Bazy 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.
Tomasz Palczewski , Jaejun (Brandon) Lee ,...
Machine learning engineers, deep learning specialists, and data engineers encounter various problems when moving deep learning models to a production environment. The main objective of this book is to close the gap between theory and applications by providing a thorough explanation of how to transform various models for deployment and efficiently distribute them with a full understanding of the alternatives.First, you will learn how to construct complex deep learning models in PyTorch and TensorFlow. Next, you will acquire the knowledge you need to transform your models from one framework to the other and learn how to tailor them for specific requirements that deployment environments introduce. The book also provides concrete implementations and associated methodologies that will help you apply the knowledge you gain right away. You will get hands-on experience with commonly used deep learning frameworks and popular cloud services designed for data analytics at scale. Additionally, you will get to grips with the authors’ collective knowledge of deploying hundreds of AI-based services at a large scale.By the end of this book, you will have understood how to convert a model developed for proof of concept into a production-ready application optimized for a particular production setting.
Elizabeth Noble
Projektuj i pisz prosty i wydajny kod T-SQL w środowisku SQL Server 2019 i późniejszych. Tworzenie kodu T-SQL, wydajnie zwracającego właściwe wyniki może stanowić wyzwanie. Książka ta pomoże w tworzeniu takiego kodu, który działa szybko i jest łatwy w utrzymaniu. Dowiesz się również, jak implementować kontrolę wersji, testowanie i strategie wdrożenia. Przykłady i ćwiczenia do samodzielnego wykonania pokazują nowoczesne praktyki T-SQL wraz z jednoznacznymi wyjaśnieniami. Uwaga skupiona jest na wyborze właściwych typów danych i obiektów przy projektowaniu rozwiązań. Autorka Elizabeth Noble pokazuje, jak usprawnić wydajność kodu T-SQL dzięki stosowaniu dobrych praktyk projektowych, które ułatwiają pracę programistów i ostatecznie zapewniają korzyści użytkownikom aplikacji. Poznasz również typowe pułapki związane z tworzeniem kodu T-SQL i sposoby unikania ich w codziennej pracy. Czego się nauczysz: - Wybierania właściwych typów danych i obiektów bazodanowych przy projektowaniu rozwiązań T-SQL - Pisania kodu T-SQL, który wydajnie przeszukuje dane i efektywnie wykorzystuje dostępny sprzęt - Implementowania kontroli wersji i metod testowania w celu uporządkowania procesu wdrażania - Projektowania kodu T-SQL, który można usprawniać lub modyfikować mniejszym wysiłkiem - Planowania długoterminowego zarządzania i przechowywania danych Dla kogo jest ta książka: Dla deweloperów baz danych, chcących podnieść wydajność swoich aplikacji oraz wszystkich tych, którzy mierzą się ze złożonym zapytaniami i problemami.
Elizabeth Noble
Projektuj i pisz prosty i wydajny kod T-SQL w środowisku SQL Server 2019 i późniejszych. Tworzenie kodu T-SQL, wydajnie zwracającego właściwe wyniki może stanowić wyzwanie. Książka ta pomoże w tworzeniu takiego kodu, który działa szybko i jest łatwy w utrzymaniu. Dowiesz się również, jak implementować kontrolę wersji, testowanie i strategie wdrożenia. Przykłady i ćwiczenia do samodzielnego wykonania pokazują nowoczesne praktyki T-SQL wraz z jednoznacznymi wyjaśnieniami. Uwaga skupiona jest na wyborze właściwych typów danych i obiektów przy projektowaniu rozwiązań. Autorka Elizabeth Noble pokazuje, jak usprawnić wydajność kodu T-SQL dzięki stosowaniu dobrych praktyk projektowych, które ułatwiają pracę programistów i ostatecznie zapewniają korzyści użytkownikom aplikacji. Poznasz również typowe pułapki związane z tworzeniem kodu T-SQL i sposoby unikania ich w codziennej pracy. Czego się nauczysz: - Wybierania właściwych typów danych i obiektów bazodanowych przy projektowaniu rozwiązań T-SQL - Pisania kodu T-SQL, który wydajnie przeszukuje dane i efektywnie wykorzystuje dostępny sprzęt - Implementowania kontroli wersji i metod testowania w celu uporządkowania procesu wdrażania - Projektowania kodu T-SQL, który można usprawniać lub modyfikować mniejszym wysiłkiem - Planowania długoterminowego zarządzania i przechowywania danych Dla kogo jest ta książka: Dla deweloperów baz danych, chcących podnieść wydajność swoich aplikacji oraz wszystkich tych, którzy mierzą się ze złożonym zapytaniami i problemami.
Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV
Greg Perry, Dean Miller
Warto nauczyć się programowania! Poza stworzeniem sobie możliwości znalezienia ciekawej i dobrze płatnej pracy czy pasjonującego hobby umiejętność programowania bywa niezwykle przydatna w rozwiązywaniu różnych problemów. Paleta języków programowania i narzędzi programistycznych jest niezwykle szeroka i praktycznie każdy znajdzie coś dla siebie. Zanim to jednak nastąpi, trzeba zdobyć trochę wiedzy i umiejętności. Ale bez obaw! W nauce programowania najtrudniejszy bywa pierwszy krok, jednak ta książka sprawi, że wykonasz go bez trudu i dumnie wkroczysz w świat kodowania! To kolejne wydanie lubianego samouczka, dzięki któremu w ramach 24 godzinnych lekcji przyswoisz solidne podstawy programowania. Zrozumiesz, jak działają programy, i nauczysz się reguł stosowanych przez profesjonalistów przy ich projektowaniu. Dowiesz się, jak wygląda świat programistów i na czym dokładnie polega programowanie w korporacjach. Znajdziesz tutaj także wprowadzenie do kilku najpopularniejszych języków programowania, co pozwoli na ich porównanie i ułatwi wybór języka do dalszej nauki. Każdy z 24 rozdziałów zawiera materiał, który można opanować w ciągu godziny. Naukę ułatwiają instrukcje krok po kroku, quizy, ćwiczenia i praktyczne przykłady. Dzięki tej książce zdobędziesz najlepsze podstawy, aby stać się dobrym programistą. Przygotujesz się też do świadomego kształtowania swojej dalszej ścieżki zawodowej! W książce między innymi: przygotowanie narzędzi do pracy - sprzęt i oprogramowanie podstawowe aspekty programowania i projektowania programów algorytmy, interaktywność, zmienne, funkcje debugowanie kodu programowanie obiektowe i korzystanie z baz danych planowanie kariery programisty Zacznij programować. Najlepiej od razu!