Big data
Julian Sharp
The Power Platform Functional Consultant Associate (PL-200) exam tests and validates the practical skills of Power Platform users who are proficient in developing solutions by combining the tools in Power Platform and the Microsoft 365 ecosystem based on business needs.This certification guide offers complete, up-to-date coverage of the PL-200 exam so you can prepare effectively for the exam. Written in a clear, succinct way with self-assessment questions, exam tips, and mock exams with detailed explanations of solutions, this book covers common day-to-day activities involved in configuring Power Platform, such as managing entities, creating apps, implementing security, and managing system change.You'll also explore the role of a functional consultant in creating a data model in the Microsoft Dataverse (formerly Common Data Service). Moving ahead, you'll learn how to design the user experience and even build model-driven and canvas apps. As you progress, the book will show you how to manage automation and create chatbots. Finally, you'll understand how to display your data with Power BI and integrate Power Platform with Microsoft 365 and Microsoft Teams.By the end of this book, you'll be well-versed with the essential concepts and techniques required to prepare for the PL-200 certification exam.
Peter Ward
Where does it all go wrong with disaster recovery? Yes, why a disaster recovery plan fails the business and costs IT staff their jobs or a promotion? This book is an easytounderstand guide that explains how to get it right and why it often goes wrong.Given that Microsoft's SharePoint platform has become a missioncritical application where business operations just cannot run without complete uptime of this technology, disaster recovery is one of the most important topics when it comes to SharePoint. Yet, support and an appropriate approach for this technology are still difficult to come by, and are often vulnerable to technical oversight and assumptions.Microsoft SharePoint 2013 Disaster Recovery Guide looks at SharePoint disaster recovery and breaks down the mystery and confusion that surrounds what is a vital activity to any technical deployment. This book provides a holistic approach with practical recipes that will help you to take advantage of the new 2013 functionality and cloud technologies.You will also learn how to plan, test, and deploy a disaster recovery environment using SharePoint, Windows Server, and SQL tools. We will also take a look at datasets and custom development. If you want to have an approach to disaster recovery that gives you peace of mind, then this is the book for you.
Microsoft SQL Server 2012 Analysis Services: Model tabelaryczny BISM
Ferrari Alberto , Russo Marco, Webb Chris
Buduj elastyczne i dobrze reagujące rozwiązania analizy biznesowej (BI) Analizuj dane tabelaryczne za pomocą semantycznego modelu BI (BISM) w usługach SQL Server 2012 Analysis Services i odkrywaj prostszy sposób tworzenia rozwiązań BI na poziomie biznesowym. Pod kierunkiem ekspertów z dziedziny BI naucz się, jak budować, wdrażać i przeszukiwać model tabelaryczny BISM z pomocą szcze-gółowych przewodników, przykładów oraz najlepszych praktyk. Ta praktyczna książka pokazuje, jak znajdująca się w pamięci baza danych modelu tabelarycznego pozwala na wykonywanie szybkich analiz. Dowiedz się jak: Określać, kiedy dla projektu odpowiedni jest model tabelaryczny, a kiedy wielowymiarowy Budować model tabelaryczny za pomocą narzędzi SQL Server Data Tools w Microsoft Visual Studio 2010 Integrować dane z wielu źródeł w jeden wspólny zestaw informacji firmowych Korzystać z języka Data Analysis eXpressions (DAX) do tworzenia wyliczanych kolumn, miar i zapytań Wybrać technikę modelowania danych spełniającą wymagania organizacji w zakresie wydajności i łatwości użytkowania Optymalizować model danych, aby uzyskać lepszą wydajność przy wykorzystaniu mechanizmu pamięci xVelocity Zarządzać relacjami danych, takimi jak wielokolumnowość, zakresy i relacje wiele-do-wielu Implementować zabezpieczenia poprzez ustanowienie ról administracyjnych i użytkowników danych
Microsoft SQL Server. Modelowanie i eksploracja danych
Danuta Mendrala, Marcin Szeliga
Odkryj najlepsze narzędzia do eksploracji danych Naucz się przygotowywać dane i poprawiać ich jakość Dowiedz się, jak prowadzić zaawansowane analizy danych Poznaj sprawdzone techniki profesjonalnej eksploracji danych! Eksploracja danych jest najmłodszą i najszybciej rozwijającą się dziedziną informatyki. Łączy zaawansowane algorytmy analizowania danych i znajdowania ukrytych w nich wzorców z klasycznymi technikami statystycznymi, rachunkiem prawdopodobieństwa i technologiami bazodanowymi. Dziedzina ta zyskuje na znaczeniu wraz z lawinowo rosnącą ilością informacji cyfrowych, które każdego dnia na całym świecie są wytwarzane, zapisywane i przeszukiwane przez stale zwiększającą się grupę użytkowników technologii informatycznych. Trzydzieści lat temu świat zrewolucjonizowały komputery PC, a dziś w ogarnięciu tego chaosu pomóc mogą jedynie najskuteczniejsze narzędzia do modelowania i eksploracji danych. "Microsoft SQL Server. Modelowanie i eksploracja danych" to książka, z której analitycy, informatycy i biznesmeni dowiedzą się, jak tworzyć właściwe modele, odpowiednio przygotowywać dane i prawidłowo je eksplorować, a także jak należycie analizować i oceniać otrzymane wyniki przy użyciu narzędzi oferowanych przez oprogramowanie Microsoft SQL Server. Publikacja przybliża zagadnienia związane z poszczególnymi etapami procesu modelowania i eksploracji, prezentując przy tym zastosowanie różnych metod i technik analizy do rozwiązywania praktycznych problemów naukowych i biznesowych. Podstawowe techniki i narzędzia wykorzystywane w eksploracji danych Instalacja i konfiguracja niezbędnego oprogramowania Analiza biznesowa projektu eksploracji danych Ocena, przygotowywanie i poprawianie jakości danych Przegląd technik eksploracji danych Wykorzystywanie serwera SQL w procesie eksploracji danych Składnia i zastosowanie języka DMX Łatwe w użyciu narzędzia pakietu Office i zaawansowane narzędzia eksploracji danych serwera SQL firmy Microsoft Zasada działania zaawansowanych algorytmów eksploracji danych Ocena i poprawianie modeli eksploracyjnych Programowanie predykcyjne Naucz się wykorzystywać zaawansowane narzędzia do inteligentnej zamiany dużych zbiorów danych w przydatne informacje!
Marius Sandbu
Microsoft Configuration Manager is both extensive and complex, and for many, it is the primary tool for Enterprise management. With each new release, Configuration Manager continually proves itself to be the ultimate solution for managing both clients and mobile devices.This book covers in detailed and easy-to-understand steps how to set up highly available Configuration Manager roles and backend services such as SQL, DNS, and AD. You will learn how to plan for high availability, what kind of roles there are, and how they scale.The book starts by examining what needs to be taken into account when planning for high availability before moving on to focus on the different roles and how they can be set up. The book will also go through different scenarios as well as various backup and recovery procedures. You will learn how to identify bottlenecks within the different components and create sample design scenarios for high availability on Configuration Manager. The book will also look at the different high availability options and how to deploy them.
MicroStrategy Quick Start Guide. Data analytics and visualizations for Business Intelligence
Fernando Carlos Rivero Esqueda
MicroStrategy is an enterprise business intelligence application. It turns data into reports for making and executing key organization decisions. This book shows you how to implement Business Intelligence (BI) with MicroStrategy. It takes you from setting up and configuring MicroStrategy to security and administration.The book starts by detailing the different components of the MicroStrategy platform, and the key concepts of Metadata and Project Source. You will then install and configure MicroStrategy and lay down the foundations for building MicroStrategy BI solutions. By learning about objects and different object types, you will develop a strong understanding of the MicroStrategy Schema and Public Objects. With these MicroStrategy objects, you will enhance and scale your BI and Analytics solutions.Finally, you will learn about the administration, security, and monitoring of your BI solution.
Mistrz analizy danych. Od danych do wiedzy
John W. Foreman
Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna. Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym. W książce opisano m.in. optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego metodę symulacji Monte Carlo test Tukeya i lokalne czynniki odstające język R - zaawansowane techniki analizy danych Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
MLOps with Red Hat OpenShift. A cloud-native approach to machine learning operations
Ross Brigoli, Faisal Masood
MLOps with OpenShift offers practical insights for implementing MLOps workflows on the dynamic OpenShift platform. As organizations worldwide seek to harness the power of machine learning operations, this book lays the foundation for your MLOps success. Starting with an exploration of key MLOps concepts, including data preparation, model training, and deployment, you’ll prepare to unleash OpenShift capabilities, kicking off with a primer on containers, pods, operators, and more.With the groundwork in place, you’ll be guided to MLOps workflows, uncovering the applications of popular machine learning frameworks for training and testing models on the platform.As you advance through the chapters, you’ll focus on the open-source data science and machine learning platform, Red Hat OpenShift Data Science, and its partner components, such as Pachyderm and Intel OpenVino, to understand their role in building and managing data pipelines, as well as deploying and monitoring machine learning models.Armed with this comprehensive knowledge, you’ll be able to implement MLOps workflows on the OpenShift platform proficiently.
Anubhav Singh, Rimjhim Bhadani
Deep learning is rapidly becoming the most popular topic in the mobile app industry. This book introduces trending deep learning concepts and their use cases with an industrial and application-focused approach. You will cover a range of projects covering tasks such as mobile vision, facial recognition, smart artificial intelligence assistant, augmented reality, and more.With the help of eight projects, you will learn how to integrate deep learning processes into mobile platforms, iOS, and Android. This will help you to transform deep learning features into robust mobile apps efficiently. You’ll get hands-on experience of selecting the right deep learning architectures and optimizing mobile deep learning models while following an application oriented-approach to deep learning on native mobile apps. We will later cover various pre-trained and custom-built deep learning model-based APIs such as machine learning (ML) Kit through Firebase. Further on, the book will take you through examples of creating custom deep learning models with TensorFlow Lite. Each project will demonstrate how to integrate deep learning libraries into your mobile apps, right from preparing the model through to deployment.By the end of this book, you’ll have mastered the skills to build and deploy deep learning mobile applications on both iOS and Android.
Anubhav Singh, Rimjhim Bhadani
Deep learning is rapidly becoming the most popular topic in the mobile app industry. This book introduces trending deep learning concepts and their use cases with an industrial and application-focused approach. You will cover a range of projects covering tasks such as mobile vision, facial recognition, smart artificial intelligence assistant, augmented reality, and more.With the help of eight projects, you will learn how to integrate deep learning processes into mobile platforms, iOS, and Android. This will help you to transform deep learning features into robust mobile apps efficiently. You’ll get hands-on experience of selecting the right deep learning architectures and optimizing mobile deep learning models while following an application oriented-approach to deep learning on native mobile apps. We will later cover various pre-trained and custom-built deep learning model-based APIs such as machine learning (ML) Kit through Firebase. Further on, the book will take you through examples of creating custom deep learning models with TensorFlow Lite. Each project will demonstrate how to integrate deep learning libraries into your mobile apps, right from preparing the model through to deployment.By the end of this book, you’ll have mastered the skills to build and deploy deep learning mobile applications on both iOS and Android.
Naveen Krishnan
AI developers face a growing challenge: building intelligent systems that retain long-term memory, reason over dynamic context, and integrate safely with external tools. Model Context Protocol for LLMs provides a modern solution—offering an open, modular architecture to construct scalable LLM agents with structured context exchange. This book equips you with a complete hands-on journey to MCP. You’ll implement the protocol’s key components—resource providers, tool providers, and gateways—then use these to orchestrate agents, chain workflows, and add context-aware behavior. You’ll also learn how MCP integrates seamlessly with LangChain, AutoGen, RAG systems, and multimodal applications. Security and governance are covered in depth, helping you build privacy-compliant, threat-resistant AI apps. You’ll explore caching, async tasks, load balancing, and scaling strategies for real-world readiness. With a continuous hands-on project, MCP becomes more than a standard—it becomes a blueprint for production-grade LLM development.
Mehul Gupta, Niladri Sen
This book offers a detailed introduction to the groundbreaking field of AI agents and Model Context Protocol (MCP). The first section delves into generative AI and large language models (LLMs), exploring how these technologies power modern AI systems. From there, the book introduces the concept of AI agents—autonomous systems capable of executing tasks with varying levels of complexity. Moving into practical applications, the book focuses on Model Context Protocol, explaining its key components and how it enables effective interaction between AI and various software tools. Each chapter offers step-by-step instructions for setting up MCP servers for popular tools like Gmail, YouTube, GitHub, and more, empowering readers to automate tasks and streamline workflows. The book concludes by addressing the future of MCP, its potential risks, and how to stay safe while using these advanced technologies. Whether you're a beginner or experienced practitioner, this guide will deepen your understanding of AI and enhance your ability to leverage cutting-edge automation in daily operations.
Modelowanie danych przy użyciu Microsoft Power BI
Markus Ehrenmueller-Jensen
Samoobsługa i hurtownia danych przedsiębiorstwa z użyciem Power BI Modelowanie danych to najczęściej pomijana funkcja w Power BI Desktop, ale to właśnie ona wyróżnia Power BI spośród innych narzędzi dostępnych na rynku. Ta praktyczna książka posłuży Ci jako przycisk szybkiego przewijania do przodu dla modelowania danych przy użyciu Power BI, modelu tabelarycznego usług Analysis Services i baz danych SQL. Służy ona jako punkt wyjścia do modelowania danych, a także pomaga odświeżyć wiedzę. Autor Markus Ehrenmueller-Jensen, założyciel Savory Data, przedstawia podstawowe koncepcje modelu semantycznego Power BI wraz z praktycznymi przykładami w językach DAX, Power Query i T-SQL. Nauczysz się: - Normalizować i denormalizować dane - Stosować najlepsze praktyki dla obliczeń, flag i wskaźników, daty i godziny, wymiarów wielokrotnego stosowania i wymiarów wolnozmiennych - Pokonywać trudności związane z binningiem, budżetem, modelami zlokalizowanymi, modelami złożonymi czy tabelami zawierającymi pary kluczy i wartości - Odkrywać i rozwiązywać problemy z wydajnością za pośrednictwem modelu danych - Pracować z tabelami, relacjami, operacjami na zbiorach, postaciami normalnymi, modelowaniem wymiarowym i procesem ETL Markus Ehrenmueller-Jensen, założyciel Savory Data, od 1994 r. pracuje jako lider projektów, trener i konsultant w obszarze inżynierii danych, analityki biznesowej i danologii. Jest inżynierem oprogramowania i profesorem w HTL Leonding (wyższa szkoła techniczna), gdzie uczy baz danych i inżynierii projektów. Posiada kilka certyfikatów Microsoft, a także tytuł Microsoft Data Platform MVP. "Ta książka to wyczerpujący samouczek omawiający temat w języku, który jest łatwy do zrozumienia, a przy tym jest dogłębny, zwięzły i dokładny. Doświadczenie Markusa w zakresie modelowania danych będzie stanowić wartość dla każdego profesjonalisty pracującego z danymi przy użyciu Power BI". -Paul Turley Microsoft Data Platform MVP
Modelowanie danych z Power BI dla ekspertów analityki. Jak w pełni wykorzystać możliwości Power BI
Soheil Bakhshi, Christian Wade
Microsoft Power BI zdobył uznanie jako idealne narzędzie do analizy, modelowania i przetwarzania złożonych zbiorów danych. Dzięki niemu można bez trudu tworzyć wyrafinowane modele danych, łączyć dane z różnych źródeł, definiować relacje między nimi, a także je kształtować i zarządzać nimi. W ten sposób uzyskuje się świetną podstawę do przygotowywania raportów oraz zestawów danych na potrzeby analityki biznesowej - a to przekłada się na bardzo konkretne korzyści. Ta książka jest znakomitym wprowadzeniem do Power BI. Dzięki niej nauczysz się modelowania danych, technik definiowania relacji oraz tworzenia modeli danych. Dowiesz się też, jak prowadzić obliczenia za pomocą funkcji modelowania. Poznasz także podstawy pisania kodu w języku DAX i korzystania z nowych funkcji modelowania danych. Stopniowo przejdziesz do bardziej zaawansowanych rozwiązań, dzięki czemu Twoje modele danych sprawdzą się nawet przy bardzo złożonych zadaniach. Poszczególne zagadnienia zilustrowano praktycznymi przykładami, które pozwolą Ci zrozumieć, jak bardzo przydatne w pokonywaniu wyzwań biznesowych są zoptymalizowane modele danych. W książce między innymi: korzystanie z wirtualnych tabel i funkcji analizy czasowej języka DAX tabele wymiarów i tabele faktów oraz ich implementacja w edytorze Power Query przygotowywanie danych do budowy schematu gwiazdy najlepsze metody przygotowywania i modelowania danych różne koncepcje modelowania danych i zmniejszania poziomu złożoności modelu Optymalny model danych - oto prawdziwa inteligencja biznesowa!
V Naresh Kumar, Prashant Shindgikar
The complex structure of data these days requires sophisticated solutions for data transformation, to make the information more accessible to the users.This book empowers you to build such solutions with relative ease with the help of Apache Hadoop, along with a host of other Big Data tools.This book will give you a complete understanding of the data lifecycle management with Hadoop, followed by modeling of structured and unstructured data in Hadoop. It will also show you how to design real-time streaming pipelines by leveraging tools such as Apache Spark, and build efficient enterprise search solutions using Elasticsearch. You will learn to build enterprise-grade analytics solutions on Hadoop, and how to visualize your data using tools such as Apache Superset. This book also covers techniques for deploying your Big Data solutions on the cloud Apache Ambari, as well as expert techniques for managing and administering your Hadoop cluster. By the end of this book, you will have all the knowledge you need to build expert Big Data systems.
Modern R Programming Cookbook. Recipes to simplify your statistical applications
Jaynal Abedin
R is a powerful tool for statistics, graphics, and statistical programming. It is used by tens of thousands of people daily to perform serious statistical analyses. It is a free, open source system whose implementation is the collective accomplishment of many intelligent, hard-working people. There are more than 2,000 available add-ons, and R is a serious rival to all commercial statistical packages. The objective of this book is to show how to work with different programming aspects of R. The emerging R developers and data science could have very good programming knowledge but might have limited understanding about R syntax and semantics. Our book will be a platform develop practical solution out of real world problem in scalable fashion and with very good understanding. You will work with various versions of R libraries that are essential for scalable data science solutions. You will learn to work with Input / Output issues when working with relatively larger dataset. At the end of this book readers will also learn how to work with databases from within R and also what and how meta programming helps in developing applications.