Bazy danych
Chris Seferlis, Christopher Nellis, Andy Roberts
Azure Cognitive Services and OpenAI are a set of pre-built artificial intelligence (AI) solution APIs that can be leveraged from existing applications, allowing customers to take advantage of Microsoft’s award-winning Vision, Speech, Text, Decision, and GPT-4 AI capabilities.With Practical Guide to Azure Cognitive Services, you’ll work through industry-specific examples of implementations to get a head-start in your production journey. You’ll begin with an overview of the categorization of Azure Cognitive Services and the benefits of embracing AI solutions for practical business applications. After that, you’ll explore the benefits of using Azure Cognitive Services to optimize efficiency and improve predictive capabilities. Then, you’ll learn how to leverage Vision capabilities for quality control, Form Recognizer to streamline supply chain nuances, language understanding to improve customer service, and Cognitive Search for next-generation knowledge-mining solutions.By the end of this book, you’ll be able to implement various Cognitive Services solutions that will help you enhance efficiency, reduce costs, and improve the customer experience at your organization. You’ll also be well equipped to automate mundane tasks by reaping the full potential of OpenAI.
Paul Done, Asya Kamsky
Officially endorsed by MongoDB, Inc., Practical MongoDB Aggregations helps you unlock the full potential of the MongoDB aggregation framework, including the latest features of MongoDB 7.0. This book provides practical, easy-to-digest principles and approaches for increasing your effectiveness in developing aggregation pipelines, supported by examples for building pipelines to solve complex data manipulation and analytical tasks.This book is customized for developers, architects, data analysts, data engineers, and data scientists with some familiarity with the aggregation framework. It begins by explaining the framework's architecture and then shows you how to build pipelines optimized for productivity and scale.Given the critical role arrays play in MongoDB's document model, the book delves into best practices for optimally manipulating arrays. The latter part of the book equips you with examples to solve common data processing challenges so you can apply the lessons you've learned to practical situations. By the end of this MongoDB book, you’ll have learned how to utilize the MongoDB aggregation framework to streamline your data analysis and manipulation processes effectively.
Danuta Mendrala, Marcin Szeliga
Wykorzystaj pełnię możliwości baz danych Na czym polega model relacyjny? W jaki sposób pobierać dane z bazy? Jak projektować bazy danych i tabele? Systemy zarządzania bazami danych to aplikacje, które spotkać można praktycznie w każdej firmie. Na rynku dostępnych jest wiele takich narzędzi, różniących się od siebie wydajnością, wymaganiami sprzętowymi, potencjalnymi zastosowaniami i - przede wszystkim -- ceną. Użytkownicy mogą wybierać zarówno wśród rozwiązań komercyjnych, jak i nieustępujących im rozwiązań bezpłatnych. Cechą łączącą wszystkie systemy zarządzania bazami danych jest język, na którym opiera się praca z nimi - SQL. To ustandaryzowany zbiór poleceń pozwalających na niemal dowolne manipulacje danymi zgromadzonymi w bazach, tworzenie nowych baz oraz administrowanie serwerami baz danych. Bez jego znajomości wykorzystanie pełni możliwości bazy danych jest praktycznie niemożliwe. "Praktyczny kurs SQL" to książka, dzięki której poznasz ten język. Czytając ją, dowiesz się, czym jest relacyjność w bazach danych, jak skonstruowane są takie bazy i czym są postaci normalne. Nauczysz się pobierać dane w oparciu o różne kryteria, przetwarzać uzyskane wyniki i wyświetlać je na ekranie w odpowiedni sposób. Poznasz funkcje pozwalające na modyfikację istniejących i dodawanie nowych danych, zastosujesz zapytania złożone i podzapytania oraz wykorzystasz mechanizmy transakcji. Przeczytasz także o projektowaniu baz danych oraz definiowaniu i nadawaniu uprawnień do korzystania z nich. Modele baz danych Postaci normalne w modelu relacyjnym Historia języka SQL Pobieranie danych za pomocą instrukcji SELECT Dobór kryteriów wybierania Przetwarzanie wyników zapytań Zapytania złożone i podzapytania Transakcje Modyfikowanie i dodawanie danych Projektowanie baz danych Uprawnienia Uzupełnieniem do książki jest udostępniona tutaj baza danych. Poznaj w praktyce język będący podstawą wszystkich nowoczesnych systemów zarządzania bazami danych.
Praktyczny kurs SQL. Wydanie II
Danuta Mendrala, Marcin Szeliga
Poznaj modele baz danych i standardy języka SQL. Naucz się korzystać z instrukcji pobierania i modyfikacji danych. Dowiedz się, jak tworzyć i zmieniać strukturę bazy oraz zarządzać jej użytkownikami. Opanuj język SQL w praktyce! Bazy danych są dosłownie wszędzie. Trudno sobie dziś bez nich wyobrazić funkcjonowanie nowoczesnej biblioteki, choćby najmniejszego sklepu internetowego, biura rachunkowego czy nawet niewielkiego serwisu WWW. Użytkownicy korzystający z baz danych często nie mają nawet pojęcia, w jaki sposób odbywa się dostęp do informacji i jaki mechanizm jest za to odpowiedzialny. Na ignorancję tę nie mogą sobie jednak pozwolić osoby odpowiedzialne za tworzenie, zarządzanie i konserwowanie baz danych. Powinny one znać przynajmniej jeden z popularnych serwerów bazodanowych i sprawnie posługiwać się językiem SQL stanowiącym standardowe narzędzie komunikacji z relacyjnymi bazami. Jeśli pragniesz dołączyć do ekskluzywnego grona administratorów baz danych lub chcesz zostać programistą aplikacji bazodanowych, lecz przeszkadza Ci brak znajomości SQL-a, sięgnij po książkę "Praktyczny kurs SQL. Wydanie II". W prosty i przystępny sposób prezentuje ona podstawowe pojęcia i zasady rządzące relacyjnym modelem baz danych, a także najważniejsze cechy i konstrukcje języka SQL oraz metody ich wykorzystywania. Lektura książki umożliwi Ci poznanie instrukcji odpowiedzialnych za odczytywanie danych z bazy i ich zapisywanie oraz modyfikację, jak również tworzenie baz i zmianę ich struktury. Poznasz też sposoby tworzenia ról i kont użytkowników oraz zarządzania ich uprawnieniami. Twoją wiedzę ugruntują praktyczne zadania kończące każdy rozdział, a zamieszczone na końcu książki rozwiązania pomogą skorygować ewentualne błędy. Teoretyczne podstawy funkcjonowania baz danych Historia języka SQL i obowiązujące standardy zapytań Odczytywanie, przeszukiwanie, łączenie i grupowanie danych Korzystanie z podzapytań Zapisywanie, modyfikacja i usuwanie danych Transakcje i równoległy dostęp do danych Tworzenie baz danych i modyfikacja ich struktury Korzystanie z widoków i indeksów Zarządzanie użytkownikami, rolami i prawami dostępu do baz danych Dowiedz się, jak tworzyć relacyjną bazę danych i zarządzać nią za pomocą języka SQL.
Praktyczny kurs SQL. Wydanie III
Danuta Mendrala, Marcin Szeliga
Ziemia do bazy: nadaję komunikat w języku SQL! Pobieranie i modyfikowanie informacji, czyli jak porozumieć się z relacyjną bazą danych Tworzenie baz danych, czyli jak wcielić w życie własną koncepcję centrum informacji Uprawnienia użytkowników, czyli kto i po co może korzystać z Twojej bazy danych SQL to dziś właściwie jedyny poważny język używany do tworzenia i obsługi relacyjnych baz danych, niezależnie od tego, czy są to bazy Microsoftu, Oracle czy Sun Microsystems. I choć nie wszędzie działa dokładnie tak samo, bez jego znajomości nie ma co marzyć o swobodnym korzystaniu z bazy, nie mówiąc już o jej stworzeniu. Jeśli więc taka baza jest Ci potrzebna, jeśli chcesz zorientować się, jak ułożyć dane w sposób najwygodniejszy dla siebie albo precyzyjnie wysegregować to, czego akurat szukasz, musisz opanować SQL - inaczej serwer bazodanowy nijak Cię nie zrozumie. Trzecie wydanie tej książki traktuje o języku SQL w wersji dla SQL Server firmy Microsoft. Autorzy szybko przeprowadzą Cię od instalacji serwera bazodanowego, przez najróżniejsze operacje na przykładowej, niewielkiej bazie AdventureWorksLT, aż po kwestie związane z tworzeniem własnej bazy i nadawaniem uprawnień jej użytkownikom. Ponadto znajdziesz tu ważne (i nowe!) informacje o partycjonowaniu danych i wydajności zapytań. Bezcennym wsparciem w trakcie nauki będą dla Ciebie zadania - ich rozwiązanie pozwoli Ci poczuć się pewniej i sprawdzić swoje wiadomości w praktyce. Jeśli chcesz rozpocząć swoją przygodę z bazami danych albo odświeżyć swoje informacje, trafiłeś doskonale! Trochę teorii, czyli modele baz danych i standardy języka SQL Odczytywanie danych z wybranej tabeli Wybieranie i grupowanie wierszy Łączenie tabel i wyników zapytań Partycjonowanie wierszy oraz funkcje rankingu, analityczne i okienkowe Podzapytania i wydajność zapytań Transakcje i współbieżność Bazy danych i tabele Widoki i indeksy Nadawanie i odbieranie uprawnień Stwórz bazę na bazie języka SQL!
Sinan Ozdemir
Principles of Data Science bridges mathematics, programming, and business analysis, empowering you to confidently pose and address complex data questions and construct effective machine learning pipelines. This book will equip you with the tools to transform abstract concepts and raw statistics into actionable insights.Starting with cleaning and preparation, you’ll explore effective data mining strategies and techniques before moving on to building a holistic picture of how every piece of the data science puzzle fits together. Throughout the book, you’ll discover statistical models with which you can control and navigate even the densest or the sparsest of datasets and learn how to create powerful visualizations that communicate the stories hidden in your data.With a focus on application, this edition covers advanced transfer learning and pre-trained models for NLP and vision tasks. You’ll get to grips with advanced techniques for mitigating algorithmic bias in data as well as models and addressing model and data drift. Finally, you’ll explore medium-level data governance, including data provenance, privacy, and deletion request handling.By the end of this data science book, you'll have learned the fundamentals of computational mathematics and statistics, all while navigating the intricacies of modern ML and large pre-trained models like GPT and BERT.
Principles of Data Science. Mathematical techniques and theory to succeed in data-driven industries
Sinan Ozdemir
Need to turn your skills at programming into effective data science skills? Principles of Data Science is created to help you join the dots between mathematics, programming, and business analysis. With this book, you’ll feel confident about asking—and answering—complex and sophisticated questions of your data to move from abstract and raw statistics to actionable ideas.With a unique approach that bridges the gap between mathematics and computer science, this books takes you through the entire data science pipeline. Beginning with cleaning and preparing data, and effective data mining strategies and techniques, you’ll move on to build a comprehensive picture of how every piece of the data science puzzle fits together. Learn the fundamentals of computational mathematics and statistics, as well as some pseudocode being used today by data scientists and analysts. You’ll get to grips with machine learning, discover the statistical models that help you take control and navigate even the densest datasets, and find out how to create powerful visualizations that communicate what your data means.
Sinan Ozdemir, Sunil Kakade, Marco Tibaldeschi
Need to turn programming skills into effective data science skills? This book helps you connect mathematics, programming, and business analysis. You’ll feel confident asking—and answering—complex, sophisticated questions of your data, making abstract and raw statistics into actionable ideas.Going through the data science pipeline, you'll clean and prepare data and learn effective data mining strategies and techniques to gain a comprehensive view of how the data science puzzle fits together. You’ll learn fundamentals of computational mathematics and statistics and pseudo-code used by data scientists and analysts. You’ll learn machine learning, discovering statistical models that help control and navigate even the densest datasets, and learn powerful visualizations that communicate what your data means.