Bazy danych
Usama Dar, Kirk Roybal, Jim Mlodgenski, Hannu...
Usama Dar, Kirk Roybal, Jim Mlodgenski, Hannu...
Zdzisław Dybikowski
Jeśli baza danych, to tylko z PostgreSQL! Poznaj jeden z najpopularniejszych systemów baz danych Naucz się praktycznie wykorzystywać oferowane przezeń możliwości Dowiedz się, jak tworzyć bazy danych i zarządzać nimi za pomocą bezpłatnych narzędzi PostgreSQL jest jednym z najbardziej popularnych systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych. To bezpłatne oprogramowanie jest rozwijane i wykorzystywane przez użytkowników na całym świecie. Cieszy się wsparciem dużych przedsiębiorstw tworzących rozwiązania bazodanowe i znajduje zastosowanie zarówno w przypadku niewielkich inicjatyw prywatnych, jak i poważnych środowisk komercyjnych. Doceniane za swoje możliwości, stabilność i wydajność działania oraz zgodność ze standardami, stanowi także podstawę nauczania teorii i praktyki w dziedzinie nowoczesnych systemów baz danych na wielu najbardziej prestiżowych uczelniach technicznych. PostgreSQL jest niewątpliwie systemem, który musisz poznać, gdy planujesz rozpocząć karierę administratora baz danych, wybierasz taką specjalizację na studiach informatycznych lub po prostu chcesz zorientować się, na czym polega praca z relacyjnymi bazami danych w praktyce na przykładzie stale rozwijanego, popularnego środowiska. Dobrze będzie skorzystać przy tym z książki "PostgreSQL. Wydanie II". Prezentuje ona całą niezbędną teorię, stojącą za działaniem nowoczesnych baz danych, oraz strukturę i sposób korzystania z języka SQL. Znajdziesz w niej także zagadnienia związane z tworzeniem i używaniem bazy pracującej w oparciu o system PostgreSQL oraz budowaniem aplikacji bazodanowych. Podstawy teoretyczne relacyjnego modelu bazy danych Struktura, możliwości i zastosowanie języka SQL Przegląd poleceń języka SQL Instalacja bazy danych PostgreSQL i zarządzanie nią Metody dostępu do danych przechowywanych w bazie Tworzenie aplikacji bazodanowych Korzystanie z języków proceduralnych Przechowywanie różnych rodzajów danych w bazie PostgreSQL Postaw na bezpłatne rozwiązania. Postaw na PostgreSQL!
Potoki danych. Leksykon kieszonkowy. Przenoszenie i przetwarzanie danych na potrzeby ich analizy
James Densmore
Poprawnie zaprojektowane i wdrożone potoki danych mają kluczowe znaczenie dla pomyślnej analizy danych, a także w trakcie uczenia maszynowego. Pozyskanie ogromnych ilości danych z różnych źródeł najczęściej nie stanowi problemu. Nieco trudniejsze jest zaprojektowanie procesu ich przetwarzania w celu dostarczenia kontekstu w taki sposób, aby efektywnie korzystać z posiadanych danych w codziennej pracy organizacji i podejmować dzięki nim rozsądne decyzje. Oto zwięzły przewodnik przeznaczony dla inżynierów danych, którzy chcą poznać zasady implementacji potoków danych. Wyjaśnia najważniejsze pojęcia związane z potokami danych, opisuje zasady ich tworzenia i implementacji, prezentuje także najlepsze praktyki stosowane przez liderów w branży analizy danych. Dzięki książce zrozumiesz, w jaki sposób potoki danych działają na nowoczesnym stosie danych, poznasz też typowe zagadnienia, które trzeba przemyśleć przed podjęciem decyzji dotyczących implementacji. Dowiesz się, jakie są zalety samodzielnego opracowania rozwiązania, a jakie - zakupu gotowego produktu. Poznasz również podstawowe koncepcje, które mają zastosowanie dla frameworków typu open source, produktów komercyjnych i samodzielnie opracowywanych rozwiązań. Dowiedz się: czym jest potok danych i na czym polega jego działanie jak się odbywa przenoszenie i przetwarzanie danych w nowoczesnej infrastrukturze jakie narzędzia są szczególnie przydatne do tworzenia potoków danych jak używać potoków danych do analizy i tworzenia raportów jakie są najważniejsze aspekty obsługi potoków, ich testowania i rozwiązywania problemów Poznaj najlepsze praktyki projektowania i implementacji potoków danych!
Power BI for Finance. Design effective dashboards, models, and forecasts for finance teams
Martin Kratky
Martin Kratky brings his global experience of over 20 years as co-founder of Managility and creator of Acterys to empower CFOs and accountants with Power BI for Finance through this hands-on guide to streamlining and enhancing financial processes.Starting with the foundation of every effective BI solution, a well-designed data model, the book shows you how to structure star schemas and integrate common financial data sources like ERP and accounting systems. You’ll then learn to implement key financial logic using DAX and M, covering calendars, KPIs, and variance calculations. The book offers practical advice on creating clear and compliant financial reports, such as income statements, balance sheets, and cash flows with visual design and formatting best practices.With dedicated chapters on advanced workflows, you’ll learn how to handle multi-currency setups, perform group consolidations, and implement planning models like rolling forecasts, annual budgets, and sales and operations planning (S&OP). As you advance, you’ll gain insights from real-world case studies covering company valuations, Excel integration, and the use of write-back methods with Dynamics Business Performance Planning and Acterys. The concluding chapters highlight how AI and Copilot enhance financial analytics.*Email sign-up and proof of purchase required
Power Query w Excelu i Power BI. Zbieranie i przekształcanie danych
Gil Raviv
Czy praca na danych kojarzy Ci się z frustrującym ręcznym wklejaniem i oczyszczaniem danych w Excelu? A może tracisz mnóstwo energii na importowanie nieuporządkowanych danych pochodzących z różnych źródeł? Być może podejrzewasz, że Twoje arkusze kryją mnóstwo wartościowych informacji, ale nie wiesz, w jaki sposób je wydobyć i ile godzin musisz na to poświęcić? A może spędzasz sporo czasu na tworzeniu skomplikowanych raportów w Power BI lub programowaniu baz danych SQL Server? Dzięki wiedzy zawartej w tej książce wykonasz te zadania prościej i szybciej, a efekty będą o wiele bardziej niezawodne! Ten praktyczny przewodnik po narzędziu Power Query nauczy Cię efektywnie przetwarzać dane w Excelu: importować, oczyszczać, przekształcać i wydobywać potrzebne informacje. Dowiesz się, jak sprawnie wykonywać typowe zadania i prace analityczne, jak zwiększyć swoją skuteczność dzięki opanowaniu podstaw języka M oraz jak zautomatyzować proces przygotowywania danych do przetwarzania. Zapoznasz się z możliwościami Microsoft Cognitive Services oraz konektora Power Query Web, a także z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do rozpoznawania treści tekstu. Nabyte umiejętności będziesz mógł przetestować w realistycznym projekcie, któremu poświęcono ostatni rozdział! W książce między innymi: solidne podstawy pracy z narzędziem Power Query automatyzacja operacji na danych proste i zaawansowane techniki dekompozycji tabel tworzenie procedur w języku M pozyskiwanie informacji z danych tekstowych i sieci społecznościowych Power Query i Power BI: sprostasz wyzwaniu przetwarzania danych!
Power Query w Excelu i Power BI. Zbieranie i przekształcanie danych. Wydanie II
Daniil Maslyuk, Gil Raviv
Czy chcesz dokonywać cudów z danymi, unikać powtarzalnej pracy i oszczędzać nawet 80 procent czasu? Zautomatyzować kopiowanie i żmudne oczyszczanie danych, aby doprowadzić je do odpowiedniego stanu? A może chcesz ze spokojem podchodzić do podejmowania racjonalnych decyzji opartych na ogromnych ilościach niejednorodnych danych? Teraz możesz łatwo sprostać takim wyzwaniom i uzyskiwać niezwykłe rezultaty. Wystarczy, że skorzystasz z narzędzi dostępnych w Excelu ― i z tej książki. To zaktualizowane wydanie praktycznego przewodnika po Power Query. Pozwoli Ci opanować umiejętność efektywnego przetwarzania danych i wydobywania z nich wartościowych informacji. Dowiesz się, jak wykonywać złożone prace analityczne i jak używać procedur w języku M. Znajdziesz tu ponad 70 ćwiczeń i 200 plików, dzięki którym nauczysz się importować bezładne, rozdzielone tabele danych i automatycznie przekształcać je w ustrukturyzowane zbiory gotowe do analizy. Większość opisanych technik z łatwością zapamiętasz i użyjesz do swoich potrzeb. W książce między innymi: solidne podstawy pracy z narzędziem Power Query proste i zaawansowane techniki dekompozycji tabel tworzenie elastycznych procedur w języku M pozyskiwanie informacji z danych tekstowych i sieci społecznościowych profilowanie danych i poprawianie wydajności zapytań Power Query i Power BI: więcej i lepiej w krótszym czasie!
Joshua N. Milligan
Dane stały się paliwem rozwoju cywilizacji. Wykorzystanie ich potencjału jest jednak trudne: problemem okazuje się wyciąganie z nich informacji i wniosków, aby można było na ich podstawie podejmować trafne decyzje. Jednym z narzędzi ułatwiających tę pracę jest Tableau - program do analityki danych, który umożliwia ich zrozumienie, interpretację i prowadzenie na nich efektywnych działań. Dzięki tej książce płynnie rozpoczniesz pracę z Tableau 2022 i nauczysz się wizualizacji danych. Dowiesz się, jak je analizować i przedstawiać w formie graficznej, a także jak opowiadać oparte na nich historie. W tym wydaniu ujęto najnowsze funkcje programu, między innymi rozszerzenia pulpitów nawigacyjnych, Explain Data i integrację z CRM Analytics (Einstein Analytics), służącym do modelowania predyktywnego w Tableau. Pokazano również, jak używać tabel i obliczeń na różnych poziomach szczegółowości i stosować wizualną analitykę statystyczną. Następnie zademonstrowano techniki łączenia różnych źródeł danych z funkcjonalnościami modeli danych Tableau wraz z mapami i wizualizacjami geoprzestrzennymi. Z tego przewodnika dowiesz się też, jak korzystać z funkcji Tableau Prep Builder, by skutecznie oczyścić i zorganizować dane. Dzięki książce nauczysz się: tworzyć zachwycające wizualizacje złożonych danych budować interaktywne pulpity nawigacyjne korzystać z obliczeń w celu rozwiązywania problemów i uzupełniania analiz wzbogacać możliwości Tableau poprzez rozszerzenia, skrypty i CRM Analytics oczyszczać i organizować dane w Tableau tworzyć angażujące historie oparte na danych Przekonaj się, co Tableau wyczaruje z Twoich danych!
Practical Business Intelligence. Optimize Business Intelligence for Efficient Data Analysis
Ahmed Sherif
Business Intelligence (BI) is at the crux of revolutionizing enterprise. Everyone wants to minimize losses and maximize profits. Thanks to Big Data and improved methodologies to analyze data, Data Analysts and Data Scientists are increasingly using data to make informed decisions. Just knowing how to analyze data is not enough, you need to start thinking how to use data as a business asset and then perform the right analysis to build an insightful BI solution. Efficient BI strives to achieve the automation of data for ease of reporting and analysis. Through this book, you will develop the ability to think along the right lines and use more than one tool to perform analysis depending on the needs of your business. We start off by preparing you for data analytics. We then move on to teach you a range of techniques to fetch important information from various databases, which can be used to optimize your business.The book aims to provide a full end-to-end solution for an environment setup that can help you make informed business decisions and deliver efficient and automated BI solutions to any company.It is a complete guide for implementing Business intelligence with the help of the most powerful tools like D3.js, R, Tableau, Qlikview and Python that are available on the market.
Practical Data Analysis Cookbook. Over 60 practical recipes on data exploration and analysis
Tomasz Drabas
Data analysis is the process of systematically applying statistical and logical techniques to describe and illustrate, condense and recap, and evaluate data. Its importance has been most visible in the sector of information and communication technologies. It is an employee asset in almost all economy sectors.This book provides a rich set of independent recipes that dive into the world of data analytics and modeling using a variety of approaches, tools, and algorithms. You will learn the basics of data handling and modeling, and will build your skills gradually toward more advanced topics such as simulations, raw text processing, social interactions analysis, and more.First, you will learn some easy-to-follow practical techniques on how to read, write, clean, reformat, explore, and understand your data—arguably the most time-consuming (and the most important) tasks for any data scientist. In the second section, different independent recipes delve into intermediate topics such as classification, clustering, predicting, and more. With the help of these easy-to-follow recipes, you will also learn techniques that can easily be expanded to solve other real-life problems such as building recommendation engines or predictive models. In the third section, you will explore more advanced topics: from the field of graph theory through natural language processing, discrete choice modeling to simulations. You will also get to expand your knowledge on identifying fraud origin with the help of a graph, scrape Internet websites, and classify movies based on their reviews.By the end of this book, you will be able to efficiently use the vast array of tools that the Python environment has to offer.
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.