Big data
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.
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
Modern LLM applications often fail due to weak context management, fragile tool integration, and poorly coordinated agents. To address these challenges, this book provides a practical blueprint for building reliable, scalable AI systems using the Model Context Protocol (MCP), an open standard for interoperable AI architectures.You'll explore why context is the missing layer in many AI deployments and how MCP formalizes it. Through clear explanations and practical examples, you'll design modular components such as resource providers, tool providers, gateways, and standardized interfaces. You'll also integrate MCP with LangChain, AutoGen, and RAG pipelines to build collaborative, context-aware multi-agent systems.You'll learn how to apply MCP to multimodal applications, personalization engines, and enterprise knowledge management solutions, while evaluating and benchmarking implementations for production readiness and implementing authentication, authorization, and scaling strategies for secure cloud deployments.Written by a data and AI solutions engineer with over 17 years of experience at Microsoft and Fortune 500 organizations, this guide combines architectural depth with hands-on implementation. By the end, you'll be able to design, build, and deploy secure, reusable MCP-based LLM systems that scale confidently in production.*Email sign-up and proof of purchase required