Inne

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...

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