Bazy danych
Myślenie statystyczne. Jak analizować dane i wydobywać z nich wiedzę. Wydanie III
Allen B. Downey
Dla większości z nas statystyka jest poddziedziną matematyki związaną z opracowywaniem teoretycznych podstaw prawdopodobieństwa i wnioskowania statystycznego. Analitycy danych podchodzą do tego inaczej: dla nich statystyka jest niezbędnym zestawem narzędzi i praktyk, które służą do pracy z danymi, odpowiadania na pytania i ułatwiają podejmowanie najlepszych decyzji. To trzecie wydanie przewodnika cenionego przez analityków danych, inżynierów oprogramowania i pasjonatów danologii. Dzięki niemu szybko nauczysz się korzystać z bibliotek NumPy, SciPy i Pandas. Poznasz różne metody eksploracji i wizualizacji danych, odkrywania zależności i trendów, a także prezentowania wyników. Struktura książki odpowiada rzeczywistemu procesowi pracy ze zbiorem danych: od importowania i oczyszczenia, przez analizę wieloczynnikową, aż po wizualizację uzyskanych wyników. Wszystkie rozdziały są dostępne w formie notatników Jupytera, dzięki czemu możesz jednocześnie czytać tekst, uruchamiać kod i pracować nad ćwiczeniami. W książce znajdziesz również takie zagadnienia jak: analiza rozkładów danych i wizualizacja wzorców za pomocą bibliotek Pythona korzystanie z modeli regresji analiza szeregów czasowych i analiza przeżycia tworzenie zrozumiałych wizualizacji danych rozwiązywanie typowych problemów związanych z analizą danych Jeśli chcesz się szybko nauczyć statystyki i stosowania jej w praktyce, to ta książka jest dla Ciebie! Zachary del Rosario, adiunkt w Olin College of Engineering
Deborah A. Dahl
Natural Language Understanding facilitates the organization and structuring of language allowing computer systems to effectively process textual information for various practical applications. Natural Language Understanding with Python will help you explore practical techniques for harnessing NLU to create diverse applications. with step-by-step explanations of essential concepts and practical examples, you’ll begin by learning about NLU and its applications. You’ll then explore a wide range of current NLU techniques and their most appropriate use-case. In the process, you’ll be introduced to the most useful Python NLU libraries. Not only will you learn the basics of NLU, you’ll also discover practical issues such as acquiring data, evaluating systems, and deploying NLU applications along with their solutions. The book is a comprehensive guide that’ll help you explore techniques and resources that can be used for different applications in the future.By the end of this book, you’ll be well-versed with the concepts of natural language understanding, deep learning, and large language models (LLMs) for building various AI-based applications.
Pramod J. Sadalage, Martin Fowler
Poznaj fascynujący świat baz danych NoSQL! Bazy danych NoSQL są coraz popularniejsze. Pozwalają na przechowywanie gigantycznych ilości danych, a przy tym zachowują cały czas najwyższą wydajność. Sprawdzają się doskonale wszędzie tam, gdzie konieczne są wysoka skalowalność systemu, elastyczne przechowywanie często zmieniających się danych lub inne specyficzne zastosowania. Jeżeli jesteś zagorzałym użytkownikiem relacyjnych baz danych SQL, jeżeli słyszałeś o bazach NoSQL i chcesz je poznać, trafiłeś na doskonałą książkę! Stanowi ona doskonałe wprowadzenie do świata baz danych NoSQL. Na własnej skórze przekonasz się, w jakich zastosowaniach sprawdzą się one doskonale, a w jakich lepiej ich nie używać. W kolejnych rozdziałach poznasz stosowane modele danych oraz dowiesz się, co to jest map-reduce. Część druga książki została poświęcona konkretnym implementacjom - zapoznasz się z bazami klucz-wartość, bazami dokumentów oraz bazami grafowymi. Sprawdź, które najlepiej rozwiążą Twoje problemy! Sięgnij po tę książkę i śmiało wkrocz w świat baz danych NoSQL! Omawiane w książce zagadnienia: Określenie, dla których zastosowań bazy NoSQL będą (albo nie będą) odpowiednie. Zrozumienie architektonicznych kompromisów związanych z wdrożeniem NoSQL. Wykorzystanie NoSQL do uproszczenia procesu tworzenia oprogramowania i uniknięcia problemu mapowania pomiędzy strukturami w pamięci a bazą relacyjną. Porównanie przodujących systemów NoSQL. Omówienie języków zapytań: CQL i Cypher. Zarządzanie wydajnością, niezawodnością, dostępnością i zdolnością do odzyskiwania po awarii. Wykorzystanie NoSQL w środowiskach zwinnych. Wykorzystanie NoSQL do wyszukiwania danych, zarządzania metadanymi, analizy tekstu, sieci społecznościowych, analizy danych i usług finansowych. Bardziej efektywne kosztowo zarządzanie dużymi danymi dzięki wykorzystaniu klastrów. Jak teoria CAP wpływa na sposób myślenia o spójności, dostępności i wydajności. Równoległe przetwarzanie danych w klastrze za pomocą map-reduce. Dlaczego NoSQL to termin bez jasno zdefiniowanego znaczenia. Zmień sposób myślenia na nierelacyjny!
NoSQL, NewSQL i BigData. Bazy danych następnej generacji
Guy Harrison
Model relacyjnej bazy danych zdecydowanie dominował wśród technologii bazodanowych przez ostatnie 20 lat. Poszczególne rozwiązania były do siebie na tyle podobne, że decyzja o zastosowaniu relacyjnej bazy danych stała się oczywista. Architektura rozwiązań tego typu była zbliżona, a różnice polegały głównie na koszcie wdrożenia, wydajności, niezawodności i łatwości użycia aplikacji. Obecnie sytuacja diametralnie się zmieniła: powstało wiele radykalnie różniących się od siebie technologii bazodanowych, a wybór właściwej bazy danych stał się złożonym zadaniem, wymagającym sporej wiedzy i obarczonym poważnymi konsekwencjami natury ekonomicznej i technologicznej. Ta książka szczególnie przyda się architektom technologii informatycznych, administratorom baz danych i projektantom, którzy do wykonywania swoich obowiązków potrzebują wiedzy o najświeższych rozwiązaniach z dziedziny technologii baz danych. Omówiono tu najnowsze, wykorzystywane obecnie technologie baz danych. Wyjaśniono, w jakim celu zaprojektowano każdą z nich. Zaprezentowano możliwości poszczególnych baz danych oraz ich potencjał w rozwiązywaniu realnych problemów biznesowych i problemów z aplikacjami. Co najważniejsze, ukazano różnice w architekturze między technologiami, które mają kluczowe znaczenie przy wyborze platformy baz danych dla nowych i planowanych projektów. W tej książce między innymi: Co zrewolucjonizowało bazy danych Google, Hadoop i koncepcja BigData Pamięciowe i rozproszone bazy danych NoSQL, CQL i nowe odsłony SQL Hybrydowe bazy danych Oracle NoSQL i BigData: potężne bazy danych przyszłości!
NoSQL, NewSQL i BigData. Bazy danych następnej generacji
Guy Harrison
Model relacyjnej bazy danych zdecydowanie dominował wśród technologii bazodanowych przez ostatnie 20 lat. Poszczególne rozwiązania były do siebie na tyle podobne, że decyzja o zastosowaniu relacyjnej bazy danych stała się oczywista. Architektura rozwiązań tego typu była zbliżona, a różnice polegały głównie na koszcie wdrożenia, wydajności, niezawodności i łatwości użycia aplikacji. Obecnie sytuacja diametralnie się zmieniła: powstało wiele radykalnie różniących się od siebie technologii bazodanowych, a wybór właściwej bazy danych stał się złożonym zadaniem, wymagającym sporej wiedzy i obarczonym poważnymi konsekwencjami natury ekonomicznej i technologicznej. Ta książka szczególnie przyda się architektom technologii informatycznych, administratorom baz danych i projektantom, którzy do wykonywania swoich obowiązków potrzebują wiedzy o najświeższych rozwiązaniach z dziedziny technologii baz danych. Omówiono tu najnowsze, wykorzystywane obecnie technologie baz danych. Wyjaśniono, w jakim celu zaprojektowano każdą z nich. Zaprezentowano możliwości poszczególnych baz danych oraz ich potencjał w rozwiązywaniu realnych problemów biznesowych i problemów z aplikacjami. Co najważniejsze, ukazano różnice w architekturze między technologiami, które mają kluczowe znaczenie przy wyborze platformy baz danych dla nowych i planowanych projektów. W tej książce między innymi: Co zrewolucjonizowało bazy danych Google, Hadoop i koncepcja BigData Pamięciowe i rozproszone bazy danych NoSQL, CQL i nowe odsłony SQL Hybrydowe bazy danych Oracle NoSQL i BigData: potężne bazy danych przyszłości!
NoSQL, NewSQL i BigData. Bazy danych następnej generacji
Guy Harrison
Model relacyjnej bazy danych zdecydowanie dominował wśród technologii bazodanowych przez ostatnie 20 lat. Poszczególne rozwiązania były do siebie na tyle podobne, że decyzja o zastosowaniu relacyjnej bazy danych stała się oczywista. Architektura rozwiązań tego typu była zbliżona, a różnice polegały głównie na koszcie wdrożenia, wydajności, niezawodności i łatwości użycia aplikacji. Obecnie sytuacja diametralnie się zmieniła: powstało wiele radykalnie różniących się od siebie technologii bazodanowych, a wybór właściwej bazy danych stał się złożonym zadaniem, wymagającym sporej wiedzy i obarczonym poważnymi konsekwencjami natury ekonomicznej i technologicznej. Ta książka szczególnie przyda się architektom technologii informatycznych, administratorom baz danych i projektantom, którzy do wykonywania swoich obowiązków potrzebują wiedzy o najświeższych rozwiązaniach z dziedziny technologii baz danych. Omówiono tu najnowsze, wykorzystywane obecnie technologie baz danych. Wyjaśniono, w jakim celu zaprojektowano każdą z nich. Zaprezentowano możliwości poszczególnych baz danych oraz ich potencjał w rozwiązywaniu realnych problemów biznesowych i problemów z aplikacjami. Co najważniejsze, ukazano różnice w architekturze między technologiami, które mają kluczowe znaczenie przy wyborze platformy baz danych dla nowych i planowanych projektów. W tej książce między innymi: Co zrewolucjonizowało bazy danych Google, Hadoop i koncepcja BigData Pamięciowe i rozproszone bazy danych NoSQL, CQL i nowe odsłony SQL Hybrydowe bazy danych Oracle NoSQL i BigData: potężne bazy danych przyszłości!
Dan Sullivan
Systemy do zarządzania danymi muszą dziś spełniać o wiele wyższe wymagania niż kiedyś. W wielu przypadkach nierelacyjne bazy danych, zwane NoSQL, są lepszym rozwiązaniem niż dominujące do niedawna bazy relacyjne. Projektant systemu ma więc do dyspozycji dobrze znane bazy relacyjne oraz systemy NoSQL, takie jak bazy klucz–wartość, bazy dokumentów, rodziny kolumn i bazy grafowe. Do rozstrzygnięcia pozostaje problem: którą technologię zarządzania danymi wybrać w danym przypadku. Niniejsza książka jest przystępnym, pragmatycznym przewodnikiem po nierelacyjnych systemach bazodanowych. Pokazano w niej, czym różnią się NoSQL od baz relacyjnych. Szczególny nacisk położono na wyjaśnienie tych cech i funkcjonalności, które powinny być uwzględniane podczas projektowania aplikacji i wybierania technologii bazodanowych. Przedstawiono wewnętrzne mechanizmy baz NoSQL i wyjaśniono, w jaki sposób da się zbudować za ich pomocą skalowalne, niezawodne aplikacje. Nie zabrakło przydatnych wskazówek, zasad projektowych i najlepszych praktyk. W tej książce znajdziesz: podstawy relacyjnych baz danych w odniesieniu do systemów NoSQL bazy klucz–wartość — ich charakterystykę, zasady projektowania i słabe strony bazy dokumentów — koncepcje baz bez schematu, podstawowe operacje, najpowszechniejsze wzorce projektowe bazy rodzin kolumn — aplikacje BigData, architekturę baz, zasady projektowania i wykorzystywania bazy grafowe — modelowanie grafów i sieci, wskazówki projektowe, możliwe problemy zasady dobierania technologii bazodanowej do konkretnych zastosowań Nie wiesz jeszcze, którą bazę wybrać? Najwyższy czas to rozstrzygnąć! Dan Sullivan — jest naukowcem i architektem danych. Od dwudziestu lat zajmuje się m.in. analizą biznesową, uczeniem maszynowym i data miningiem. Sullivan jest uznanym ekspertem w dziedzinie baz danych, zarówno relacyjnych, jak i NoSQL.
Dan Sullivan
Systemy do zarządzania danymi muszą dziś spełniać o wiele wyższe wymagania niż kiedyś. W wielu przypadkach nierelacyjne bazy danych, zwane NoSQL, są lepszym rozwiązaniem niż dominujące do niedawna bazy relacyjne. Projektant systemu ma więc do dyspozycji dobrze znane bazy relacyjne oraz systemy NoSQL, takie jak bazy klucz–wartość, bazy dokumentów, rodziny kolumn i bazy grafowe. Do rozstrzygnięcia pozostaje problem: którą technologię zarządzania danymi wybrać w danym przypadku. Niniejsza książka jest przystępnym, pragmatycznym przewodnikiem po nierelacyjnych systemach bazodanowych. Pokazano w niej, czym różnią się NoSQL od baz relacyjnych. Szczególny nacisk położono na wyjaśnienie tych cech i funkcjonalności, które powinny być uwzględniane podczas projektowania aplikacji i wybierania technologii bazodanowych. Przedstawiono wewnętrzne mechanizmy baz NoSQL i wyjaśniono, w jaki sposób da się zbudować za ich pomocą skalowalne, niezawodne aplikacje. Nie zabrakło przydatnych wskazówek, zasad projektowych i najlepszych praktyk. W tej książce znajdziesz: podstawy relacyjnych baz danych w odniesieniu do systemów NoSQL bazy klucz–wartość — ich charakterystykę, zasady projektowania i słabe strony bazy dokumentów — koncepcje baz bez schematu, podstawowe operacje, najpowszechniejsze wzorce projektowe bazy rodzin kolumn — aplikacje BigData, architekturę baz, zasady projektowania i wykorzystywania bazy grafowe — modelowanie grafów i sieci, wskazówki projektowe, możliwe problemy zasady dobierania technologii bazodanowej do konkretnych zastosowań Nie wiesz jeszcze, którą bazę wybrać? Najwyższy czas to rozstrzygnąć! Dan Sullivan — jest naukowcem i architektem danych. Od dwudziestu lat zajmuje się m.in. analizą biznesową, uczeniem maszynowym i data miningiem. Sullivan jest uznanym ekspertem w dziedzinie baz danych, zarówno relacyjnych, jak i NoSQL.
Odsłaniamy SQL Server 2019: Klastry Big Data i uczenie maszynowe
Bob Ward
Nabierz prędkości dzięki przełomowym zmianom w SQL Server 2019. Nie jest to już jedynie silnik bazodanowy, ale nowatorskie narzędzie wyposażone we wsparcie dla uczenia maszynowego, analiz Big Data, możliwość działania w systemie Linux, kontenery, Kubernetes, Javę czy wirtualizację danych w Azure. Ta książka nie zajmuje się tradycyjną administracją bazami danych w środowisku SQL Server. Koncentruje się na tym wszystkim, co nowe w jednej z najskuteczniej modernizowanych platform danych w branży. To książka dla profesjonalistów danych, którzy znają już podstawy SQL Server i chcą się rozwijać, rozbudowując umiejętności w najgorętszych obszarach nowych technologii. Zagłębimy się w szczegóły kluczowych nowych możliwości SQL Server 2019 przy użyciu podejścia „nauka przez przykład”. Zajmiemy się zagadnieniami Intelligent Performance, zabezpieczeń, dostępności i funkcjonalności oczekiwanych przez współczesnych programistów. Omówimy usprawnienia w SQL Server 2019 dla systemu Linux oraz wykorzystanie kontenerów i klastrów Kubernetes. Pokażemy, jak zwirtualizować dostęp do danych przy użyciu Polybase dla Oracle, MongoDB, Hadoop i Azure, co pozwala zredukować potrzebę stosowania kosztownych aplikacji ETL. Nauczymy się również, jak budować wszechstronne rozwiązania Big Data Clusters, sztandarowej funkcjonalności wydania 2019, zapewniającej dostęp do środowisk Spark, SQL Server HDFS i dowiemy się, jak wbudować inteligencję w nasze własne dane i wdrażać kompletne aplikacje uczenia maszynowego. Dowiedz się, jak: • Implementować Big Data Clusters przy użyciu SQL Server, Spark i HDFS • Tworzyć węzły danych z połączeniami do Oracle, Azure, Hadoop i innych źródeł • Łączyć SQL i Spark w celu zbudowania platformy uczenia maszynowego dla aplikacji AI • Zwiększyć wydajność bez zmieniania aplikacji przy użyciu Intelligent Performance • Podnieść zabezpieczenia SQL Server dzięki mechanizmom Secure Enclaves i Data Classification • Zmaksymalizować czas działania bazy danych poprzez indeksowanie online i Accelerated Database Recovery • Budować nowoczesne aplikacje przy użyciu narzędzi Graph, ML Services i T-SQL Extensibility dla języka Java • Zwiększyć możliwości wdrażania SQL Server w systemie Linux • Uruchamiać SQL Server w kontenerach i Kubernetes • Korzystać z najnowszych narzędzi i metod migracji bazy danych do SQL Server 2019 • Zastosować wiedzę na temat SQL Server 2019 w środowisku Azure
Muhammad Mobeen Movania
OpenGL is the leading cross-language, multi-platform API used by masses of modern games and applications in a vast array of different sectors. Developing graphics with OpenGL lets you harness the increasing power of GPUs and really take your visuals to the next level.OpenGL Development Cookbook is your guide to graphical programming techniques to implement 3D mesh formats and skeletal animation to learn and understand OpenGL.OpenGL Development Cookbook introduces you to the modern OpenGL. Beginning with vertex-based deformations, common mesh formats, and skeletal animation with GPU skinning, and going on to demonstrate different shader stages in the graphics pipeline. OpenGL Development Cookbook focuses on providing you with practical examples on complex topics, such as variance shadow mapping, GPU-based paths, and ray tracing. By the end you will be familiar with the latest advanced GPU-based volume rendering techniques.
Oracle ADF Enterprise Application Development Made Simple: Second Edition. - Second Edition
Sten E Vesterli
This book is written in an easy-to-understand style, following an enterprise development process through all the phases of development and deployment. Concepts are illustrated with real-world examples and the methods used are explained step-by-step. This book is for Oracle developers looking to start using Oracle’s latest development tool and J2EE developers looking for a more productive way to build modern web applications. This book will guide you through the creation of a successful enterprise application with Oracle ADF 12c, and therefore it assumes you have basic knowledge of Java, JDeveloper, and databases.