Bazy danych
Archiwizacja i odzyskiwanie danych
W. Curtis Preston
Optymalizacja procesu archiwizacji dla administratorów i nie tylko Jak archiwizować i odtwarzać system oraz dane? Jak wybrać optymalną metodę archiwizacji? Jak ograniczyć koszty związane z procesem archiwizacji? Wdrożenie systemu archiwizacji jest podstawową czynnością, jaką administrator powinien wykonać. Cel tej procedury jest oczywisty, tak jak cena, jaką przyjdzie zapłacić za brak takiego systemu. Utrata danych lub krach systemu wcale nie muszą oznaczać dla firmy długiego postoju i narażać jej na wielkie straty; wtedy to właśnie wysiłek, jaki włożył administrator w system archiwizacji, jest doceniany przez pracodawców i współpracowników. Jakie urządzenia i narzędzia należy zastosować, aby ten proces był sprawny i szybki, a jednocześnie zmieścił się w wyznaczonym do tego celu budżecie? Opisane oprogramowanie i rady udzielone przez autora tej książki pomogą Ci dokonać właściwego wyboru. "Archiwizacja i odzyskiwanie danych" to przewodnik po darmowych narzędziach do archiwizacji i odzyskiwania danych, przeznaczony głównie dla administratorów. W. Curtis Preston, specjalista w dziedzinie ochrony danych, zwrócił uwagę, że środki przeznaczone na system archiwizacji są często zbyt małe, by zapewnić mu wysoką skuteczność. Przyglądając się bliżej bezpłatnym narzędziom, odkrył ich duże możliwości; swoje spostrzeżenia i uwagi na ich temat zapisał w tej książce. Prędzej czy później każdy administrator staje przed koniecznością odbudowania systemu lub odzyskania danych i właśnie lektura tej książki sprawi, że będzie na to przygotowany! Narzędzia do archiwizacji i odtwarzania danych Przegląd programów komercyjnych i darmowych Urządzenia archiwizujące Przywracanie komputera od podstaw z wybranym systemem operacyjnym Archiwizacja i odtwarzanie baz danych Sposoby zabezpieczania archiwum i magazynów danych Wykorzystanie wirtualnych maszyn w procesie archiwizacji Poszerz swoją wiedzę i archiwizuj dane we właściwy, a także sprawdzony sposób!
Mary-Jo Diepeveen
The artificial intelligence (AI) capabilities in Power BI enable organizations to quickly and easily gain more intelligent insights from unstructured and structured data.This book will teach you how to make use of the many AI features available today in Power BI to quickly and easily enrich your data and gain better insights into patterns that can be found in your data.You’ll begin by understanding the benefits of AI and how it can be used in Power BI. Next, you’ll focus on exploring and preparing your data for building AI projects and then progress to using prominent AI features already available in Power BI, such as forecasting, anomaly detection, and Q&A. Later chapters will show you how to apply text analytics and computer vision within Power BI reports. This will help you create your own Q&A functionality in Power BI, which allows you to ask FAQs from another knowledge base and then integrate it with PowerApps. Toward the concluding chapters, you’ll be able to create and deploy AutoML models trained in Azure ML and consume them in Power Query Editor. After your models have been trained, you’ll work through principles such as privacy, fairness, and transparency to use AI responsibly.By the end of this book, you’ll have learned when and how to enrich your data with AI using the out-of-the-box AI capabilities in Power BI.
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.
Luca Zanna, 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.
Dmitry Foshin, Tonya Chernyshova, Dmitry Anoshin, Xenia...
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
Dennis Sawyers, Sina Fakhraee, PhD, Balamurugan Balakreshnan,...
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. Unleash the power and flexibility of the Bayesian framework
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.