Graph Data Modeling in Python. A practical guide to curating, analyzing, and modeling data with graphs

Gary Hutson, Matt Jackson

Graphs have become increasingly integral to powering the products and services we use in our daily lives, driving social media, online shopping recommendations, and even fraud detection. With this book, you’ll see how a good graph data model can help enhance efficiency and unlock hidden insights through complex network analysis.Graph Data Modeling in Python will guide you through designing, implementing, and harnessing a variety of graph data models using the popular open source Python libraries NetworkX and igraph. Following practical use cases and examples, you’ll find out how to design optimal graph models capable of supporting a wide range of queries and features. Moreover, you’ll seamlessly transition from traditional relational databases and tabular data to the dynamic world of graph data structures that allow powerful, path-based analyses. As well as learning how to manage a persistent graph database using Neo4j, you’ll also get to grips with adapting your network model to evolving data requirements.By the end of this book, you’ll be able to transform tabular data into powerful graph data models. In essence, you’ll build your knowledge from beginner to advanced-level practitioner in no time.

Hadoop: Data Processing and Modelling. Data Processing and Modelling

Tanmay Deshpande, Sandeep Karanth, Gerald Turkington

As Marc Andreessen has said “Data is eating the world,” which can be witnessed today being the age of Big Data, businesses are producing data in huge volumes every day and this rise in tide of data need to be organized and analyzed in a more secured way. With proper and effective use of Hadoop, you can build new-improved models, and based on that you will be able to make the right decisions.The first module, Hadoop beginners Guide will walk you through on understanding Hadoop with very detailed instructions and how to go about using it. Commands are explained using sections called “What just happened” for more clarity and understanding. The second module, Hadoop Real World Solutions Cookbook, 2nd edition, is an essential tutorial to effectively implement a big data warehouse in your business, where you get detailed practices on the latest technologies such as YARN and Spark.Big data has become a key basis of competition and the new waves of productivity growth. Hence, once you get familiar with the basics and implement the end-to-end big data use cases, you will start exploring the third module, Mastering Hadoop. So, now the question is if you need to broaden your Hadoop skill set to the next level after you nail the basics and the advance concepts, then this course is indispensable. When you finish this course, you will be able to tackle the real-world scenarios and become a big data expert using the tools and the knowledge based on the various step-by-step tutorials and recipes.

Hadoop. Komplety przewodnik. Analiza i przechowywanie danych

Tom White

Analiza danych z Hadoopem — i wszystko staje się prostsze! Podstawy Hadoopa i model MapReduce Praca z Hadoopem, budowa klastra i zarządzanie platformą Dodatki zwiększające funkcjonalność Hadoopa Platforma Apache Hadoop to jedno z zaawansowanych narzędzi informatycznych. Dzięki niej można przeprowadzać różne operacje na dużych ilościach danych i znacznie skrócić czas wykonywania tych działań. Wszędzie tam, gdzie potrzebne jest szybkie sortowanie, obliczanie i archiwizowanie danych — np. w dużych międzynarodowych sklepach internetowych, serwisach społecznościowych lub wyszukiwarkach, takich jak Amazon, Facebook, Yahoo!, Apache Hadoop sprawdza się znakomicie. Jeśli potrzebne Ci narzędzie do poważnej analizy dużych zbiorów danych, nie znajdziesz lepszego rozwiązania! Tę książkę napisał wytrawny znawca i współtwórca Hadoopa. Przedstawia w niej wszystkie istotne mechanizmy działania platformy i pokazuje, jak efektywnie jej używać. Dowiesz się stąd, do czego służą model MapReduce oraz systemy HDFS i YARN. Nauczysz się budować aplikacje oraz klastry. Poznasz dwa formaty danych, a także wykorzystasz narzędzia do ich pobierania i transferu. Sprawdzisz, jak wysokopoziomowe narzędzia do przetwarzania danych współdziałają z Hadoopem. Zorientujesz się, jak działa rozproszona baza danych i jak zarządzać konfiguracją w środowisku rozproszonym. Przeczytasz również o nowinkach w Hadoopie 2 i prześledzisz studia przypadków ilustrujące rolę Hadoopa w systemach służby zdrowia i przy przetwarzaniu danych o genomie. Hadoop i model MapReduce Systemy HDFS i YARN Operacje wejścia – wyjścia w platformie Hadoop Typy, formaty, funkcje i budowa aplikacji w modelu MapReduce Zarządzanie platformą Hadoop Avro, Parquet, Flume i Sqoop — metody pracy z danymi Pig, Hive, Crunch i Spark — wysokopoziomowe narzędzia do przetwarzania danych HBase i ZooKeeper — praca w środowisku rozproszonym Integrowanie danych w firmie Cerner Nauka o danych biologicznych Cascading Hadoop — rozwiązanie na miarę wyzwań globalnych! Tom White — jeden z czołowych ekspertów w zakresie obsługi platformy Hadoop. Członek organizacji Apache Software Foundation, inżynier oprogramowania w firmie Cloudera.

HTML5 Graphing and Data Visualization Cookbook. Get a complete grounding in the exciting visual world of Canvas and HTML5 using this recipe-packed cookbook. Learn to create charts and graphs, draw complex shapes, add interactivity, work with Google maps, and much more

Ben Fhala

The HTML5 canvas tag makes creating any plot shape easy, all you have to do then is fill it with exciting visualizations written in JavaScript or using other visualization tools. HTML5 Graphing and Data Visualization Cookbook is the perfect break into the world of Canvas, charts, and graphs in HTML5 and JavaScript. In this book we will go through a journey of getting to know the technology by creating and planning data-driven visualizations. This cookbook is organized in a linear, progressive way so it can be read from start to finish, as well as be used as a resource for specific tasks.This book travels through the steps involved in creating a fully interactive and animated visualization in HTML5 and JavaScript. You will start from very simple hello worldù samples and quickly dive deeper into the world of graphs and charts in HTML5. Followed by learning how canvas works and carrying out a group of tasks geared at taking what we learned and implementing it in a variety of chart types. With each chapter the content becomes more complex and our creations become more engaging and interactive.Our goal is that by the end of this book you will have a strong foundation; knowing when to create a chart on your own from scratch and when it would be a good idea to depend on other APIs.We finish our book in our last two chapters exploring Google maps and integrating everything we learnt into a full project.

Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania

Adam Pelikant

Spec od hurtowni danych? Zawsze będzie pilnie potrzebny! Jak stworzyć strukturę hurtowni danych i dokonać ich integracji? Jak przeprowadzić analizę danych z wykorzystaniem rozszerzenia MDX SQL? Do czego potrzebne jest raportowanie? Idea hurtowni danych ściśle wiąże się z ich kolosalnymi ilościami, gromadzonymi podczas tysięcy różnych sytuacji — przy dowolnej transakcji, w urzędzie, na lotnisku, w internecie… Nawet nasze połączenia telefoniczne są przechowywane przez operatora. Te wszystkie dane trzeba gdzieś pomieścić, sensownie posegregować i zapewnić sobie możliwość sięgnięcia do wybranego ich zakresu bez długotrwałych poszukiwań. Taką możliwość dają właśnie hurtownie danych — przemyślane, bardzo pojemne bazy, oferujące zarówno integrację wprowadzanych danych, jak i znakomite mechanizmy ich przeszukiwania. Jeśli chcesz poszerzyć swoją wiedzę na temat tworzenia i przeglądania zawartości hurtowni danych, trafiłeś pod właściwy adres! Książka "Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania" zawiera materiał przeznaczony nie tylko dla studentów wydziałów informatycznych, ale także dla pasjonatów tej tematyki oraz specjalistów zainteresowanych poszerzeniem wiedzy. W możliwie najprostszy, praktyczny sposób opisano w niej składnię i postać zapytań analitycznych, strukturę hurtowni danych oraz kwestię ich integracji i wizualnego tworzenia elementów hurtowni. Znajdziesz tu także omówienie analizy danych z wykorzystaniem rozszerzenia MDX SQL oraz zastosowań raportowania. Zapoznanie się z tymi informacjami oraz prześledzenie zgromadzonych tu przykładów pozwoli Ci zrozumieć problemy powstające przy budowie hurtowni danych i wykorzystać tę wiedzę we własnych projektach. Zapytania analityczne Struktura hurtowni danych Integracja danych Wizualne tworzenie elementów hurtowni danych Analiza danych z wykorzystaniem rozszerzenia MDX SQL Raportowanie Od bazy do hurtowni danych… Skocz na głęboką wodę!

Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania. Wydanie II

Adam Pelikant

Idea hurtowni danych ściśle wiąże się z ich kolosalnymi ilościami, gromadzonymi podczas tysięcy różnych sytuacji - przy dowolnej transakcji, w urzędzie, na lotnisku, w internecie... Nawet nasze połączenia telefoniczne są przechowywane przez operatora. Te wszystkie dane trzeba gdzieś pomieścić, sensownie posegregować i zapewnić sobie możliwość sięgnięcia do wybranego ich zakresu bez długotrwałych poszukiwań. Taką możliwość dają właśnie hurtownie danych - przemyślane, bardzo pojemne bazy, oferujące zarówno integrację wprowadzanych danych, jak i znakomite mechanizmy ich przeszukiwania. Jeśli chcesz poszerzyć swoją wiedzę na temat tworzenia i przeglądania zawartości hurtowni danych, trafiłeś pod właściwy adres! Książka Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania zawiera materiał przeznaczony nie tylko dla studentów wydziałów informatycznych, ale także dla pasjonatów tej tematyki oraz specjalistów zainteresowanych poszerzeniem wiedzy. W możliwie najprostszy, praktyczny sposób opisano w niej składnię i postać zapytań analitycznych, strukturę hurtowni danych oraz kwestię ich integracji i wizualnego tworzenia elementów hurtowni. Znajdziesz tu także omówienie analizy danych z wykorzystaniem rozszerzenia MDX SQL oraz zastosowań raportowania. Zapoznanie się z tymi informacjami oraz prześledzenie zgromadzonych tu przykładów pozwoli Ci zrozumieć problemy powstające przy budowie hurtowni danych i wykorzystać tę wiedzę we własnych projektach. Zapytania analityczne Struktura hurtowni danych Integracja danych Wizualne tworzenie elementów hurtowni danych Analiza danych z wykorzystaniem rozszerzenia MDX SQL Raportowanie

IBM DB2 11.1 Certification Guide. Explore techniques to master database programming and administration tasks in IBM Db2

Robert (Kent) Collins, Mohankumar Saraswatipura

IBM Db2 is a relational database management system (RDBMS) that helps you store, analyze, and retrieve data efficiently. This comprehensive book is designed to help you master all aspects of IBM Db2 database administration and prepare you to take andpass IBM's Certification Exams C2090-600. Building on years of extensive experience,the authors take you through all areas covered by the test. The book delves deep into each certification topic: Db2 server management, physical design, business rules implementation, activity monitoring, utilities, high availability, and security. IBM Db2 11.1 Certification Guide provides you with more than 150 practice questions and answers, simulating real certification examination questions. Each chapter includes an extensive set of practice questions along with carefully explained answers.This book will not just prepare you for the C2090-600 exam but also help you troubleshoot day-to-day database administration challenges.

Instant MongoDB. Get up to speed with one of the the world's most popular NoSQLdatabase

Amol Nayak

MongoDB is a high-performance and feature-rich Document Orientated Database. This popular, highly scalableNoSQL database is used to power some of the world's most used applications and websites.MongoDB Starter is designed to get you working with MongoDB as quickly as possible. Starting with the installation and setup, we quickly show you how to start importing your data into the database. Furthermore, you will learn about CRUD operations in MongoDB, its Map Reduce support, schema design, and performance tuning operations.After successfully installing and setting up MongoDB, you will be introduced to important configuration parameters and the terminologies used in the Mongo world and their equivalent in the relational world. You will learn how to import data into the database and connect to the MongoDB from the Mongo shell and execute some queries. We will then move on to advanced topics such as performing insert, update and upsert(update + insert) operations, executing advanced queries, schema design concepts, and creating indexes for performance. MongoDB Starter finishes with a look at the new aggregation framework, Map Reduce operations, and how to bulk import and export data.

Introduction to R for Business Intelligence. Profit optimization using data mining, data analysis, and Business Intelligence

Jay Gendron

Explore the world of Business Intelligence through the eyes of an analyst working in a successful and growing company. Learn R through use cases supporting different functions within that company. This book provides data-driven and analytically focused approaches to help you answer questions in operations, marketing, and finance. In Part 1, you will learn about extracting data from different sources, cleaning that data, and exploring its structure. In Part 2, you will explore predictive models and cluster analysis for Business Intelligence and analyze financial times series. Finally, in Part 3, you will learn to communicate results with sharp visualizations and interactive, web-based dashboards.After completing the use cases, you will be able to work with business data in the R programming environment and realize how data science helps make informed decisions and develops business strategy. Along the way, you will find helpful tips about R and Business Intelligence.

Inżynieria danych w praktyce. Kluczowe koncepcje i najlepsze technologie

Joe Reis, Matt Housley

Ze względu na gwałtowny rozwój inżynierii danych, jaki nastąpił w ciągu ostatniej dekady, wielu inżynierów oprogramowania, badaczy i analityków danych zaczęło odczuwać potrzebę kompleksowego spojrzenia na tę praktykę. Dzięki tej praktycznej książce zawierającej opis najlepszych technologii dostępnych w ramach frameworka cyklu życia inżynierii danych, dowiesz się, jak planować i budować systemy, które mają zaspokoić potrzeby Twojej organizacji i klientów. Autorzy, Joe Reis i Matt Housley, przeprowadzą Cię przez cykl życia inżynierii danych i pokażą, jak połączyć różne technologie chmurowe, aby spełnić potrzeby konsumentów danych w dolnej części strumienia przetwarzania. Dzięki lekturze tej książki dowiesz się, jak zastosować koncepcje generowania, pozyskiwania, orkiestracji, przekształcania, przechowywania i zarządzania danymi - kluczowe w każdym środowisku danych, niezależnie od wykorzystywanej technologii. Dzięki książce: Uzyskasz zwięzły przegląd całego środowiska inżynierii danych. Nauczysz się oceniać problemy inżynierii danych i stosować kompleksowe frameworki najlepszych praktyk. Dowiesz się jak przebić się przez szum marketingowy i wybrać odpowiednie technologie, architekturę danych i procesy? Nauczysz się wykorzystywać cykl życia inżynierii danych do zaprojektowania i zbudowania solidnej architektury. Poznasz mechanizmy zarządzania danymi i bezpieczeństwa w całym cyklu życia inżynierii danych. "Świat danych ewoluuje już od jakiegoś czasu. Najpierw byli projektanci. Następnie administratorzy baz danych. Potem CIO. Następnie architekci danych. Ta książka sygnalizuje kolejny krok w ewolucji i dojrzałości branży. Jest to lektura obowiązkowa dla każdego, kto uczciwie podchodzi do swojego zawodu i kariery". Bill Inmon, twórca hurtowni danych "Inżynieria danych w praktyce" to świetne wprowadzenie do branży przenoszenia, przetwarzania i obsługi danych. Gorąco polecam ją każdemu, kto chce być na bieżąco z inżynierią danych lub analizą oraz wszystkim osobom zajmującym się danymi, którzy chcą uzupełnić luki w swojej wiedzy". Jordan Tigani, założyciel i dyrektor generalny firmy MotherDuck oraz inżynier-założyciel i współtwórca firmy BigQuery

Inżynieria niezawodnych baz danych. Projektowanie systemów odpornych na błędy

Laine Campbell, Charity Majors

Informatyczna rewolucja dosięgła również systemy bazodanowe. Przez długi czas administrator bazy danych interesował się głównie wewnętrznymi mechanizmami bazy, optymalizacją zapytań czy analizą podsystemów składowania danych. Z kolei oprogramowaniem stron, infrastrukturą czy usługami sieciowymi zajmowali się zupełnie inni ludzie, pracujący w odmienny sposób. Nowe technologie wymuszają jednak zmianę sposobu pracy i myślenia. Trzeba położyć nacisk na automatyzację, inżynierię oprogramowania, ciągłą integrację i ciągłe udostępnianie. Poza tym trzeba zapewnić ochronę przetwarzanych danych - ich wartość i znaczenie wciąż szybko rosną. W tej praktycznej książce dokładnie wyjaśniono współczesne podejście do tworzenia architektury baz danych i ich eksploatacji. Jeśli chcesz stać się znakomitym inżynierem niezawodności baz danych, czyli DBRE (z Database Reliability Engineer), znajdziesz tu schemat zasad i praktyk projektowania, budowania i eksploatacji magazynów danych zgodnie z paradygmatami inżynierii niezawodności i kultury DevOps. Zapoznasz się z podstawowymi zagadnieniami z obszaru eksploatacji, z metodami utrwalania baz danych, nauczysz się stosować najważniejsze technologie skalowalnego i wydajnego składowania oraz pobierania danych z zachowaniem odporności na błędy. Dzięki temu szybko i skutecznie zajmiesz się architekturą i eksploatacją każdej nowoczesnej bazy. W książce między innymi: wprowadzenie do inżynierii niezawodności baz danych inżynieria infrastruktury i zarządzanie nią oceny ryzyka i strategie zarządzania bezpieczeństwem danych metody przechowywania, indeksowania i replikacji danych popularne wzorce architektoniczne rozproszonych baz danych praktyczne wykorzystanie zasad inżynierii niezawodności w organizacji Stań się znakomitym inżynierem niezawodności! Laine Campbell od 18 lat zajmuje się środowiskami produkcyjnymi baz danych i systemów rozproszonych o dużej skali. Obecnie jest starszym dyrektorem ds. inżynierii środowisk produkcyjnych w firmie Fastly. Charity Majors jest CEO i założycielką firmy honeycomb.io. Wcześniej zajmowała się eksploatacją należącej do Facebooka platformy Parse, gdzie zarządzała rozbudowanym zestawem replik baz MongoDB, a także bazami Redis, Cassandra i MySQL.

Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II

Daniel Y. Chen

Wprawny analityk potrafi się posługiwać zbiorami danych o wysokiej dynamice i różnorodności. Działanie to ułatwia biblioteka open source Pandas, która pozwala, przy użyciu języka Python, zrealizować niemal każde zadanie wymagające analizy danych. Pandas może pomóc w zapewnieniu wiarygodności danych, wizualizowaniu ich pod kątem efektywnego podejmowania decyzji i analizowaniu wielu zbiorów danych. Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywistego zbioru danych, aby wkrótce rozwiązywać złożone problemy danologii, takie jak obsługa brakujących danych, stosowanie regularyzacji czy też używanie metod nienadzorowanego uczenia maszynowego do odnajdywania podstawowej struktury w zbiorze danych. Pracę z poszczególnymi zagadnieniami ułatwia to, że zostały one zilustrowane prostymi, ale praktycznymi przykładami. W książce: importowanie i eksportowanie danych, przygotowywanie ich zbiorów tworzenie wykresów za pomocą bibliotek matplotlib, seaborn i Pandas konwersja typów danych skalowanie operacji przetwarzania danych zaawansowane możliwości biblioteki Pandas powiązane z datami i czasem dopasowywanie modeli liniowych przy użyciu bibliotek statsmodels i scikit-learn Analizuj zbiory danych i odkrywaj ukrytą w nich wiedzę!

Java: Data Science Made Easy. Data collection, processing, analysis, and more

Richard M. Reese, Jennifer L. Reese, Alexey Grigorev

Data science is concerned with extracting knowledge and insights from a wide variety of data sources to analyse patterns or predict future behaviour. It draws from a wide array of disciplines including statistics, computer science, mathematics, machine learning, and data mining. In this course, we cover the basic as well as advanced data science concepts and how they are implemented using the popular Java tools and libraries.The course starts with an introduction of data science, followed by the basic data science tasks of data collection, data cleaning, data analysis, and data visualization. This is followed by a discussion of statistical techniques and more advanced topics including machine learning, neural networks, and deep learning. You will examine the major categories of data analysis including text, visual, and audio data, followed by a discussion of resources that support parallel implementation. Throughout this course, the chapters will illustrate a challenging data science problem, and then go on to present a comprehensive, Java-based solution to tackle that problem. You will cover a wide range of topics – from classification and regression, to dimensionality reduction and clustering, deep learning and working with Big Data. Finally, you will see the different ways to deploy the model and evaluate it in production settings.By the end of this course, you will be up and running with various facets of data science using Java, in no time at all.This course contains premium content from two of our recently published popular titles:- Java for Data Science- Mastering Java for Data Science

Julia for Data Science. high-performance computing simplified

Anshul Joshi

Julia is a fast and high performing language that's perfectly suited to data science with a mature package ecosystem and is now feature complete. It is a good tool for a data science practitioner. There was a famous post at Harvard Business Review that Data Scientist is the sexiest job of the 21st century. (https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century).This book will help you get familiarised with Julia's rich ecosystem, which is continuously evolving, allowing you to stay on top of your game.This book contains the essentials of data science and gives a high-level overview of advanced statistics and techniques. You will dive in and will work on generating insights by performing inferential statistics, and will reveal hidden patterns and trends using data mining. This has the practical coverage of statistics and machine learning. You will develop knowledge to build statistical models and machine learning systems in Julia with attractive visualizations.You will then delve into the world of Deep learning in Julia and will understand the framework, Mocha.jl with which you can create artificial neural networks and implement deep learning.This book addresses the challenges of real-world data science problems, including data cleaning, data preparation, inferential statistics, statistical modeling, building high-performance machine learning systems and creating effective visualizations using Julia.

Kibana 8.x - A Quick Start Guide to Data Analysis. Learn about data exploration, visualization, and dashboard building with Kibana

Krishna Shah

Unleash the full potential of Kibana—an indispensable tool for data analysts to seamlessly explore vast datasets, uncover key insights, identify trends and anomalies, and share results. This book guides you through its user-friendly interface, interactive visualizations, and robust features, including real-time data monitoring and advanced analytics, showing you how Kibana revolutionizes your approach to navigating and analyzing complex datasets.Starting with the foundational steps of installing, configuring, and running Kibana, this book progresses systematically to explain the search and data visualization capabilities for data stored in the Elasticsearch cluster. You’ll then delve into the practical details of creating data views and optimizing spaces to better organize the analysis environment. As you advance, you'll get to grips with using the discover interface and learn how to build different types of extensive visualizations using Lens.By the end of this book, you’ll have a complete understanding of how Kibana works, helping you leverage its capabilities to build an analytics and visualization solution from scratch for your data-driven use case.

Kompletny przewodnik po DAX. Analiza biznesowa przy użyciu Microsoft Excel, SQL Server Analysis Services i Power BI

Alberto Ferrari, Marco Russo

Kompletny przewodnik po DAX to najbardziej wyczerpujący i autorytatywny podręcznik języka Microsoft DAX w zastosowaniach BI i analityce. Podczas gdy inne książki omawiają tylko podstawy, ten przewodnik zapewnia wiedzę na poziomie eksperckim potrzebnych średnio i wysoko zaawansowanym użytkownikom Excela i profesjonalistom BI, od podstaw po innowacyjne techniki wysokiej wydajności. Dwaj czołowi konsultanci i wykładowcy Microsoft BI przedstawiają język DAX poprzez realistyczne i przydatne przykłady, prezentujące typowe obliczenia pozwalające użytkownikom od razu uzyskiwać wyniki. Alberto Ferrari i Marco Russo rozjaśniają złożone zagadnienia pokazując czytelnikom, co się dzieje pod maską silnika DAX, gdy wykonywane są wyrażenia. Ferrari i Russo starannie przechodzą przez typowe scenariusze, w których działanie DAX może być trudne do zrozumienia; pokazują, jak optymalizować modele danych, aby wyrażenia DAX były szybko wykonywane; demonstrują, jak pisać szybki i odporny kod DAX; wyjaśniają, jak usuwać wąskie gardła z istniejącego kodu. Pokazują działanie DAX zarówno w środowisku SQL Server, jak i Microsoft Excel, ułatwiając pracę bez względu na to, którą platformę Microsoft BI preferuje czytelnik.

Korporacyjne jezioro danych. Wykorzystaj potencjał big data w swojej organizacji

Alex Gorelik

Koncepcja big data, nauka o danych i analityka danych wspomagają dziś procesy decyzyjne w przedsiębiorstwach w niespotykanym wcześniej zakresie. Zwiększają poziom efektywności pracy w wielu różnych branżach. Korporacje zaczęły więc eksperymenty z wykorzystaniem big data i technologii chmury, aby budować jeziora danych oraz tworzyć oparte na nich systemy podejmowania decyzji. Niejeden z tych projektów się nie powiódł, gdyż nie został dostosowany do kultury i potrzeb przedsiębiorstwa. Najwyraźniej zabrakło wiedzy, w jaki sposób skutecznie przeprowadzać tak radykalną transformację. Ta książka jest praktycznym przewodnikiem, który ułatwia wdrażanie architektury jeziora danych (ang. data lake) w przedsiębiorstwie. Omówiono tu różne podejścia do jej uruchamiania i rozwijania, w tym kałuże danych (analityczne piaskownice) i stawy danych (hurtownie danych), a także budowanie jezior danych od podstaw. Opisano konfigurowanie różnych stref, co pozwala na odpowiednie rozmieszczenie zarówno surowych, jak i starannie zarządzanych i przetworzonych danych. Wyjaśniono znaczenie zarządzania dostępem do stref. Zawarto tu również wskazówki umożliwiające zachowanie zgodności z regułami zarządzania danymi przedsiębiorstwa. W tej książce: wprowadzenie do hurtowni danych, big data i nauki o danych praktyczne techniki budowania jezior danych najlepsze praktyki dostarczania analitykom dostępu do danych projektowanie architektury jeziora danych oraz różne techniki implementacji zalety i wady różnych podejść do budowania magazynów danych i zarządzania nimi Jeziora danych i big data - ocean możliwości!

LaTeX Graphics with TikZ. A practitioner's guide to drawing 2D and 3D images, diagrams, charts, and plots

Stefan Kottwitz

In this first-of-its-kind TikZ book, you’ll embark on a journey to discover the fascinating realm of TikZ—what it’s about, the philosophy behind it, and what sets it apart from other graphics libraries. From installation procedures to the intricacies of its syntax, this comprehensive guide will help you use TikZ to create flawless graphics to captivate your audience in theses, articles, or books.You’ll learn all the details starting with drawing nodes, edges, and arrows and arranging them with perfect alignment. As you explore advanced features, you’ll gain proficiency in using colors and transparency for filling and shading, and clipping image parts. You’ll learn to define TikZ styles and work with coordinate calculations and transformations.That’s not all! You’ll work with layers, overlays, absolute positioning, and adding special decorations and take it a step further using add-on packages for drawing diagrams, charts, and plots.By the end of this TikZ book, you’ll have mastered the finer details of image creation, enabling you to achieve visually stunning graphics with great precision.

Learn MongoDB 4.x. A guide to understanding MongoDB development and administration for NoSQL developers

Doug Bierer

When it comes to managing a high volume of unstructured and non-relational datasets, MongoDB is the defacto database management system (DBMS) for DBAs and data architects. This updated book includes the latest release and covers every feature in MongoDB 4.x, while helping you get hands-on with building a MongoDB database app.You’ll get to grips with MongoDB 4.x concepts such as indexes, database design, data modeling, authentication, and aggregation. As you progress, you’ll cover tasks such as performing routine operations when developing a dynamic database-driven website. Using examples, you’ll learn how to work with queries and regular database operations. The book will not only guide you through design and implementation, but also help you monitor operations to achieve optimal performance and secure your MongoDB database systems. You’ll also be introduced to advanced techniques such as aggregation, map-reduce, complex queries, and generating ad hoc financial reports on the fly. Later, the book shows you how to work with multiple collections as well as embedded arrays and documents, before finally exploring key topics such as replication, sharding, and security using practical examples.By the end of this book, you’ll be well-versed with MongoDB 4.x and be able to perform development and administrative tasks associated with this NoSQL database.

Learn Power BI. A comprehensive, step-by-step guide for beginners to learn real-world business intelligence - Second Edition

Greg Deckler

To succeed in today's transforming business world, organizations need business intelligence capabilities to make smarter decisions faster than ever before. This updated second edition of Learn Power BI takes you on a journey of data exploration and discovery, using Microsoft Power BI to ingest, cleanse, and organize data in order to unlock key business insights that can then be shared with others.This newly revised and expanded edition of Learn Power BI covers all of the latest features and interface changes and takes you through the fundamentals of business intelligence projects, how to deploy, adopt, and govern Power BI within your organization, and how to leverage your knowledge in the marketplace and broader ecosystem that is Power BI. As you progress, you will learn how to ingest, cleanse, and transform your data into stunning visualizations, reports, and dashboards that speak to business decision-makers.By the end of this Power BI book, you will be fully prepared to be the data analysis hero of your organization – or even start a new career as a business intelligence professional.

Learn SQL using MySQL in One Day and Learn It Well. SQL for beginners with Hands-on Project

Jamie Chan

Learn SQL (using MySQL) in One Day and Learn It Well is the ultimate guide for beginners aiming to grasp the complexities of SQL through hands-on learning. Starting with an introduction to the essence of databases, this book methodically advances through defining and manipulating tables, mastering data insertion, updates, deletions, and executing sophisticated data selection techniques across its comprehensive chapters. It further explores the creation and utility of views, the implementation of triggers to automate database responses, and the intricacies of variables, stored routines, control flow tools, and cursors, culminating in a capstone project that brings all concepts together.Culminating in a project , this book offers a unique opportunity to apply all the learned concepts in a practical, real-world scenario, reinforcing the skills and knowledge acquired throughout the chapters. The appendices provide additional resources including table definitions for practical exercises modeled on real-world scenarios.Embark on a learning journey that transitions you from novice to proficient in managing and querying databases with MySQL, empowering you with the skills to tackle real-world data challenges.

Learning Couchbase. Design documents and implement real world e-commerce applications with Couchbase

Henry Potsangbam

This book achieves its goal by taking up an end-to-end development structure, right from understanding NOSQL document design to implementing full fledged eCommerce application design using Couchbase as a backend. Starting with the architecture of Couchbase to get you up and running, this book quickly takes you through designing a NoSQL document and implementing highly scalable applications using Java API. You will then be introduced to document design and get to know the various ways to administer Couchbase. Followed by this, learn to store documents using bucket. Moving on, you will then learn to store, retrieve and delete documents using smart client base on Java API. You will then retrieve documents using SQL like syntax call N1QL. Next, you will learn how to write map reduce base views. Finally, you will configure XDCR for disaster recovery and implement an eCommerce application using Couchbase.

Learning ELK Stack. Build mesmerizing visualizations, analytics, and logs from your data using Elasticsearch, Logstash, and Kibana

Saurabh Chhajed

Learning PostgreSQL. Create, develop and manage relational databases in real world applications using PostgreSQL

Salahaldin Juba, Andrey Volkov, Salahaldin Juba, Achim Vannahme

PostgreSQL is one of the most powerful and easy to use database management systems. It supports the most advanced features included in SQL standards. The book starts with the introduction of relational databases with PostegreSQL. It then moves on to covering data definition language (DDL) with emphasis on PostgreSQL and common DDL commands supported by ANSI SQL. You will then learn the data manipulation language (DML), and advanced topics like locking and multi version concurrency control (MVCC). This will give you a very robust background to tune and troubleshoot your application. The book then covers the implementation of data models in the database such as creating tables, setting up integrity constraints, building indexes, defining views and other schema objects. Next, it will give you an overview about the NoSQL capabilities of PostgreSQL along with Hstore, XML, Json and arrays. Finally by the end of the book, you'll learn to use the JDBC driver and manipulate data objects in the Hibernate framework.