Big data
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.
Isaac A Newton
This practical cookbook covers a broad range of topics in an easy-to-understand manner. Step-by-step instructions guide you through even the most complicated of tools in Minitab. This book is great for anyone who is familiar with statistics and who wants to learn how Minitab works. Whilst you do not need to be an expert in all areas of statistics, you should understand the basics of the chapters you are interested in.
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.