Atlassian Confluence 5 Essentials. Centralize all your organization's documentation in one place using Confluence. From installation to using add-ons, this is a complete, user-friendly tutorial that assumes virtually no prior knowledge

Stefan Kohler

Every idea, concept, and project needs documentation, which is traditionally kept in a variety of documents on different devices. Confluence 5 centralizes that documentation and provides it in one single location, available from almost any device and location.Atlassian Confluence 5 Essentials is a practical, hands-on guide explaining not only how to install and administrate Confluence, but also everything you need to create, share, and collaborate on your documentation. This book will give you everything you need to get started with Confluence.Before you can start creating content, Confluence needs to be available. That is exactly where we start with this book; installing Confluence. Through a number of clear, practical exercises you will go from installation and administration, to creating content and involving your teammates.This book will teach you how to quickly create compelling content. You will learn how to involve your teammates in the process, using the Confluence workbox and share features. You will learn how Confluence can be customized with regards to look and feel, extra functionality, and integration with other tools, so that there is nothing in your way when you want to introduce Confluence 5 within your organisation.If you need to develop better collaboration on mission critical projects, then this book is for you!

Autodesk Civil 3D 2024 from Start to Finish. Build scalable, real-world infrastructure projects using Civil 3D's full design and modeling toolkit

Stephen Walz, Tony Sabat

Civil infrastructure projects demand precision, collaboration, and the ability to adapt to design changes quickly. This book shows how Civil 3D 2024 can help you streamline workflows, reduce rework, and improve project accuracy—whether you're working solo or in a large engineering team.You'll learn how to set up your environment, manage survey data, and model surfaces, alignments, profiles, and utilities using Civil 3D’s comprehensive toolset. With a strong focus on real-world design practices, this book demonstrates how to use intelligent objects and dynamic documentation features to handle changes efficiently across distributed teams.You’ll also work with partner tools that enhance Civil 3D’s capabilities, ensuring you can manage data at scale, produce accurate documentation, and deliver designs that meet stakeholder expectations.Written by seasoned civil engineers and Autodesk-certified professionals, this book brings together best practices, project-specific workflows, and insights into maximizing productivity with Civil 3D and its companion tools.

Azure Data Engineering Cookbook. Get well versed in various data engineering techniques in Azure using this recipe-based guide - Second Edition

Nagaraj Venkatesan, Ahmad Osama

The famous quote 'Data is the new oil' seems more true every day as the key to most organizations' long-term success lies in extracting insights from raw data. One of the major challenges organizations face in leveraging value out of data is building performant data engineering pipelines for data visualization, ingestion, storage, and processing. This second edition of the immensely successful book by Ahmad Osama brings to you several recent enhancements in Azure data engineering and shares approximately 80 useful recipes covering common scenarios in building data engineering pipelines in Microsoft Azure.You’ll explore recipes from Azure Synapse Analytics workspaces Gen 2 and get to grips with Synapse Spark pools, SQL Serverless pools, Synapse integration pipelines, and Synapse data flows. You’ll also understand Synapse SQL Pool optimization techniques in this second edition. Besides Synapse enhancements, you’ll discover helpful tips on managing Azure SQL Database and learn about security, high availability, and performance monitoring. Finally, the book takes you through overall data engineering pipeline management, focusing on monitoring using Log Analytics and tracking data lineage using Azure Purview.By the end of this book, you’ll be able to build superior data engineering pipelines along with having an invaluable go-to guide.

Azure Data Factory Cookbook. Build ETL, Hybrid ETL, and ELT pipelines using ADF, Synapse Analytics, Fabric and Databricks - Second Edition

Dmitry Foshin, Tonya Chernyshova, Dmitry Anoshin, Xenia Ireton

This new edition of the Azure Data Factory book, fully updated to reflect ADS V2, will help you get up and running by showing you how to create and execute your first job in ADF. There are updated and new recipes throughout the book based on developments happening in Azure Synapse, Deployment with Azure DevOps, and Azure Purview. The current edition also runs you through Fabric Data Factory, Data Explorer, and some industry-grade best practices with specific chapters on each.You’ll learn how to branch and chain activities, create custom activities, and schedule pipelines, as well as discover the benefits of cloud data warehousing, Azure Synapse Analytics, and Azure Data Lake Gen2 Storage. With practical recipes, you’ll learn how to actively engage with analytical tools from Azure Data Services and leverage your on-premises infrastructure with cloud-native tools to get relevant business insights. You'll familiarize yourself with the common errors that you may encounter while working with ADF and find out the solutions to them. You’ll also understand error messages and resolve problems in connectors and data flows with the debugging capabilities of ADF.By the end of this book, you’ll be able to use ADF with its latest advancements as the main ETL and orchestration tool for your data warehouse projects.

Azure Machine Learning Engineering. Deploy, fine-tune, and optimize ML models using Microsoft Azure

Sina Fakhraee, Balamurugan Balakreshnan, Megan Masanz

Data scientists working on productionizing machine learning (ML) workloads face a breadth of challenges at every step owing to the countless factors involved in getting ML models deployed and running. This book offers solutions to common issues, detailed explanations of essential concepts, and step-by-step instructions to productionize ML workloads using the Azure Machine Learning service. You’ll see how data scientists and ML engineers working with Microsoft Azure can train and deploy ML models at scale by putting their knowledge to work with this practical guide.Throughout the book, you’ll learn how to train, register, and productionize ML models by making use of the power of the Azure Machine Learning service. You’ll get to grips with scoring models in real time and batch, explaining models to earn business trust, mitigating model bias, and developing solutions using an MLOps framework.By the end of this Azure Machine Learning book, you’ll be ready to build and deploy end-to-end ML solutions into a production system using the Azure Machine Learning service for real-time scenarios.

Badanie danych. Raport z pierwszej linii działań

Rachel Schutt, Cathy O'Neil

Unikalne wprowadzenie do nauki o danych! W dzisiejszych czasach najcenniejszym dobrem jest informacja. Ogromne ilości danych są przechowywane w przepastnych bazach danych, a kluczem do sukcesu jest ich umiejętna analiza i wyciąganie wniosków. To dynamicznie rozwijająca się dziedzina wiedzy, w której do tej pory brakowało solidnych podręczników, pozwalających na dogłębne poznanie tego obszaru. Na szczęście to się zmieniło! To unikalna książka, w której badacze z największych firm branży IT dzielą się skutecznymi technikami analizy danych. Z kolejnych rozdziałów dowiesz się, czym jest nauka o danych, model danych oraz test A/B. Ponadto zdobędziesz wiedzę na temat wnioskowania statystycznego, algorytmów, języka R oraz wizualizacji danych. Sięgnij po tę książkę, jeżeli chcesz się dowiedzieć, jak wykrywać oszustwa, korzystać z MapReduce oraz badać przyczynowość. To obowiązkowa pozycja na półce czytelników zainteresowanych badaniem danych. Wśród tematów poruszonych w książce odnajdziesz: Wnioskowanie statystyczne, eksploracyjną analizę danych i proces (metodologię) nauki o danych Algorytmy Filtry spamu, naiwny algorytm Bayesa i wstępną obróbkę danych Regresję logistyczną Modelowanie finansowe Mechanizmy rekomendacji i przyczynowość Wizualizowanie danych Sieci społecznościowe i dziennikarstwo danych Inżynierię danych, systemy MapReduce, Pregel i Hadoop Wyciągnij wartościowe wnioski z posiadanych informacji!

Bayesian Analysis with Python. Click here to enter text

Osvaldo Martin

The purpose of this book is to teach the main concepts of Bayesian data analysis. We will learn how to effectively use PyMC3, a Python library for probabilistic programming, to perform Bayesian parameter estimation, to check models and validate them. This book begins presenting the key concepts of the Bayesian framework and the main advantages of this approach from a practical point of view. Moving on, we will explore the power and flexibility of generalized linear models and how to adapt them to a wide array of problems, including regression and classification. We will also look into mixture models and clustering data, and we will finish with advanced topics like non-parametrics models and Gaussian processes. With the help of Python and PyMC3 you will learn to implement, check and expand Bayesian models to solve data analysis problems.

Baza danych od środka. Analiza działania rozproszonych systemów danych

Alex Petrov

W ciągu ostatnich 15 lat powstało tak wiele baz danych i narzędzi, że łatwo się pogubić, jeśli próbuje się zrozumieć przypadki użycia, szczegóły i specyfiki. Większość opracowań na temat systemów baz danych nie opisuje implementacji mechanizmu pamięci masowej. Tymczasem znajomość tych wewnętrznych aspektów jest bardzo ważna dla programistów, inżynierów, architektów i menedżerów. Aby wybrać odpowiednie narzędzie do pracy, musisz zrozumieć idee i algorytmy stojące za ich projektem. Michael Klishin, współpracownik RabbitMQ Ta książka ułatwi Ci zgłębienie koncepcji kryjących się za działaniem nowoczesnych baz danych. Dzięki niej zrozumiesz, w jaki sposób struktury dyskowe różnią się od tych w pamięci i jak działają algorytmy efektywnego utrzymywania struktur B drzewa na dysku. Poznasz implementacje pamięci masowej o strukturze dziennika. Znajdziesz tu również wyjaśnienie zasad organizacji węzłów w klaster baz danych i specyfiki środowisk rozproszonych. Dowiesz się, jak algorytmy rozproszone poprawiają wydajność i stabilność systemu i jak uzyskać ostateczną spójność danych. Ponadto w książce zaprezentowano koncepcje antyentropii i plotek, służące do zapewniania zbieżności i rozpowszechniania danych, a także mechanizm transakcji utrzymujący spójność logiczną bazy. Najważniejsze zagadnienia: klasyfikacja i taksonomia pamięci masowej silniki pamięci masowej oparte na B-drzewie i niezmienna struktura dziennika struktura plików bazy danych pamięć podręczna stron i pule buforów systemy rozproszone: złożone wzorce komunikacji węzłów i procesów klastry baz danych Obowiązkowa lektura dla każdego, kto korzysta z jakiejkolwiek bazy danych! Nate McCall, przewodniczący PMC