Inne
Steve Hughes, Dennis Neer, Dr. Ram Babu...
SQL has been the de facto standard when interacting with databases for decades and shows no signs of going away. Through the years, report developers or data wranglers have had to learn SQL on the fly to meet the business needs, so if you are someone who needs to write queries, SQL Query Design and Pattern Best Practices is for you.This book will guide you through making efficient SQL queries by reducing set sizes for effective results. You’ll learn how to format your results to make them easier to consume at their destination. From there, the book will take you through solving complex business problems using more advanced techniques, such as common table expressions and window functions, and advance to uncovering issues resulting from security in the underlying dataset. Armed with this knowledge, you’ll have a foundation for building queries and be ready to shift focus to using tools, such as query plans and indexes, to optimize those queries. The book will go over the modern data estate, which includes data lakes and JSON data, and wrap up with a brief on how to use Jupyter notebooks in your SQL journey.By the end of this SQL book, you’ll be able to make efficient SQL queries that will improve your report writing and the overall SQL experience.
Dinesh Priyankara, Robert Cain
Microsoft SQL Server 2016 Reporting Services comes with many new features. It offers different types of reporting such as Production, Ad-hoc, Dashboard, Mash-up, and Analytical. SQL Server 2016 also has a surfeit of new features including Mobile Reporting, and Power BI integration.This book contains recipes that explore the new and advanced features added to SQL Server 2016. The first few chapters cover recipes on configuring components and how to explore these new features. You’ll learn to build your own reporting solution with data tools and report builder, along with learning techniques to create visually appealing reports. This book also has recipes for enhanced mobile reporting solutions, accessing these solutions effectively, and delivering interactive business intelligence solutions. Towards the end of the book, you’ll get to grips with running reporting services in SharePoint integrated mode and be able to administer, monitor, and secure your reporting solution. This book covers about the new offerings of Microsoft SQL Server 2016 Reporting Services in comprehensive detail and uses examples of real-world problem-solving business scenarios.
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck
Metody statystyczne są kluczowym narzędziem w data science, mimo to niewielu analityków danych zdobyło wykształcenie w ich zakresie. Może im to utrudniać uzyskiwanie dobrych efektów. Zrozumienie praktycznych zasad statystyki okazuje się ważne również dla programistów R i Pythona, którzy tworzą rozwiązania dla data science. Kursy podstaw statystyki rzadko jednak uwzględniają tę perspektywę, a większość podręczników do statystyki w ogóle nie zajmuje się narzędziami wywodzącymi się z informatyki. To drugie wydanie popularnego podręcznika statystyki przeznaczonego dla analityków danych. Uzupełniono je o obszerne przykłady w Pythonie oraz wyjaśnienie, jak stosować poszczególne metody statystyczne w problemach data science, a także jak ich nie używać. Skoncentrowano się też na tych zagadnieniach statystyki, które odgrywają istotną rolę w data science. Wyjaśniono, które koncepcje są ważne i przydatne z tej perspektywy, a które mniej istotne i dlaczego. Co ważne, poszczególne koncepcje i zagadnienia praktyczne przedstawiono w sposób przyswajalny i zrozumiały również dla osób nienawykłych do posługiwania się statystyką na co dzień. W książce między innymi: analiza eksploracyjna we wstępnym badaniu danych próby losowe a jakość dużych zbiorów danych podstawy planowania eksperymentów regresja w szacowaniu wyników i wykrywaniu anomalii statystyczne uczenie maszynowe uczenie nienadzorowane a znaczenie danych niesklasyfikowanych Statystyka: klasyczne narzędzia w najnowszych technologiach!
Storytelling danych. Poradnik wizualizacji danych dla profesjonalistów
Cole Nussbaumer Knaflic
Rozwój technologiczny nie tylko zwiększył ilość i dostępność danych, ale również zaowocował wszechobecnością narzędzi do ich obróbki i prezentacji. W zasadzie każdy może tworzyć diagramy i prezentacje. Aby przykuć uwagę odbiorcy i przekazać mu informację zawartą w zbiorze danych, sama wiedza techniczna nie wystarczy. Problem wynika z tego, że większość ludzi nie ma naturalnej umiejętności przekładania danych na interesujące historie. Tego się po prostu trzeba nauczyć. Dopiero wtedy można mówić o skutecznym przekazie. Ta książka jest przewodnikiem dla każdego, kto musi przekazywać informacje, robiąc przy tym użytek z danych. Szczególnie wartościowa będzie dla analityków, studentów i naukowców, a także dla każdego, kto w swojej komunikacji odwołuje się do danych. Pokazano tu prostą i intuicyjną technikę przedstawiania historii przy użyciu danych w sześciu krokach („lekcjach”). Skuteczność tej metody potwierdzono wieloma przykładami zaczerpniętymi z przeróżnych branż. Poszczególne procesy zaprezentowano za pomocą instrukcji „krok po kroku”, opisano także tok rozumowania podczas realizacji projektu graficznej wizualizacji danych. Przy tym wszystkim zawarte w książce praktyczne wskazówki są gotowe do natychmiastowego zastosowania. Sześć kluczowych lekcji skutecznej komunikacji wizualnej: Zrozumienie kontekstu. Wybór odpowiedniego wykresu. Eliminacja śmieci. Kierowanie uwagą odbiorców. Myślenie niczym projektant. Przedstawianie historii. Dane nadają sens prezentacji!
Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego
Aileen Nielsen
Analiza szeregów czasowych zyskuje na znaczeniu. Wraz z postępującą digitalizacją danych służby zdrowia, rozwojem inteligentnych miast czy upowszechniającym się internetem rzeczy staje się coraz bardziej potrzebna. Obiecującym rozwiązaniem jest analiza szeregów czasowych metodami wspomaganymi uczeniem maszynowym. Techniki te umożliwiają skuteczne monitorowanie i wykorzystywanie coraz większych zbiorów danych. Być może ich zastosowanie do pracy z szeregami czasowymi wydaje się nieoczywiste, jednak bez analiz szeregów czasowych nie można w pełni wykorzystać zebranych danych. Ta książka jest szerokim, aktualnym i praktycznym przeglądem metod analizy szeregów czasowych, w którym ujęto pełny potok przetwarzania danych czasowych i modelowania. Zaprezentowano w niej rzeczywiste przypadki użycia tych metod i zilustrowano je obszernymi fragmentami znakomicie zaprojektowanego kodu w językach R i Python. Znalazły się tutaj praktyczne wskazówki ułatwiające rozwiązywanie najczęstszych problemów występujących w inżynierii danych czasowych i ich analizie. Ujęto tu zarówno konwencjonalne metody statystyczne, jak i nowoczesne techniki uczenia maszynowego. To bardzo przydatny przewodnik, dzięki któremu analitycy danych, inżynierowie oprogramowania i naukowcy będą mogli płynnie przejść od podstaw pracy z szeregami czasowymi do rozwiązywania konkretnych zagadnień na profesjonalnym poziomie. Dzięki tej książce nauczysz się: pozyskiwać, przechowywać i przetwarzać szeregi czasowe eksplorować dane czasowe i symulować je wykonywać pomiary błędów pracować z szeregami czasowymi za pomocą uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego oceniać dokładność i wydajność modeli Skutecznie analizuj szeregi czasowe i wydobywaj bezcenną wiedzę!
Tableau Cookbook - Recipes for Data Visualization. Click here to enter text
Shweta Sankhe-Savale
Data is everywhere and everything is data! Visualization of data allows us to bring out the underlying trends and patterns inherent in the data and gain insights that enable faster and smarter decision making. Tableau is one of the fastest growing and industry leading Business Intelligence platforms that empowers business users to easily visualize their data and discover insights at the speed of thought. Tableau is a self-service BI platform designed to make data visualization and analysis as intuitive as possible. Creating visualizations with simple drag-and-drop, you can be up and running on Tableau in no time.Starting from the fundamentals such as getting familiarized with Tableau Desktop, connecting to common data sources and building standard charts; you will walk through the nitty gritty of Tableau such as creating dynamic analytics with parameters, blended data sources, and advanced calculations. You will also learn to group members into higher levels, sort the data in a specific order & filter out the unnecessary information. You will then create calculations in Tableau & understand the flexibility & power they have and go on to building story-boards and share your insights with others.Whether you are just getting started or whether you need a quick reference on a “how-to” question, This book is the perfect companion for you
Dmitry Anoshin, JC Gillet, Fabian Peri, Radhika...
The Tableau Desktop Certified Associate exam measures your knowledge of Tableau Desktop and your ability to work with data and data visualization techniques. This book will help you to become well-versed in Tableau software and use its business intelligence (BI) features to solve BI and analytics challenges.With the help of this book, you'll explore the authors' success stories and their experience with Tableau. You'll start by understanding the importance of Tableau certification and the different certification exams, along with covering the exam format, Tableau basics, and best practices for preparing data for analysis and visualization. The book builds on your knowledge of advanced Tableau topics such as table calculations for solving problems. You'll learn to effectively visualize geographic data using vector maps. Later, you'll discover the analytics capabilities of Tableau by learning how to use features such as forecasting. Finally, you'll understand how to build and customize dashboards, while ensuring they convey information effectively. Every chapter has examples and tests to reinforce your learning, along with mock tests in the last section.By the end of this book, you'll be able to efficiently prepare for the certification exam with the help of mock tests, detailed explanations, and expert advice from the authors.
Alan Bernardo Palacio
One of the most valuable contributions of data science is toward helping businesses make the right decisions. Understanding this complicated confluence of two disparate worlds, as well as a fiercely competitive market, calls for all the guidance you can get.The Art of Data-Driven Business is your invaluable guide to gaining a business-driven perspective, as well as leveraging the power of machine learning (ML) to guide decision-making in your business. This book provides a common ground of discussion for several profiles within a company.You’ll begin by looking at how to use Python and its many libraries for machine learning. Experienced data scientists may want to skip this short introduction, but you’ll soon get to the meat of the book and explore the many and varied ways ML with Python can be applied to the domain of business decisions through real-world business problems that you can tackle by yourself. As you advance, you’ll gain practical insights into the value that ML can provide to your business, as well as the technical ability to apply a wide variety of tried-and-tested ML methods.By the end of this Python book, you’ll have learned the value of basing your business decisions on data-driven methodologies and have developed the Python skills needed to apply what you’ve learned in the real world.
Pierre-Yves BONNEFOY, Emeric CHAIZE, Raphaël MANSUY, Mehdi...
The Definitive Guide to Data Integration is an indispensable resource for navigating the complexities of modern data integration. Focusing on the latest tools, techniques, and best practices, this guide helps you master data integration and unleash the full potential of your data.This comprehensive guide begins by examining the challenges and key concepts of data integration, such as managing huge volumes of data and dealing with the different data types. You’ll gain a deep understanding of the modern data stack and its architecture, as well as the pivotal role of open-source technologies in shaping the data landscape. Delving into the layers of the modern data stack, you’ll cover data sources, types, storage, integration techniques, transformation, and processing. The book also offers insights into data exposition and APIs, ingestion and storage strategies, data preparation and analysis, workflow management, monitoring, data quality, and governance. Packed with practical use cases, real-world examples, and a glimpse into the future of data integration, The Definitive Guide to Data Integration is an essential resource for data eclectics.By the end of this book, you’ll have the gained the knowledge and skills needed to optimize your data usage and excel in the ever-evolving world of data.
Christopher Maneu, Emilie Beau, Jean-Pierre Riehl, Romain...
Microsoft Fabric is reshaping how organizations manage, analyze, and act on data by unifying ingestion, storage, transformation, analytics, AI, and visualization in a single platform.The Definitive Guide to Microsoft Fabric takes you from your very first workspace to building a secure, scalable, and future-proof analytics environment. You’ll learn how to unify data in OneLake, design data meshes, transform and model data, implement real-time analytics, and integrate AI capabilities. The book also covers advanced topics, such as governance, security, cost optimization, and team collaboration using DevOps and DataOps principles. Drawing on the real-world expertise of five seasoned professionals who have built and advised on platforms for startups, SMEs, and Europe’s largest enterprises, this book blends strategic insight with practical guidance.By the end of this book, you’ll have gained the knowledge and skills to design, deploy, and operate a Microsoft Fabric platform that delivers sustainable business value.
David Ping
When equipped with a highly scalable machine learning (ML) platform, organizations can quickly scale the delivery of ML products for faster business value realization. There is a huge demand for skilled ML solutions architects in different industries, and this handbook will help you master the design patterns, architectural considerations, and the latest technology insights you’ll need to become one. You’ll start by understanding ML fundamentals and how ML can be applied to solve real-world business problems. Once you've explored a few leading problem-solving ML algorithms, this book will help you tackle data management and get the most out of ML libraries such as TensorFlow and PyTorch. Using open source technology such as Kubernetes/Kubeflow to build a data science environment and ML pipelines will be covered next, before moving on to building an enterprise ML architecture using Amazon Web Services (AWS). You’ll also learn about security and governance considerations, advanced ML engineering techniques, and how to apply bias detection, explainability, and privacy in ML model development. And finally, you'll get acquainted with AWS AI services and their applications in real-world use cases.By the end of this book, you’ll be able to design and build an ML platform to support common use cases and architecture patterns like a true professional.
The Official MongoDB Guide. Resilience, scalability, security and performance
Rachelle Palmer, Jeffrey Allen, Parker Faucher, Alison...
Delivering secure, scalable, and high-performance applications is never easy, especially when systems must handle growth, protect sensitive data, and perform reliably under pressure. The Official MongoDB Guide addresses these challenges with guidance from MongoDB’s top subject matter experts, so you learn proven best practices directly from those who know the technology inside out.This book takes you from core concepts and architecture through to advanced techniques for data modeling, indexing, and query optimization, supported by real-world patterns that improve performance and resilience. It offers practical coverage of developer tooling, IDE integrations, and AI-assisted workflows that will help you work faster and more effectively.Security-focused chapters walk you through authentication, authorization, encryption, and compliance, while chapters dedicated to MongoDB Atlas showcase its robust security features and demonstrate how to deploy, scale, and leverage platform-native capabilities such as Atlas Search and Atlas Vector Search.By the end of this book, you’ll be able to design, build, and manage MongoDB applications with the confidence that comes from learning directly from the experts shaping the technology.*Email sign-up and proof of purchase required
Shankar Narayanan SGS, Vivekanandan SS, Jeff Hollan
Snowpark is a powerful framework that helps you unlock numerous possibilities within the Snowflake Data Cloud. However, without proper guidance, leveraging the full potential of Snowpark with Python can be challenging. Packed with practical examples and code snippets, this book will be your go-to guide to using Snowpark with Python successfully.The Ultimate Guide to Snowpark helps you develop an understanding of Snowflake Snowpark and how it enables you to implement workloads in data engineering, data science, and data applications within the Data Cloud. From configuration and coding styles to workloads such as data manipulation, collection, preparation, transformation, aggregation, and analysis, this guide will equip you with the right knowledge to make the most of this framework. You'll discover how to build, test, and deploy data pipelines and data science models. As you progress, you’ll deploy data applications natively in Snowflake and operate large language models (LLMs) using Snowpark container services.By the end of this book, you'll be able to leverage Snowpark's capabilities and propel your career as a Snowflake developer to new heights.
T-SQL dla zaawansowanych. Przewodnik programisty. Wydanie IV
Miguel Cebollero, Michael Coles, Jay Natarajan
W wielu środowiskach IT serwer bazodanowy jest szczególnie ważnym elementem infrastruktury. Microsoft SQL Server jest jednym z częściej spotykanych rozwiązań. Aby w pełni wykorzystać jego możliwości, trzeba dogłębnie poznać język Transact-SQL — potężne narzędzie, które wyewoluowało z języka zapytań SQL i wciąż jest rozwijane przez firmę Microsoft. Niniejsza książka, przeznaczona dla programistów T-SQL, jest uaktualnionym wydaniem świetnego przewodnika po SQL Server. Omówiono w niej zaawansowane mechanizmy dostępne w T-SQL, włączając w to również nowości, takie jak mechanizmy pamięciowe będące częścią SQL Server 2014. Istotne kwestie są przystępnie wyjaśnione za pomocą praktycznych przykładów i obszernych fragmentów kodu źródłowego. Autorzy położyli nacisk przede wszystkim na demonstrację opcji T-SQL, ich możliwe zastosowania, a sam podręcznik zorganizowali w sposób umożliwiający szybkie wyszukanie potrzebnych informacji. Najważniejsze zagadnienia omówione w książce: podstawy T-SQL i przegląd dobrych praktyk programowania w tym języku narzędzia dołączone do SQL Server 2014 (w tym SSMS, SQLCMD, SSDT oraz SQL Profiler) procedury składowane wykonywane po stronie serwera oraz tabele OLTP obsługa XML, XQuery oraz XPath w SQL Server 2014 szyfrowanie baz danych, usługi ADO.NET oraz usługi IIS/.NET obsługa błędów, testowanie i zabezpieczenie kodu SQL Sprawdź nowe możliwości T-SQL i SQL Server! Miguel Cebollero — od ponad 16 lat zajmuje się SQL Server i innymi systemami bazodanowymi, włączając w to projektowanie, programowanie i administrację. Często wypowiada się na różnego rodzaju konferencjach związanych z bazami danych. Jay Natarajan — od ponad 15 lat projektuje i implementuje rozwiązania oparte na SQL Server. Ma na koncie wiele skomplikowanych rozwiązań dla dużych klientów. Dołączyła do Microsoft Consulting Services w 2008 roku. Michael Coles — ma za sobą ponad dekadę doświadczeń przy projektowaniu i administrowaniu bazami danych SQL Server. Jest autorem licznych artykułów na temat SQL Server, szczególnie o specjalnych zastosowaniach T-SQL.
Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie
Seth Weidman
Uczenie głębokie (ang. deep learning) zyskuje ostatnio ogromną popularność. Jest to ściśle związane z coraz częstszym zastosowaniem sieci neuronowych w przeróżnych branżach i dziedzinach. W konsekwencji inżynierowie oprogramowania, specjaliści do spraw przetwarzania danych czy osoby w praktyce zajmujące się uczeniem maszynowym muszą zdobyć solidną wiedzę o tych zagadnieniach. Przede wszystkim trzeba dogłębnie zrozumieć podstawy uczenia głębokiego. Dopiero po uzyskaniu biegłości w posługiwaniu się poszczególnymi koncepcjami i modelami możliwe jest wykorzystanie w pełni potencjału tej dynamicznie rozwijającej się technologii. Ten praktyczny podręcznik, poświęcony podstawom uczenia głębokiego, zrozumiale i wyczerpująco przedstawia zasady działania sieci neuronowych z trzech różnych poziomów: matematycznego, obliczeniowego i konceptualnego. Takie podejście wynika z faktu, że dogłębne zrozumienie sieci neuronowych wymaga nie jednego, ale kilku modeli umysłowych, z których każdy objaśnia inny aspekt działania tych sieci. Zaprezentowano tu również techniki implementacji poszczególnych elementów w języku Python, co pozwala utworzyć działające sieci neuronowe. Dzięki tej książce stanie się jasne, w jaki sposób należy tworzyć, uczyć i stosować wielowarstwowe, konwolucyjne i rekurencyjne sieci neuronowe w różnych praktycznych zastosowaniach. W książce między innymi: matematyczne podstawy uczenia głębokiego tworzenie modeli do rozwiązywania praktycznych problemów standardowe i niestandardowe techniki treningu sieci neuronowych rozpoznawanie obrazów za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych rekurencyjne sieci neuronowe, ich działanie i implementacja praca z wykorzystaniem biblioteki PyTorch Uczenie głębokie: zrozum, zanim zaimplementujesz!
Daniel Vaughan
Czy technologie sztucznej inteligencji spełnią obietnicę wielkiego sukcesu? Dotychczas stosunkowo niewielu przedsiębiorstwom udało się dokonać przełomu dzięki modelom biznesowym opartym na nowych technologiach. Niepowodzenia te można różnie tłumaczyć. Często problemem jest brak umiejętności analitycznych, a przecież rozwój przedsiębiorstwa zależy od jakości decyzji, a nie samego wykorzystywania danych lub technologii predykcyjnych. Okazuje się jednak, że lepsze decyzje można podejmować dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i dostępnych danych. Oto praktyczny przewodnik po wypróbowanej kompleksowej metodzie ułatwiającej przekładanie decyzji biznesowych na łatwe w realizacji, normatywne rozwiązania, oparte na danych i sztucznej inteligencji. Badacze danych, analitycy i menedżerowie znajdą tu techniki ułatwiające zadawanie właściwych pytań i generowanie wartości z wykorzystaniem nowoczesnych technologii AI i reguł decyzyjnych. Przedstawiono szczegóły procesu decyzyjnego, począwszy od pożądanych konsekwencji lub wyników, aby następnie cofnąć się do kwestii działań, które można podjąć, i skończyć na omówieniu problemów oraz szans pojawiających się w wyniku wpłynięcia na niepewność i przyczynowość. Opisano też, jak formułować i rozwiązywać problemy normatywne. Dzięki tej książce dowiesz się, jak: przekształcać pytania biznesowe w normatywne rozwiązania rozkładać decyzje biznesowe na etapy i stosować do nich różne metody analityczne zrozumieć i zaakceptować niepewność w procesie decyzyjnym optymalizować decyzje za pomocą predykcyjnych i normatywnych metod analizy generować znaczne wartości za pomocą technologii opartych na AI i danych Opieraj swoje decyzje na technikach analizy danych!
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.
Keith Bourne, Shahul Es
Generative AI is helping organizations tap into their data in new ways, with RAG combining the strengths of LLMs with internal data for more intelligent and relevant AI applications. The author harnesses his decade of ML experience in this book to equip you with the strategic insights and technical expertise needed when using RAG to drive transformative outcomes.The book explores RAG’s role in enhancing organizational operations by blending theoretical foundations with practical techniques. You’ll work with detailed coding examples using tools such as LangChain and Chroma’s vector database to gain hands-on experience in integrating RAG into AI systems. The chapters contain real-world case studies and sample applications that highlight RAG’s diverse use cases, from search engines to chatbots. You’ll learn proven methods for managing vector databases, optimizing data retrieval, effective prompt engineering, and quantitatively evaluating performance. The book also takes you through advanced integrations of RAG with cutting-edge AI agents and emerging non-LLM technologies.By the end of this book, you’ll be able to successfully deploy RAG in business settings, address common challenges, and push the boundaries of what’s possible with this revolutionary AI technique.*Email sign-up and proof of purchase required
Keith Bourne
Developing AI agents that remember, adapt, and reason over complex knowledge isn’t a distant vision anymore; it’s happening now with Retrieval-Augmented Generation (RAG). This second edition of the bestselling guide leads you to the forefront of agentic system design, showing you how to build intelligent, explainable, and context-aware applications powered by RAG pipelines.You’ll master the building blocks of agentic memory, including semantic caches, procedural learning with LangMem, and the emerging CoALA framework for cognitive agents. You’ll also learn how to integrate GraphRAG with tools such as Neo4j to create deeply contextualized AI responses grounded in ontology-driven data.This book walks you through real implementations of working, episodic, semantic, and procedural memory using vector stores, prompting strategies, and feedback loops to create systems that continuously learn and refine their behavior. With hands-on code and production-ready patterns, you’ll be ready to build advanced AI systems that not only generate answers but also learn, recall, and evolve.Written by a seasoned AI educator and engineer, this book blends conceptual clarity with practical insight, offering both foundational knowledge and cutting-edge tools for modern AI development.*Email sign-up and proof of purchase required
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!
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.