Ziemia do bazy: nadaję komunikat w języku SQL! Pobieranie i modyfikowanie informacji, czyli jak porozumieć się z relacyjną bazą danych Tworzenie baz danych, czyli jak wcielić w życie własną koncepcję centrum informacji Uprawnienia użytkowników, czyli kto i po co może korzystać z Twojej bazy danych SQL to dziś właściwie jedyny poważny język używany do tworzenia i obsługi relacyjnych baz danych, niezależnie od tego, czy są to bazy Microsoftu, Oracle czy Sun Microsystems. I choć nie wszędzie działa dokładnie tak samo, bez jego znajomości nie ma co marzyć o swobodnym korzystaniu z bazy, nie mówiąc już o jej stworzeniu. Jeśli więc taka baza jest Ci potrzebna, jeśli chcesz zorientować się, jak ułożyć dane w sposób najwygodniejszy dla siebie albo precyzyjnie wysegregować to, czego akurat szukasz, musisz opanować SQL - inaczej serwer bazodanowy nijak Cię nie zrozumie. Trzecie wydanie tej książki traktuje o języku SQL w wersji dla SQL Server firmy Microsoft. Autorzy szybko przeprowadzą Cię od instalacji serwera bazodanowego, przez najróżniejsze operacje na przykładowej, niewielkiej bazie AdventureWorksLT, aż po kwestie związane z tworzeniem własnej bazy i nadawaniem uprawnień jej użytkownikom. Ponadto znajdziesz tu ważne (i nowe!) informacje o partycjonowaniu danych i wydajności zapytań. Bezcennym wsparciem w trakcie nauki będą dla Ciebie zadania - ich rozwiązanie pozwoli Ci poczuć się pewniej i sprawdzić swoje wiadomości w praktyce. Jeśli chcesz rozpocząć swoją przygodę z bazami danych albo odświeżyć swoje informacje, trafiłeś doskonale! Trochę teorii, czyli modele baz danych i standardy języka SQL Odczytywanie danych z wybranej tabeli Wybieranie i grupowanie wierszy Łączenie tabel i wyników zapytań Partycjonowanie wierszy oraz funkcje rankingu, analityczne i okienkowe Podzapytania i wydajność zapytań Transakcje i współbieżność Bazy danych i tabele Widoki i indeksy Nadawanie i odbieranie uprawnień Stwórz bazę na bazie języka SQL!
Szeliga Marcin Books


Ostatnia dekada przyniosła bezprecedensowy rozwój sztucznej inteligencji, obejmujący zarówno badania nad algorytmami uczenia maszynowego, jak i ich zastosowanie w różnych dziedzinach życia. Wyzwanie stanowi niedobór specjalistów, którzy łączą umiejętności modelowania danych z językami analizy danych, takimi jak SQL, R czy Python. Inżynieria danych wymaga interdyscyplinarnej wiedzy z algebry, geometrii, statystyki, rachunku prawdopodobieństwa i algorytmiki, a także umiejętności programowania. Sztuczna inteligencja jest przedmiotem intensywnych badań, co wymaga regularnego dokształcania. Książka łączy teorię z praktyką, przedstawiając rozwiązania typowych problemów, takich jak prognozowanie zysków czy ocena ryzyka kredytowego. Każdy przykład służy do wyjaśnienia określonych zagadnień, od narzędzi po optymalizację modeli. Publikacja jest skierowana do tych, którzy chcą rozwijać praktyczną znajomość statystyki, wizualizacji danych oraz języków analizy danych. Znajdą w niej informacje potrzebne do tworzenia systemów uczenia maszynowego, co będzie przydatne zarówno dla studentów kierunków informatycznych, jak i dla analityków, programistów czy statystyków.