Unleashing Your Data with Power BI Machine Learning and OpenAI. Embark on a data adventure and turn your raw data into meaningful insights

Greg Beaumont

Microsoft Power BI is the ultimate solution for businesses looking to make data-driven decisions and unlock the full potential of their data. Unleashing Your Data with Power BI Machine Learning and OpenAI is designed for data scientists and BI professionals seeking to improve their existing solutions and workloads using AI. The book explains the intricacies of the subject by using a workshop-style data story for data ingestion, data modeling, analytics, and predictive analytics with Power BI machine learning. Along the way, you’ll learn about AI features, AI visuals, R/Python integration, and OpenAI integration. The workshop-style content allows you to practice all your learnings in real-life challenges and gain hands-on experience. Additionally, you’ll gain an understanding of AI/ML, step by step, with replicable examples and references. From enhancing data visualizations to building SaaS Power BI ML models, and integrating Azure OpenAI, this book will help you unlock new capabilities in Power BI.By the end of this book, you’ll be well-equipped to build ML models in Power BI, plan projects for both BI and ML, understand R/Python visuals with Power BI, and introduce OpenAI to enhance your analytics solutions.

WCF Multi-layer Services Development with Entity Framework. Create and deploy complete solutions with WCF and Entity Framework

Hongcheng Lui

Wizualizacja danych. Pulpity nawigacyjne i raporty w Excelu

Dick Kusleika

Dziś nawet małe firmy mają niespotykany wcześniej dostęp do dużych ilości danych. Osoby zarządzające przedsiębiorstwem mogą z nich korzystać przy podejmowaniu decyzji biznesowych, w tym celu jednak konieczne jest przetworzenie surowych danych. Tym właśnie zajmuje się analityka biznesowa, a jednym z najpopularniejszych programów stosowanych w tej dziedzinie jest MS Excel. Od jakiegoś czasu oprogramowanie to zawiera wyspecjalizowane funkcje i narzędzia, dzięki którym analizę i wizualizację danych można wykonać bez potrzeby sięgania po inne aplikacje. Lektura tej książki nauczy Cię myśleć o danych inaczej niż dotychczas. Przekonasz się, że to nie tylko wypełnione kolumny i wiersze. Nie poprzestaniesz na prostej pracy z danymi, a nauczysz się je układać w historie obfitujące w cenne wnioski. Dowiesz się, jak sobie radzić z wartościami, które wyraźnie odstają od innych, i nauczysz się odpowiedniego grupowania danych. Zobaczysz, że można je pokazywać ― nawet jeśli są to ogromne ilości ― bez zasypywania i dezorientowania odbiorców. W końcu odkryjesz, jak przejść od arkusza z nieprzetworzonymi danymi i wykresami do pełnych wartościowych informacji raportów i paneli nawigacyjnych. W ten sposób, dzięki wizualizacji danych biznesowych, łatwiej Ci będzie przekonać swoich partnerów do własnych pomysłów. Dzięki książce poznasz sposoby: analizowania bardzo dużych ilości danych  prezentowania danych z kilku perspektyw efektywnego rozdzielania danych na różne widoki  automatyzowania procesów przygotowywania raportów i przeprowadzania analiz tworzenia atrakcyjnych paneli nawigacyjnych przygotowania analiz typu „co, jeśli” MS Excel: najbardziej przydatne wnioski wyciągniesz ze swoich danych!

Wprowadzenie do systemów baz danych. Wydanie VII

Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe

Mijają lata, a bazy danych wciąż stanowią serce większości systemów informatycznych. Rozwój technologii sprawia jednak, że zaprojektowanie systemu baz danych, jego wdrożenie i administrowanie nim wymaga biegłości w wielu dziedzinach. Niezbędne są solidne podstawy modelowania i projektowania baz danych, umiejętność posłużenia się językami i modelami udostępnianymi przez systemy zarządzania bazami danych, a także znajomość technik implementacji samych systemów. Od profesjonalisty wymaga się także wiedzy o najnowszych technologiach, takich jak NoSQL i oczywiście big data. Ważnym uzupełnieniem tego szerokiego wachlarza jest też znajomość technologii powiązanych z systemami bazodanowymi. Ta książka jest siódmym, zaktualizowanym wydaniem klasycznego podręcznika do nauki baz danych. Jest to szczegółowa prezentacja najważniejszych aspektów systemów i aplikacji bazodanowych oraz powiązanych technologii. To znakomity podręcznik dla studentów i świetne kompendium dla praktyków. Sporo miejsca poświęcono w nim systemom rozproszonym oraz technologiom opartym na systemie Hadoop i modelu MapReduce. Nie zabrakło opisu takich zagadnień, jak model IR, wyszukiwanie z użyciem słów kluczowych, porównanie baz danych z modelem IR, modele wyszukiwania, ocena wyszukiwania i algorytmy rankingowe. Wykładowcom przyda się szereg ułatwiających pracę dydaktyczną diagramów, prezentacji i rysunków. W książce między innymi: wprowadzenie do modeli, systemów i języków z obszaru baz danych; model związków encji i programowanie baz danych; bazy relacyjne, obiektowo-relacyjne, obiektowe i XML w bazach danych; algorytmy przetwarzania zapytań i techniki optymalizacji; bezpieczeństwo baz danych. Baza danych? Stosuj tylko najskuteczniejsze rozwiązania!

Wybrane zagadnienia informatyki technicznej. O niektórych rozwiązaniach w dziedzinie eksploracji danych inspirowanych teorią zbiorów przybliżonych

Piotr Hońko (red. naukowy)

W niniejszej monografii zamieszczono prace, w których zaprezentowano skuteczność wybranych narzędzi zbiorów przybliżonych, zastosowanych na etapie transformacji oraz samej eksploracji danych.

Wywiad telefoniczny ze wspomaganiem komputerowym (CATI). Działania ankieterskie w call centers

Wojciech Jabłoński

Publikacja przybliża jedną z najpopularniejszych technik stosowanych w badaniach sondażowych – wywiad telefoniczny ze wspomaganiem komputerowym (CATI – Computer Assisted Telephone lnterviewing). Autor zapoznaje czytelnika z możliwościami i ograniczeniami techniki CATI oraz charakteryzuje obszary głównych zastosowań wywiadu telefonicznego. Przedstawia również wyniki własnych badań metodologicznych, zrealizowanych w kilkunastu firmach z Polski, Norwegii i Islandii stosujących technikę CATI. Książka może zainteresować badaczy – zarówno akademickich, jak i komercyjnych – korzystających z techniki CATI. Przydatna będzie również osobom odpowiedzialnym za aspekty organizacyjno-logistyczne procesu zbierania danych: managerom działów realizacji, kierownikom badawczych call centers czy superwizorom nadzorującym pracę ankieterów telefonicznych. Publikacja – poza walorami czysto naukowymi – zawiera wiele treści o charakterze aplikacyjnym. Autor zamieszcza w niej rekomendacje związane z przygotowaniem i realizowaniem badań sondażowych z zastosowaniem techniki wywiadu telefonicznego. 

Zaawansowana analiza danych. Jak przejść z arkuszy Excela do Pythona i R

George Mount

Sukces przedsiębiorstwa zależy od jakości podejmowanych decyzji. Spośród strategii, które wspierają ten proces, na szczególną uwagę zasługuje zastosowanie analizy danych. Jest to jednak dość złożona dziedzina. Podstawowym narzędziem wielu analityków danych jest arkusz kalkulacyjny. Ma on tę zaletę, że ułatwia solidne zrozumienie prawideł statystyki i analizy danych. Po zdobyciu takich podstaw warto jednak pójść dalej i nauczyć się eksploracyjnej analizy danych za pomocą języków programowania. Dzięki tej książce przejście od pracy z arkuszami Excela do samodzielnego tworzenia kodu w Pythonie i R będzie płynne i bezproblemowe. Rozpoczniesz od ugruntowania swoich umiejętności w Excelu i dogłębnego zrozumienia podstaw statystyki i analizy danych. Ułatwi Ci to rozpoczęcie pisania kodu w języku R i w Pythonie. Dowiesz się, jak dokładnie przebiega proces oczyszczania danych i ich analizy w kodzie napisanym w języku R. Następnie zajmiesz się poznawaniem Pythona. Jest to wszechstronny, łatwy w nauce i potężny język programowania, ulubiony język naukowców i... analityków danych. Nauczysz się płynnego przenoszenia danych z Excela do programu napisanego w Pythonie, a także praktycznych metod ich analizy. Dzięki ćwiczeniom, które znajdziesz w końcowej części każdego rozdziału, utrwalisz i lepiej zrozumiesz prezentowane treści. W książce: badanie relacji między danymi za pomocą Excela stosowanie Excela w analizach statystycznych i badaniu danych podstawy języka R proces oczyszczania i analizy danych w R przenoszenie danych z Excela do kodu Pythona pełna analiza danych w Pythonie Eksploracyjna analiza danych? I w Excelu, i w Pythonie!

Zapytania w SQL. Przyjazny przewodnik. Wydanie IV

John L. Viescas

Od ponad 30 lat język SQL jest głównym narzędziem do pracy na bazach danych i nic nie wskazuje na to, aby jakakolwiek inna technologia mogła zyskać porównywalne znaczenie. Sam SQL wciąż jest unowocześniany i rozwijany. Jego ogromne możliwości w zakresie przetwarzania danych znajdują zastosowanie niemal wszędzie, gdzie trzeba zbudować nową lub wykorzystać istniejącą bazę danych. Oznacza to, że nie tylko programista czy architekt, ale także zaawansowany użytkownik systemów informatycznych powinien poznać ten język. Bez tego nie da się naprawdę zrozumieć działania istniejących aplikacji ani tworzyć własnych! Oto przystępny przewodnik, dzięki któremu nauczysz się krok po kroku pisać zapytania SQL. Poznasz też narzędzia, które umożliwiają zrozumienie, edytowanie i tworzenie zapytań SQL. Nową wiedzę utrwalisz poprzez analizę setek szczegółowo wyjaśnionych przykładów. Niepostrzeżenie zaczniesz rozwiązywać tak trudne problemy jak złożone wyrażenia warunkowe czy operacje logiczne i nauczysz się nieszablonowego podejścia do zadań wymagających użycia niepowiązanych tabel. Dowiesz się, jak wykonywać skomplikowane operacje na grupach danych, co umożliwi Ci tworzenie wyrafinowanych raportów, oraz jak zwiększać elastyczność mechanizmów agregowania. Zawarty tu materiał jest w pełni niezależny od implementacji SQL, co pozwoli Ci na mistrzowskie operowanie zapytaniami w wielu różnych systemach! Dzięki tej książce: zrozumiesz, czym są relacyjne bazy danych i jak powinny być zbudowane dowiesz się, jak poprawnie używać instrukcji SELECT nauczysz się wybierać dane z wielu tabel i modyfikować zbiory danych będziesz płynnie posługiwać się rozszerzeniami klauzuli GROUP BY nauczysz się uzyskiwać odpowiedzi na naprawdę skomplikowane pytania Działające zapytania SQL. Prościej wytłumaczyć się nie da!

Zarządzanie danymi w zbiorach o dużej skali. Nowoczesna architektura z siatką danych i technologią Data Fabric. Wydanie II

Piethein Strengholt

Datafikacja trwa ― i zmienia nasze życie z zawrotną prędkością. Danych jest coraz więcej i są coraz bardziej złożone, a poza kwestiami technicznymi trzeba rozstrzygać mnóstwo dylematów etycznych lub prawnych związanych z prywatnością i bezpieczeństwem. Bez wątpienia w zarządzaniu danymi potrzeba nowej, wyrazistej wizji. Ta książka zapewnia bardzo szczegółowe i solidne podstawy z zakresu zarządzania danymi obecnie i w przyszłości! Joe Reis, współautor książki Inżynieria danych w praktyce. Kluczowe koncepcje i najlepsze technologie W książce w praktyczny sposób ujęto wiele złożonych zagadnień, różnych technologii, metod biznesowych, struktur i wzorców architektury. Przeanalizowano abstrakcyjny poziom strategii danych, kwestie zarządcze i architekturę danych, a następnie wyjaśniono, czym są domeny danych i strefy docelowe. Zaprezentowano kwestie zarządzania systemami źródłowymi, aplikacji, opisano też praktyczne szczegóły z zakresu zarządzania danymi. Nie zabrakło wartościowych informacji o aspektach istotnych dla konsumentów danych. Autor nie skupia się wyłącznie na teorii. Cennym atutem książki są jasne wskazówki, w jaki sposób zastosować omawianą wiedzę w praktyce. Zagadnienia: trendy w zarządzaniu danymi a aktualne wymagania nowe technologie projektowe, w tym siatka danych i data fabric strefy docelowe danych w chmurze, DDD, projektowanie produktów z danymi bezpieczeństwo danych zarządzanie samoobsługowymi platformami danych rola metadanych Ta książka mówi o skalowaniu i pozostaniu konkurencyjnym. Nie ma na rynku drugiej takiej pozycji! Ole Olesen-Bagneux, autor książki The Enterprise Data Catalog