Big data
María Carina Roldán
Capturing, manipulating, cleansing, transferring, and loading data effectively are the prime requirements in every IT organization. Achieving these tasks require people devoted to developing extensive software programs, or investing in ETL or data integration tools that can simplify this work.Pentaho Data Integration is a full-featured open source ETL solution that allows you to meet these requirements. Pentaho Data Integration has an intuitive, graphical, drag-and-drop design environment and its ETL capabilities are powerful. However, getting started with Pentaho Data Integration can be difficult or confusing.Pentaho Data Integration Beginner's Guide - Second Edition provides the guidance needed to overcome that difficulty, covering all the possible key features of Pentaho Data Integration.Pentaho Data Integration Beginner's Guide - Second Edition starts with the installation of Pentaho Data Integration software and then moves on to cover all the key Pentaho Data Integration concepts. Each chapter introduces new features, allowing you to gradually get involved with the tool. First, you will learn to do all kinds of data manipulation and work with plain files. Then, the book gives you a primer on databases and teaches you how to work with databases inside Pentaho Data Integration. Moreover, you will be introduced to data warehouse concepts and you will learn how to load data in a data warehouse. After that, you will learn to implement simple and complex processes. Finally, you will have the opportunity of applying and reinforcing all the learned concepts through the implementation of a simple datamart.With Pentaho Data Integration Beginner's Guide - Second Edition, you will learn everything you need to know in order to meet your data manipulation requirements.
Pentaho Data Integration Quick Start Guide. Create ETL processes using Pentaho
María Carina Roldán
Pentaho Data Integration(PDI) is an intuitive and graphical environment packed with drag and drop design and powerful Extract-Transform-Load (ETL) capabilities. Given its power and flexibility, initial attempts to use the Pentaho Data Integration tool can be difficult or confusing. This book is the ideal solution.This book reduces your learning curve with PDI. It provides the guidance needed to make you productive, covering the main features of Pentaho Data Integration. It demonstrates the interactive features of the graphical designer, and takes you through the main ETL capabilities that the tool offers.By the end of the book, you will be able to use PDI for extracting, transforming, and loading the types of data you encounter on a daily basis.
Pierwsze kroki w Power BI. Kompletny przewodnik po praktycznej analityce biznesowej. Wydanie II
Greg Deckler
Dzisiejszy, dynamiczny świat biznesu wysoko ceni wartość informacji płynących z danych. Rozwiązania z obszaru analityki biznesowej ułatwiają kierownictwu przedsiębiorstwa podejmowanie najlepszych decyzji, a to z kolei przekłada się na sukces rynkowy i zyski. Analitycy danych, którzy potrafią przełożyć strumień danych na przydatne informacje, zaprezentowane za pomocą czytelnych raportów, są dziś wysoko cenieni w każdej organizacji dążącej do rozwoju. To drugie, w pełni zaktualizowane wydanie przewodnika dla początkujących, dzięki któremu szybko zdobędziesz praktyczne umiejętności korzystania z rozbudowanej platformy Power BI. Najpierw zapoznasz się z podstawami analityki biznesowej i sposobami realizowania projektów w tym obszarze. Nauczysz się krok po kroku pobierać, oczyszczać i przekształcać dane, a potem generować ich atrakcyjne wizualizacje. Szybko wprawisz się w tworzeniu eleganckich raportów zrozumiałych dla osób podejmujących decyzje biznesowe. Dowiesz się również, jak zainstalować platformę Power BI, zarządzać nią i wdrożyć ją w organizacji. Ponadto przekonasz się, jak ciekawe są ścieżki kariery dostępne dla specjalistów w tej dziedzinie, a także otrzymasz garść porad na temat dalszej nauki. Dzięki książce: płynnie rozpoczniesz pracę z platformą Power BI zrozumiesz zasady analityki biznesowej nauczysz się przekształcać dane za pomocą edytora Power Query zaczniesz tworzyć zoptymalizowane modele danych zastosujesz język DAX do obliczeń na potrzeby analizy danych dowiesz się, jak korzystać z pulpitów nawigacyjnych, aplikacji, metryk i kart wyników Z Power BI nauczysz się profesjonalnej analizy biznesowej!
Saurabh Shrivastava, Neelanjali Srivastav
Usługi natywnej chmury pozwalają na uzyskiwanie imponującej wydajności i skalowalności przy niskim koszcie. Świadome tego przedsiębiorstwa poszukują architektów rozwiązań chmurowych, którzy spełniają wysokie wymagania. Taka osoba musi posiadać rozległą znajomość technologii i umiejętność wiązania tej wiedzy z wymaganiami biznesu w sposób zapewniający maksimum korzyści. Dzięki tej książce dowiesz się, jak tworzyć niezawodne, skalowalne i odporne rozwiązania, a także jak projektować systemy następnej generacji przeznaczone dla środowiska chmury. Poznasz efektywne strategie dla produktu i nauczysz się je w pełni implementować w swojej organizacji. Zrozumiesz też, w jaki sposób architekt rozwiązań wpisuje się w środowisko elastycznie działającej firmy. W tym wydaniu pojawiły się również nowe rozdziały, poświęcone takim technologiom jak internet rzeczy, obliczenia kwantowe, inżynieria danych i uczenie maszynowe. Znajdziesz tu uaktualnione informacje dotyczące architektury natywnej chmury i magazynu danych łańcucha bloków. W efekcie lektury nauczysz się tworzyć projekty efektywnych rozwiązań, spełniających zdefiniowane wymagania biznesowe. Najciekawsze zagadnienia: zadania architekta rozwiązań w korporacji implementacja reguł i wzorców projektowych strategie zabezpieczania architektury modernizacja starych aplikacji za pomocą chmury big data, uczenie maszynowe, IoT i obliczenia kwantowe w nowoczesnej architekturze Jeśli chcesz mieć łatwe życie, nie zostawaj architektem. Zaha Hadid, wielokrotnie nagradzana architektka
Podstawy wizualizacji danych. Zasady tworzenia atrakcyjnych wykresów
Claus O. Wilke
Aby skutecznie przekazać wiedzę płynącą z zebranych danych, szczególnie w przypadku nauk przyrodniczych, ekonomicznych i społecznych, warto sięgnąć po narzędzia do wizualizacji. Nie jest to trywialne zadanie: często trzeba korzystać z coraz większych i coraz bardziej złożonych zbiorów danych, a dostępne narzędzia do wizualizacji zapewniają oszałamiający wybór rozwiązań i opcji, w których łatwo się pogubić. Co więcej, podczas przygotowywania prezentacji należy wziąć pod uwagę szczególne właściwości ludzkiego umysłu w zakresie postrzegania i przyswajania informacji. Efektywna wizualizacja danych jest bardzo istotną sprawą: nierzadko od jakości przekazywanych w ten sposób informacji zależy trafność podejmowanych decyzji. Ten poradnik pomoże Ci uniknąć często spotykanych problemów z wizualizacją danych. Zawiera wskazówki, dzięki którym szybko zaczniesz tworzyć świetnie wyglądające i bogate w treść wykresy. Nauczysz się bezbłędnego dobierania najlepszego w danej sytuacji sposobu wizualizacji, poznasz reguły stosowania kolorów, wielkości i rodzaju czcionki, zachowywania odpowiednich proporcji poszczególnych części wykresu — i przekonasz się, że dobrymi decyzjami co do jego estetyki możesz zapewnić mu przejrzystość i elegancję. Znajdziesz tu również obszerny katalog wizualizacji, co ułatwi zapoznanie się z powszechnie używanymi metodami wizualizowania danych. Ważną częścią książki jest zestaw przykładów dobrze i źle przygotowanych wykresów z wyczerpującymi wyjaśnieniami. Najciekawsze koncepcje opisane w książce: kolor jako cenne narzędzie wyróżniania danych dostarczanie kluczowych informacji na wiele sposobów dobór technik wizualizacji do różnych rodzajów danych reguły pomocne w projektowaniu estetycznych wykresów technika stosowania wykresów w większym dokumencie A więc jak wygląda wykres, który decyduje o sukcesie prezentacji?
Yuki Kakegawa, Marco Gorelli
The Polars Cookbook is a comprehensive, hands-on guide to Python Polars, one of the first resources dedicated to this powerful data processing library. Written by Yuki Kakegawa, a seasoned data analytics consultant who has worked with industry leaders like Microsoft and Stanford Health Care, this book offers targeted, real-world solutions to data processing, manipulation, and analysis challenges. The book also includes a foreword by Marco Gorelli, a core contributor to Polars, ensuring expert insights into Polars' applications. From installation to advanced data operations, you’ll be guided through data manipulation, advanced querying, and performance optimization techniques. You’ll learn to work with large datasets, conduct sophisticated transformations, leverage powerful features like chaining, and understand its caveats. This book also shows you how to integrate Polars with other Python libraries such as pandas, numpy, and PyArrow, and explore deployment strategies for both on-premises and cloud environments like AWS, BigQuery, GCS, Snowflake, and S3. With use cases spanning data engineering, time series analysis, statistical analysis, and machine learning, Polars Cookbook provides essential techniques for optimizing and securing your workflows. By the end of this book, you'll possess the skills to design scalable, efficient, and reliable data processing solutions with Polars.
Luca Ferrari
PostgreSQL is a rock-solid, scalable, and safe enterprise-level relational database. With a broad range of features and stability, it is ever increasing in popularity.This book shows you how to take advantage of PostgreSQL 11 features for server-side programming. Server-side programming enables strong data encapsulation and coherence.The book begins with the importance of server-side programming and explains the risks of leaving all the checks outside the database. To build your capabilities further, you will learn how to write stored procedures, both functions and the new PostgreSQL 11 procedures, and create triggers to perform encapsulation and maintain data consistency.You will also learn how to produce extensions, the easiest way to package your programs for easy and solid deployment on different PostgreSQL installations.
Chitij Chauhan, Dinesh Kumar
PostgreSQL is one of the most powerful and easy to use database management systems. It has strong support from the community and is being actively developed with a new release every year. PostgreSQL supports the most advanced features included in SQL standards. It also provides NoSQL capabilities and very rich data types and extensions. All of this makes PostgreSQL a very attractive solution in software systems.If you run a database, you want it to perform well and you want to be able to secure it. As the world’s most advanced open source database, PostgreSQL has unique built-in ways to achieve these goals. This book will show you a multitude of ways to enhance your database’s performance and give you insights into measuring and optimizing a PostgreSQL database to achieve better performance. This book is your one-stop guide to elevate your PostgreSQL knowledge to the next level. First, you’ll get familiarized with essential developer/administrator concepts such as load balancing, connection pooling, and distributing connections to multiple nodes. Next, you will explore memory optimization techniques before exploring the security controls offered by PostgreSQL. Then, you will move on to the essential database/server monitoring and replication strategies with PostgreSQL. Finally, you will learn about query processing algorithms.
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!
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 BI i Power Pivot dla Excela. Analiza danych
Alberto Ferrari, Marco Russo
Profesjonalne modelowanie danych — pewny sukces w biznesie! Możliwości Excela są imponujące, a odkąd Microsoft udostępnił narzędzia w rodzaju Analysis Services, Power BI czy Power Pivot, arkusz ten stał się znakomitym narzędziem do analizy, modelowania oraz innych form przetwarzania dużych i złożonych zbiorów danych. Są to umiejętności, które przydadzą się w wielu dziedzinach życia, nie tylko w biznesie. Ich opanowanie nie jest zbyt trudne, a może stać się źródłem wielkiej radości i prawdziwej satysfakcji zwłaszcza dla każdego, kto lubi pracować z liczbami. Oczywiście osoby, które osiągną wysoki poziom umiejętności w tym zakresie, będą mogły liczyć na bardzo konkretne profity! Ta książka jest świetnym wprowadzeniem do modelowania danych w Excelu za pomocą narzędzi Power BI i Power Pivot. Dowiesz się z niej, jak optymalnie analizować zgromadzone dane i skutecznie wydobyć z nich potrzebne informacje. Zapoznasz się z ważnymi pojęciami i przyswoisz podstawowe techniki kształtowania modeli danych w Excelu i Power BI. Dzięki licznym praktycznym i przydatnym przykładom uzyskasz nową perspektywę — spojrzysz na zgromadzone dane okiem wytrawnego modelarza. Co więcej, szybko się przekonasz, że należyte zbudowanie modelu wcale nie jest trudne, a w efekcie przynosi prawidłowe odpowiedzi na wiele ważnych pytań! W tej książce między innymi: zasady i popularne techniki modelowania danych tabele faktów w złożonym modelu danych metody śledzenia atrybutów historycznych migawki i ich zastosowania analiza zdarzeń o określonym czasie trwania dobieranie rodzaju modelu do konkretnych pytań biznesowych Alberto Ferrari i Marco Russo od dwóch dekad zajmują się procesami business intelligence i Analysis Services. Obaj posiadają tytuły Microsoft MVP i SSAS Maestro. Często występują na prestiżowych konferencjach. Ferrari jest autorytetem w dziedzinie modelowania danych oraz usług analitycznych w dużych i złożonych hurtowniach danych, Russo specjalizuje się w analizie danych dla potrzeb wywiadu gospodarczego.
Power BI i Power Pivot dla Excela. Analiza danych
Alberto Ferrari, Marco Russo
Profesjonalne modelowanie danych — pewny sukces w biznesie! Możliwości Excela są imponujące, a odkąd Microsoft udostępnił narzędzia w rodzaju Analysis Services, Power BI czy Power Pivot, arkusz ten stał się znakomitym narzędziem do analizy, modelowania oraz innych form przetwarzania dużych i złożonych zbiorów danych. Są to umiejętności, które przydadzą się w wielu dziedzinach życia, nie tylko w biznesie. Ich opanowanie nie jest zbyt trudne, a może stać się źródłem wielkiej radości i prawdziwej satysfakcji zwłaszcza dla każdego, kto lubi pracować z liczbami. Oczywiście osoby, które osiągną wysoki poziom umiejętności w tym zakresie, będą mogły liczyć na bardzo konkretne profity! Ta książka jest świetnym wprowadzeniem do modelowania danych w Excelu za pomocą narzędzi Power BI i Power Pivot. Dowiesz się z niej, jak optymalnie analizować zgromadzone dane i skutecznie wydobyć z nich potrzebne informacje. Zapoznasz się z ważnymi pojęciami i przyswoisz podstawowe techniki kształtowania modeli danych w Excelu i Power BI. Dzięki licznym praktycznym i przydatnym przykładom uzyskasz nową perspektywę — spojrzysz na zgromadzone dane okiem wytrawnego modelarza. Co więcej, szybko się przekonasz, że należyte zbudowanie modelu wcale nie jest trudne, a w efekcie przynosi prawidłowe odpowiedzi na wiele ważnych pytań! W tej książce między innymi: zasady i popularne techniki modelowania danych tabele faktów w złożonym modelu danych metody śledzenia atrybutów historycznych migawki i ich zastosowania analiza zdarzeń o określonym czasie trwania dobieranie rodzaju modelu do konkretnych pytań biznesowych Alberto Ferrari i Marco Russo od dwóch dekad zajmują się procesami business intelligence i Analysis Services. Obaj posiadają tytuły Microsoft MVP i SSAS Maestro. Często występują na prestiżowych konferencjach. Ferrari jest autorytetem w dziedzinie modelowania danych oraz usług analitycznych w dużych i złożonych hurtowniach danych, Russo specjalizuje się w analizie danych dla potrzeb wywiadu gospodarczego.
Power BI i sztuczna inteligencja. Jak w pełni wykorzystać funkcje AI dostępne w Power BI
Mary-Jo Diepeveen
Microsoft Power BI zdobył uznanie jako znakomite narzędzie do analizy i przetwarzania złożonych zbiorów danych, ale to nie koniec jego możliwości. Power BI nadaje się do wydobywania z modeli sztucznej inteligencji informacji, które mogą się stać wartościowym materiałem wspomagającym podejmowanie najlepszych decyzji biznesowych. Aby jednak w pełni skorzystać z funkcji dostępnych w Power BI, trzeba posiąść podstawową wiedzę o sztucznej inteligencji. Książka stanowi wprowadzenie do pracy z funkcjami SI dostępnymi w Power BI; jest skierowana do osób znających to środowisko. Dowiesz się z niej, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być używana w Power BI i jakie funkcje są w nim domyślnie dostępne. Nauczysz się też eksplorować i przygotowywać dane do projektów SI. Pokazano tu, jak umieszczać dane z analizy tekstu i widzenia komputerowego w raportach Power BI, co ułatwia korzystanie z zewnętrznej bazy wiedzy. Omówiono również procesy tworzenia i wdrażania modeli AutoML wytrenowanych na platformie Azure ML, a także umieszczania ich w edytorze Power Query. Nie zabrakło kwestii związanych z prywatnością, bezstronnością i odpowiedzialnością w korzystaniu z SI. W książce między innymi: unikanie tendencyjności w przetwarzaniu danych szeregi czasowe i prognozowanie w Power BI wykrywanie anomalii analiza tekstu w Power Query trenowanie własnych modeli integracja Azure ML z Power BI i generowanie przewidywań Przekonaj się, jaki potencjał tkwi w analizie zbiorów danych!
Power BI w praktyce. Przejdź na wyższy poziom analizy danych
Aleksandra Piśko-Pancerz
Żyjemy w rzeczywistości, w której jesteśmy dosłownie zalewani danymi. Dotyczy to zwłaszcza osób pracujących z nimi na co dzień. Ludzki mózg bez pomocy nie jest w stanie w pełni zrozumieć takiego ogromu informacji. Ten, kto pracuje z danymi, musi się wspierać odpowiednimi narzędziami do ich zbierania, przekształcania, analizy i prezentacji po to, by dzielić się efektami swojej pracy, ale też by móc te dane zwizualizować na własne potrzeby. Tu wkracza Power BI narzędzie, które pozwala przygotować raport tak, aby jego analiza mogła zająć zaledwie 60 sekund. Znajomość Power BI otworzy Ci drogę na wyższy poziom analizy danych. Stworzysz model danych, który wystarczy odświeżać w miarę napływu nowych informacji. Osiągniesz to dzięki kombinacji Power Query, DAX i wizualizacji danych. Power BI umożliwia czytelną komunikację najważniejszych wskaźników KPI, szybką ocenę kondycji firmy, wskazanie osiąganych celów i obszarów działalności wymagających szczególnej uwagi. Brzmi jak spełnienie marzeń każdego analityka danych? W takim razie przestań marzyć, zacznij działać! Naucz się korzystać z Power BI: Poznaj najważniejsze elementy wchodzące w skład Power BI Transformuj dane dzięki zastosowaniu Power Query Zacznij operować tabelami i relacjami między nimi w zaawansowany sposób Opanuj podstawy przydatnego dla analityków języka DAX Wizualizuj dane na poziomie eksperckim Wyzwania analizy danych w 2026 roku. Jak Power BI może Ci w tym pomóc? — webinar z Aleksandrą Piśko-Pancerz ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Powtarzalne kroki – jak je zautomatyzować? - przeczytaj artykuł na blogu.
MrExcel's Holy Macro! Books, Bill Jelen
Excel 2019 is more than just a spreadsheet tool; it's a powerful platform for solving complex data challenges. In this guide, MrExcel takes you through the essentials of Excel 2019, incorporating the latest features from Office 365. You'll start by mastering the Excel interface before moving on to advanced calculation techniques that streamline your workflow. The guide emphasizes data wrangling, teaching you how to transform raw data into meaningful insights with ease.Beyond calculations, you'll learn to create visually appealing spreadsheets that communicate your data effectively. MrExcel's approach combines problem-solving strategies with real-world scenarios, ensuring you gain practical skills that apply directly to your work. Reader-sourced tips and solutions to common user pitfalls are integrated throughout the guide, offering a personalized learning experience.By the end of this book, you'll have a solid understanding of Excel 2019's capabilities, enabling you to work faster, make informed decisions, and present your data professionally. Whether you're looking to enhance your existing skills or learn new techniques, MrExcel's expert guidance will help you master Excel and elevate your data analysis game.
Andrea Janicijevic
Power Query is a data preparation tool that enables data engineers and business users to connect, reshape, enrich, and transform their data to facilitate relevant business insights and analysis. With Power Query's wide range of features, you can perform no-code transformations and complex M code functions at the same time to get the most out of your data.This Power Query book will help you to connect to data sources, achieve intuitive transformations, and get to grips with preparation practices. Starting with a general overview of Power Query and what it can do, the book advances to cover more complex topics such as M code and performance optimization. You'll learn how to extend these capabilities by gradually stepping away from the Power Query GUI and into the M programming language. Additionally, the book also shows you how to use Power Query Online within Power BI Dataflows.By the end of the book, you'll be able to leverage your source data, understand your data better, and enrich it with a full stack of no-code and custom features that you'll learn to design by yourself for your business requirements.
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!
Poznaj Microsoft Power BI. Przekształcanie danych we wnioski
Jeremey Arnold
Microsoft Power BI jest narzędziem do analizowania i wizualizacji danych - na tyle potężnym, aby móc sprostać potrzebom nawet najbardziej wymagających danologów, a jednocześnie na tyle przystępnym, aby mogło być używane na co dzień przez każdego, kto chce uzyskać więcej informacji ze swoich danych. Na rynku dostępnych jest wiele książek projektowanych pod kątem szkolenia profesjonalnych analityków danych z obsługi Power BI, jednak niewiele z nich czyni to narzędzie przystępnym dla osób, które chciałyby samodzielnie nadrobić zaległości. To usprawnione wprowadzenie do Power BI obejmuje wszystkie podstawowe aspekty i funkcje pozwalające przejść "od zera do bohatera" w pracy z danymi i wizualizacjami. Bez względu na to, czy pracujesz z dużymi złożonymi zbiorami danych, czy też pracujesz w programie Microsoft Excel, autor Jeremey Arnold pokazuje Ci, jak nauczyć się Power BI i używać go jako zwykłego narzędzia do analizowania i raportowania danych. Nauczysz się: - Importować, manipulować, wizualizować i badać dane w Power BI - Znajdować rozwiązania dla samoobsługi i analizy biznesowej dla przedsiębiorstw - Wykorzystywać Power BI w strategii analizy biznesowej swojej organizacji - Tworzyć efektywne raporty i pulpity nawigacyjne - Tworzyć środowiska do udostępniania raportów i zarządzania dostępem do danych w obrębie swojego zespołu - Określać właściwe rozwiązania w zakresie wykorzystywania oferty Power BI, w zależności od potrzeb związanych z rozmiarem, bezpieczeństwem i złożonością obliczeń Jeremey Arnold jest starszym architektem analizy danych w Onebridge, dużej firmie konsultingowej zajmującej się analizowaniem danych, z siedzibą w Indianapolis w stanie Indiana. Jeremey analizą danych zajmuje się od ponad dekady, a z narzędzia Microsoft Power BI korzysta od czasu jego wydania w roku 2013. Jego doświadczenie rozciąga się na wiele różnych sektorów, w tym opiekę zdrowotną, finanse, produkcję czy sektor publiczny. W swojej pracy skupia się głównie na przekształcaniu danych we wnioski i tworzeniu środowisk opartych na danych.
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!
Nataraj Dasgupta
Big Data analytics relates to the strategies used by organizations to collect, organize, and analyze large amounts of data to uncover valuable business insights that cannot be analyzed through traditional systems. Crafting an enterprise-scale cost-efficient Big Data and machine learning solution to uncover insights and value from your organization’s data is a challenge. Today, with hundreds of new Big Data systems, machine learning packages, and BI tools, selecting the right combination of technologies is an even greater challenge. This book will help you do that. With the help of this guide, you will be able to bridge the gap between the theoretical world of technology and the practical reality of building corporate Big Data and data science platforms. You will get hands-on exposure to Hadoop and Spark, build machine learning dashboards using R and R Shiny, create web-based apps using NoSQL databases such as MongoDB, and even learn how to write R code for neural networks.By the end of the book, you will have a very clear and concrete understanding of what Big Data analytics means, how it drives revenues for organizations, and how you can develop your own Big Data analytics solution using the different tools and methods articulatedin this book.
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.
Abhinav Dadhich
In this book, you will find several recently proposed methods in various domains of computer vision. You will start by setting up the proper Python environment to work on practical applications. This includes setting up libraries such as OpenCV, TensorFlow, and Keras using Anaconda. Using these libraries, you'll start to understand the concepts of image transformation and filtering. You will find a detailed explanation of feature detectors such as FAST and ORB; you'll use them to find similar-looking objects.With an introduction to convolutional neural nets, you will learn how to build a deep neural net using Keras and how to use it to classify the Fashion-MNIST dataset. With regard to object detection, you will learn the implementation of a simple face detector as well as the workings of complex deep-learning-based object detectors such as Faster R-CNN and SSD using TensorFlow. You'll get started with semantic segmentation using FCN models and track objects with Deep SORT. Not only this, you will also use Visual SLAM techniques such as ORB-SLAM on a standard dataset. By the end of this book, you will have a firm understanding of the different computer vision techniques and how to apply them in your applications.
Abhinav Dadhich
In this book, you will find several recently proposed methods in various domains of computer vision. You will start by setting up the proper Python environment to work on practical applications. This includes setting up libraries such as OpenCV, TensorFlow, and Keras using Anaconda. Using these libraries, you'll start to understand the concepts of image transformation and filtering. You will find a detailed explanation of feature detectors such as FAST and ORB; you'll use them to find similar-looking objects.With an introduction to convolutional neural nets, you will learn how to build a deep neural net using Keras and how to use it to classify the Fashion-MNIST dataset. With regard to object detection, you will learn the implementation of a simple face detector as well as the workings of complex deep-learning-based object detectors such as Faster R-CNN and SSD using TensorFlow. You'll get started with semantic segmentation using FCN models and track objects with Deep SORT. Not only this, you will also use Visual SLAM techniques such as ORB-SLAM on a standard dataset. By the end of this book, you will have a firm understanding of the different computer vision techniques and how to apply them in your applications.
Practical Convolutional Neural Networks. Implement advanced deep learning models using Python
Mohit Sewak, Md. Rezaul Karim, Pradeep Pujari
Convolutional Neural Network (CNN) is revolutionizing several application domains such as visual recognition systems, self-driving cars, medical discoveries, innovative eCommerce and more.You will learn to create innovative solutions around image and video analytics to solve complex machine learning and computer vision related problems and implement real-life CNN models. This book starts with an overview of deep neural networkswith the example of image classification and walks you through building your first CNN for human face detector. We will learn to use concepts like transfer learning with CNN, and Auto-Encoders to build very powerful models, even when not much of supervised training data of labeled images is available.Later we build upon the learning achieved to build advanced vision related algorithms for object detection, instance segmentation, generative adversarial networks, image captioning, attention mechanisms for vision, and recurrent models for vision. By the end of this book, you should be ready to implement advanced, effective and efficient CNN models at your professional project or personal initiatives by working on complex image and video datasets.