Поиск книг по лучшей цене!

Актуальная информация о наличии книг в крупных интернет-магазинах и сравнение цен.


  • Грас Джоэл. Data Science. Наука о данных с нуля
    Data Science. Наука о данных с нуля
    Грас Джоэл
    Книга позволяет освоить науку о данных, начав "с чистого листа". Она написана так, что способствуют погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. При этом вы убедитесь, что описанные в книге программные библиотеки, платформы, модули и пакеты инструментов, предназначенные для работы в области науки о данных, великолепно справляются с задачами анализа данных. А если у вас есть способности к математике и навыки программирования, то Джоэл Грас поможет вам почувствовать себя комфортно с математическим и статистическим аппаратом, лежащим в основе науки о данных, а также с приемами алгоритмизации, которые потребуются для работы в этой области. В сегодняшнем хаотическом потоке данных скрыты ответы на многие волнующие человека вопросы. Книга познакомит с методологией, которая позволит правильно сформулировать эти вопросы и найти на них ответы.
  • Рафалович В.. Data mining, или интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс
    Data mining, или интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс
    Рафалович В.
    Что такое информация? Как можно проанализировать данные, которые у вас есть? А если данных очень много и они требуют вычислительной мощи современных компьютеров? Какие выводы можно сделать из этого массива данных? Может - никаких, а может - это неиссякаемый источник, приносящий все новые возможности. Самое ценное, что есть у любого человека, это его знания, помноженные на опыт. Эта книга помогает занятому человеку быстро погрузиться в увлекательный мир интеллектуального анализа данных с целью извлечения полезной информации, которую можно использовать в дальнейшем, например, в бизнесе или в принятии решений. Эта деятельность по-английски называется Data mining и содержит методы, используемые самыми разными специалистами-аналитиками, исследующими медицинские, политические, экономические и другие всевозможные источники данных. Предполагается, что читатель более-менее знаком с Excel и пользуется им время от времени. Знания SQL-сервера не требуется, но полезно иметь.
  • Лакшманан В., Тайджани Д.. Google BigQuery. Всё о хранилищах данных, аналитике и машинном обучении
    Google BigQuery. Всё о хранилищах данных, аналитике и машинном обучении
    Лакшманан В., Тайджани Д.
    Вас пугает необходимость обрабатывать петабайтные наборы данных? Познакомьтесь с Google BigQuery, — системой хранения информации, которая может консолидировать данные по всему предприятию, облегчает интерактивный анализ и позволяет реализовать задачи машинного обучения. Теперь вы можете эффективно хранить, запрашивать, получать и изучать данные в одной удобной среде. Вальяппа Лакшманан и Джордан Тайджани научат вас работать в современном хранилище данных, используя все возможности масштабируемого, безсерверного публичного облака. С этой книгой вы: - Погрузитесь во внутреннее устройство BigQuery. - Изучите типы данных, функции и операторы, которые поддерживает Big Query. - Оптимизируете запросы и реализуете схемы повышения производительности или снижения затрат. - Узнаете о GIS, time travel, DDL / DML, пользовательских функциях и сценариях SQL. - Решите множество задач машинного обучения. - Узнаете, как защитить данные, отслеживать работу и авторизовать пользователей.
  • Осипенков Я.М.. Google Analytics 2019. Полное руководство
    Google Analytics 2019. Полное руководство
    Осипенков Я.М.
    В данной книге вы найдете исчерпывающие материалы по настройке и работе с самым популярным инструментом веб-аналитики в мире. Темы, которые разбираются в руководстве: настройка целей, событий, электронная торговля, функция User ID, когортный анализ, ассоциированные конверсии и многоканальные последовательности, ремаркетинг, динамический ремаркетинг, междоменное отслеживание, Measurement Protocol, файлы cookie, уникальный идентификатор отслеживания (он же Client ID), эксперименты Google Analytics, а также визуализация данных в Google Data Studio, Microsoft Power BI и Tableau. Издание будет интересно всем, кто хочет начать знакомство с сервисом Google, быстро погрузиться в процесс анализа данных, а также получить базовые знания в построении и автоматизации отчетности.
  • Лесковец Юре, Раджараман Ананд, Ульман Джеффри Д.. Анализ больших наборов данных
    Анализ больших наборов данных
    Лесковец Юре, Раджараман Ананд, Ульман Джеффри Д.
    Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Благодаря популярности интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых нужно применять методы добычи данных (data mining). В книге описываются алгоритмы, которые реально использовались для решения важнейших задач добычи данных и могут быть с успехом применены даже к очень большим наборам данных. Изложение начинается с рассмотрения технологии MapReduce - важного средства распараллеливания алгоритмов. Излагаются алгоритмы хэширования с учетом близости и потоковой обработки данных, которые поступают слишком быстро для тщательного анализа. В последующих главах рассматривается идея показателя PageRank, нахождение частых предметных наборов и кластеризация. Во второе издание включен дополнительный материал о социальных сетях, машинном обучении и понижении размерности. Издание будет в равной мере полезна студентам и программистам-практикам.
  • Панкратова Е.В., Смирнова И.Н., Мартынова Н.Н.. Анализ данных в программе SPSS для начинающих социологов
    Анализ данных в программе SPSS для начинающих социологов
    Панкратова Е.В., Смирнова И.Н., Мартынова Н.Н.
    В учебном пособии рассмотрены основы статистического, регрессионного, кластерного и факторного анализа. На примерах доступно и подробно представлено решение основных задач обработки данных в пакете SPSS. Даны рекомендации по построению таблиц и рисунков, правила написания отчета о социологическом исследовании. Издание адресовано студентам, аспирантам, проходящим обучение по направлению подготовки «Социология», а также практикующим социологам и специалистам, которые в своей профессиональной деятельности имеют дело с интерпретацией результатов социологических исследований, всем, кто интересуется проблемами анализа данных в программе SPSS.
  • Кэмпбелл Л.. Базы данных. Инжиниринг надежности
    Базы данных. Инжиниринг надежности
    Кэмпбелл Л.
    В сфере IT произошла настоящая революция — с инфраструктурой стали работать как с кодом. Этот процесс создает не только новые проблемы, но и возможности для обеспечения безотказной работы баз данных. Авторы подготовили это практическое руководство для всех, кто желает влиться в сообщество современных инженеров по обеспечению надежности баз данных (database reliability engineers, DBRE). В этой книге: - требования к сервисам хранения данных и управление рисками; - создание и развитие архитектуры, обеспечивающей прозрачную поддержку базы данных; - оптимизация процесса управления релизами.• хранение, индексирование и репликация данных; - определение характеристик хранилища данных и подбор оптимальных вариантов его использования; - исследование компонентов архитектуры и создание архитектур, ориентированных на обработку больших данных.
  • Поляков А.. Безопасность Oracle глазами аудитора: нападение и защита
    Безопасность Oracle глазами аудитора: нападение и защита
    Поляков А.
    Эта книга является первым исследованием, написанным отечественным автором, которое посвящено проблеме безопасности СУБД Oracle. Материал книги основан на практическом опыте автора, полученном им в результате проведения тестов на проникновение и обширной исследовательской деятельности в области безопасности СУБД. Книга построена таким образом, что вначале читатель ставится на место потенциального злоумышленника и изучает все возможные способы получения доступа к базе данных, вплоть до поиска новых уязвимостей и написания эксплоитов. Получив достаточно знаний об основных уязвимостях СУБД и о способах проникновения, читатель переходит ко второй части книги, в которой подробно описаны методы защиты СУБД Oracle как с помощью безопасной конфигурации и следования стандартам (в частности, PCI DSS), так и при помощи дополнительных средств обеспечения ИБ. Книга предназначена как специалистам по безопасности, так и сетевым администраторам, разработчикам и администраторам баз данных, а также всем тем, кто интересуется вопросами информационной безопасности.
  • Дейт К.Дж.. Введение в системы баз данных
    Введение в системы баз данных
    Дейт К.Дж.
    Настоящая книга представляет собой исчерпывающее введение в очень широкую в настоящее время область теории систем баз данных. С ее помощью читатель сможет приобрести фундаментальные знания в области технологии баз данных, а также ознакомиться с направлениями, по которым эта область, вероятно, будет развиваться в будущем. Книга предназначена для использования в основном в качестве учебника, а не справочника (но я надеюсь, что ее в какой-то мере можно будет использовать и в качестве справочного руководства). В книге сделан акцент на усвоении сути и глубоком понимании излагаемого материала, а не просто на его формальном изложении. В целом, книга ориентирована на читателей, которые профессионально работают с компьютерами в той или иной области и хотят получить общее представление о теории и практическом использовании систем баз данных. Предполагается, что читатель имеет, по крайней мере, базовые знания в следующих областях: - средства управления памятью и файлами (индексация и т.д.) в современных компьютерных системах; - средства хотя бы одного из языков программирования высокого уровня (таких как Java, Pascal, PL/I и т.д.). Что касается ознакомления с первой из указанных областей, то подробное учебное руководство по относящимся к ней темам приведено в приложении Г, "Структуры хранения и методы доступа".
  • Робинсон Ян, Эифрем Эмиль, Вебер Джим. Графовые базы данных. Новые возможности для работы со связанными данными
    Графовые базы данных. Новые возможности для работы со связанными данными
    Робинсон Ян, Эифрем Эмиль, Вебер Джим
    Узнайте, как графовые базы данных помогут вам в обработке и извлечении с помощью запросов тесно связанных между собою данных. Эта книга, имеющая практическую направленность, даст вам возможность узнать, как проектировать и реализовывать приложения, основанные на графовых базах данных, привносящих мощь графов в широкий круг прикладных областей. Если вам необходимо уменьшить время выполнения запросов пользователей или создать базу данных, способную приспосабливаться под быстро развивающийся бизнес, то эта книга продемонстрирует вам применение графовых моделей, не связанных жесткими схемами, для решения реальных задач. Второе издание книги содержит обновленные примеры кода и схемы, соответствующие актуальному синтаксису Neo4j, а также информацию о новом функционале Neo4j. Узнайте о реальном использовании разными организациями графовых баз данных, причиной которого является получение преимущества над конкурентами. Модели данных, запросы и примеры кода, приведенные в этой книге, позволят вам эффективно реализовывать ваши собственные решения. Графовое моделирование предоставляет незаменимое и весьма ощутимое конкурентное преимущество организациям, стремящимся основывать свои действия и решения на обработке данных. Узнайте о лучших методиках при моделировании графами. Проектирование и реализация решений, основанных на графовых базах данных, с использованием подхода непрерывного тестирования. Ознакомьтесь с реальными примерами, чтобы понять, как и почему организации используют графовые базы данных. Освойте общие принципы и изучите составные части архитектуры графовых баз данных. Используйте аналитические методы и алгоритмы для извлечения нужных сведений из графовых баз данных. Как избежать типичных ошибок при моделировании графами.
  • Коллинз М.. Защита сетей. Подход на основе анализа данных
    Защита сетей. Подход на основе анализа данных
    Коллинз М.
    Традиционных способов обнаружения вторжений и анализа системных журналов уже недостаточно для защиты сложных современных сетей. В данной книге специалист по проблемам безопасности Майкл Коллинз предлагает различные методы и инструменты для сбора и анализа данных о трафике. Вы поймете, как используется ваша сеть и что необходимо для обеспечения ее безопасности. Рассматриваются процессы сбора и организации данных, инструменты для их анализа, а также различные аналитические сценарии и методики. Описывается активный контроль и управление трафиком, обнаружение внутренней угрозы, интеллектуальный анализ данных, регрессия и машинном обучении и другие темы.
  • Фоукс Л., Спарроу У.. Изучаем Power Query
    Изучаем Power Query
    Фоукс Л., Спарроу У.
    Power Query – технология, позволяющая соединяться с источниками данных, а также преобразовывать и очищать информацию для ее дальнейшего анализа. Эта книга научит вас создавать интерактивные отчеты и дашборды посредством Excel и Power BI, используя множество источников данных. Вы узнаете о том, как получать доступ к Power Query из разных версий Microsoft Excel и как установить движок Power BI. Также рассмотрен инструмент Power Pivot; особое внимание уделено трудностям, которые могут возникнуть у пользователей Excel при очистке данных с его помощью. Показано, как Power Query нивелирует недостатки, характерные для Power Pivot. В заключение показаны возможности языка M, – его синтаксис и структура рассмотрены на многочисленных примерах. Прочитав книгу, вы научитесь автоматизировать отчетность при помощи Power Query и сможете преобразовывать сырые данные в ценную аналитическую информацию. Для читателей, работающих с отчетами и большими массивами данных.
  • Арлазаров В.Л.. Методы и средства работы с документами
    Методы и средства работы с документами
    Арлазаров В.Л.
    Сборник представляет работы по теоретическим и прикладным аспектам документооборота и смежным задачам распознавания текста, взаимодействия с базами данных, пользовательского интерфейса. Сборник адресован исследователям и разработчикам систем документооборота.
  • Филиппов В.А.. Многомерные СУБД при создании корпоративных информационных систем
    Многомерные СУБД при создании корпоративных информационных систем
    Филиппов В.А.
    Вниманию читателя предлагается высокоэффективная технология создания корпоративных информационных систем, основанная на использовании постреляционных многомерных СУБД (D3 Server, UniVerse, Unidata и др.), а также с использованием таких современных средств как System Builder, DataStage, Business Objects и др.
  • Новиков Б., Горшкова Е.. Основы технологий баз данных
    Основы технологий баз данных
    Новиков Б., Горшкова Е.
    Postgres Professional представляет учебный курс, охватывающий теоретические основы баз данных, управление транзакциями и обеспечение согласованности данных, разграничение доступа, вопросы взаимодействия приложений с СУБД. Рассматривается как классическая реляционная модель данных, так и ее расширения, в том числе объектные. Книга содержит и краткое введение в язык SQL. Читатель, изучающий основы технологий баз данных по этой книге, получит не только фундаментальные знания, но и представление и том, как теория реализуется н практике. Все сведения проиллюстрированы на примере высокопроизводительной СУБД с открытым кодом PostgreSQL. Примеры кода используют специально разработанную демонстрационную базу данных. Практические задания к каждой главе помогают закрепить пройденный материал. Курс рассчитан на разработчиков данных и СУБД, а также на студентов вузов, имеющих базовую подготовку по программированию.
  • Новиков Б., Горшкова Е.. Основы технологий баз данных
    Основы технологий баз данных
    Новиков Б., Горшкова Е.
    Материал первой части учебного пособия составляет основу для базового курса и содержит краткий обзор требований и критериев оценки СУБД и баз данных, теоретическую реляционную модель данных, основные конструкции языка запросов SQL, организацию доступа к базе данных PostgreSQL, вопросы проектирования приложений и основные расширения, доступные в системе PostgreSQL. Вторая часть, добавленная в настоящем издании, содержит материал, который будет полезен разработчикам баз данных и СУБД. В ней подробно рассматриваются структуры хранения, методы выполнения и оптимизации запросов, дополнительные возможности языка SQL, средства поддержки согласованности и надежности. Рассмотрены средства программирования серверов баз данных, средства расширения функциональности PostgreSQL, вопросы создания систем с репликацией, параллельных и распределенных систем баз данных. Издание рассчитано на разработчиков СУБД, а также на студентов вузов, имеющих базовую подготовку по программированию.
  • Смирнов Сергей Николаевич, Киселев Андрей Валентинович. Практикум по работе с базами данных
    Практикум по работе с базами данных
    Смирнов Сергей Николаевич, Киселев Андрей Валентинович
    Практикум представляет методически целостную систему формирования и развития навыков подготовки запросов на языке SQL к базам данных. SQL - наиболее распространенный язык взаимодействия пользователя с системами баз данных, прошедшее несколько этапов международной стандартизации. Практикум построен на трехэтапной процедуре подготовки специалиста: теоретические основы формирования запросов на языке SQL, подробный разбор практических примеров и задания для самостоятельного решения. В финальной части практикума представлены решения всех заданий для самостоятельного решения (для СУБД Oracle). Для студентов, изучающих системы управления базами данных, преподавателей и ассистентов, проводящих занятия по соответствующим курсам и всех, самостоятельно изучающих современные технологии обработки данных.
  • Тамер Ё.М., Вальдуриес П.. Принципы организации распределенных баз данных
    Принципы организации распределенных баз данных
    Тамер Ё.М., Вальдуриес П.
    В книге представлено подробное описание распределенных и параллельных баз данных с учетом новейших технологий. Авторы затрагивают такие темы, как проектирование распределенных и параллельных БД, контроль распределенных данных, распределенная обработка запросов и транзакций, интеграция баз данных. Отдельная глава посвящена обработке больших данных (в частности, обсуждаются распределенные системы хранения, потоковая обработка данных, платформы MapReduce и Spark, анализ графов и озера данных). Обработка веб-данных рассматривается с акцентом на технологию RDF, получившую широкое распространение. В конце глав 2–12 приводятся упражнения, позволяющие закрепить теоретический материал. На сопроводительном сайте читатели найдут информацию об основах реляционных баз данных, обработке запросов, управлении транзакциями и компьютерных сетях. Кроме того, на сайте выложены все рисунки к книге, слайды и решения упражнений (только для преподавателей). Издание может использоваться в качестве учебника для студентов и магистрантов, изучающих информатику и смежные дисциплины, а также заинтересует всех, кто занимается компьютерными науками.
  • Просто BIG DATA
    Просто BIG DATA
    Большие данные — ключевой элемент современного информационного пространства. Практически все, что делает отдельный человек, группы людей, человечество в целом, компании из разных сфер бизнеса, правительства, происходит в рамках глобального информационного поля. Наша работа, наш досуг, шопинг, путешествия — всё тем или иным способом связано с большими данными. Мы получаем и отправляем письма по электронной почте, мы звоним по телефону и звонят нам, мы сёрфим в Интернете и таким образом получаем и отправляем биты информации и находимся внутри системы больших данных. Книга рассказывает о практическом применении технологии в торговле и банковском деле, медицине и метеорологии, о том, как большие данные помогают обеспечивать безопасность, предсказывать погоду и заставляют нас делать покупки. Очень скоро большие данные будут править миром. Современному человеку не уйти от больших данных. Это часть нашей жизни.
  • Мыльников Л.А.. Статистические методы интеллектуального анализа данных
    Статистические методы интеллектуального анализа данных
    Мыльников Л.А.
    Рассмотрены основные методы статистической обработки данных и машинного обучения и их реализация на языке R. Изложены принципы разработки информационных систем и моделей, основанных на данных. Приведены примеры использования методов машинного обучения при решении прикладных задач. Рассмотрены подготовка данных, работа с временными рядами, методы классификации и кластеризации, способы обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением), классические методы интеллектуального анализа данных, способы проверки адекватности получаемых моделей, их сравнения и выбора. В конце разделов приведены вопросы для самоконтроля и задания. Материал соответствует курсам «Статистические методы интеллектуального анализа данных» и «Интеллектуальные системы» при подготовке магистрантов по направлению «Автоматизация технологических процессов и производств». Исходные данные и коды всех примеров на языке R могут быть скачаны с сайта издательства.

© 2007-2019 books.iqbuy.ru 18+