-on textbook designed to help students develop the practical skills needed to prepare real-world data for analysis. Because most data arrives incomplete, inconsistent, or poorly structured, data wrangling is often the most time-consuming and critical phase of the analytics process.

Using clear explanations, business-focused examples, and guided exercises, students learn how to assess data quality, clean messy datasets, handle missing values, remove duplicates, normalize formats, merge data from multiple sources, create calculated fields, and reshape data for reporting and analysis. The text introduces essential SQL concepts in the context of solving practical data preparation challenges rather than memorizing syntax.

The book also explores modern AI-assisted approaches to data cleaning, validation, and SQL query development, helping students understand how artificial intelligence can support data professionals while maintaining data quality and accuracy.

Features include:

- Seven chapters covering the complete data wrangling workflow

- Step-by-step demonstrations and guided labs

- Practice exercises and review questions

- Real-world business and analytics scenarios

- Coverage of joins, filtering, transformations, aggregation, and reshaping

- AI-assisted data preparation techniques

- Companion resources for students and instructors

Ideal for introductory data analytics, business analytics, database, data science, and information systems courses.

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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.

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In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).

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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

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