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  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
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  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
  • Machine LearningM1 · 3 modules · Régression, classification, segmentation, projet.Matière

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Corriger le rendement : PARTITION BY ticker

Partie 2 · ★

Voici la requête de l'« erreur guidée » du TP : close - LAG(close) OVER (ORDER BY date). Elle est syntaxiquement correcte mais analytiquement fausse : sans PARTITION BY, la « ligne précédente » d'un actif peut être une ligne d'un autre actif.

Complète la fenêtre pour que le rendement soit calculé séparément par actif, dans l'ordre chronologique. Le résultat doit être trié par ticker, date (colonnes : date, ticker, close, ret) ; la première ligne de chaque actif doit valoir NULL.

Ctrl/⌘+Entrée