Inne
W dziale Inne znajdziecie książki dotyczące projektowania hurtowni danych. Poznacie pozostałe technologie bazodanowe typu InterBase czy Visual Fox Pro oraz rozszerzenie LINQ do Microsoft .NET framwork, które umożliwia natywną komunikacje z bazami danych. Zapoznacie się z Transact SQL, odmianą języka SQL, używaną przez Microsoft. Dzięki publikacjom omawiającym języki programowania Delphi czy C++ wraz z ich zintegrowanymi środowiskami programistycznymi (IDE), nauczycie się modelować, programować, zarządzać relacyjnymi bazami danych, archiwizować i odzyskiwać dane oraz przetwarzać i raportować wyniki.
Książki, ebooki, audiobooki, kursy video z kategorii: Inne dostępne w księgarni Ebookpoint
-
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
-
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
-
Power Query w Excelu i Power BI. Zbieranie i przekształcanie danych
-
Microsoft Power BI. Jak modelować i wizualizować dane oraz budować narracje cyfrowe. Wydanie III
-
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II
-
Potoki danych. Leksykon kieszonkowy. Przenoszenie i przetwarzanie danych na potrzeby ich analizy
-
SQL Server. Kurs video. Zarządzanie danymi i bazami danych krok po kroku
-
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
-
Inżynieria danych w praktyce. Kluczowe koncepcje i najlepsze technologie
-
Siatka danych. Nowoczesna koncepcja samoobsługowej infrastruktury danych
-
Power BI. Kurs video. Kompleksowe przygotowanie do pracy Power BI developera
-
Spark. Błyskawiczna analiza danych. Wydanie II
-
Projektowanie baz danych dla każdego. Przewodnik krok po kroku. Wydanie IV
-
Zaawansowana analiza danych. Jak przejść z arkuszy Excela do Pythona i R
-
Storytelling danych. Poradnik wizualizacji danych dla profesjonalistów
-
Podstawy wizualizacji danych. Zasady tworzenia atrakcyjnych wykresów
-
Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego
-
Zarządzanie danymi w zbiorach o dużej skali. Nowoczesna architektura z siatką danych i technologią Data Fabric. Wydanie II
-
Google Analytics od podstaw. Analiza wpływu biznesowego i wyznaczanie trendów
-
Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II
-
NoSQL. Kompendium wiedzy
-
Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych
-
Umiejętności analityczne w pracy z danymi i sztuczną inteligencją. Wykorzystywanie najnowszych technologii w rozwijaniu przedsiębiorstwa
-
Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie
-
Przewodnik po MongoDB. Wydajna i skalowalna baza danych. Wydanie III
-
Zapytania w SQL. Przyjazny przewodnik. Wydanie IV
-
Korporacyjne jezioro danych. Wykorzystaj potencjał big data w swojej organizacji
-
T-SQL dla zaawansowanych. Przewodnik programisty. Wydanie IV
-
Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego
-
Wprowadzenie do systemów baz danych. Wydanie VII
-
Elasticsearch. Kurs video. Pozyskiwanie i analiza danych
-
Skazany na sukces. Kariera w Data Science
-
NoSQL, NewSQL i BigData. Bazy danych następnej generacji
-
AI w Excelu. Kurs video. Automatyzacja zadań w pracy
-
Power BI Desktop. Kurs video. Wykorzystanie narzędzia w analizie i wizualizacji danych
-
Certyfikowany Scrum Master. Kurs video. Rola lidera w zarządzaniu projektem
-
Poznaj Tableau 2022. Wizualizacja danych, interaktywna analiza danych i umiejętność data storytellingu. Wydanie V
-
NoSQL. Przyjazny przewodnik
-
Data Science - zawód przyszłości. Kurs video. Jak rozpocząć karierę w pracy z danymi
-
Linux Server. Kurs video. Usługi serwerowe, skrypty i środowisko graficzne
-
Wizualizacja danych. Pulpity nawigacyjne i raporty w Excelu
-
Hadoop. Komplety przewodnik. Analiza i przechowywanie danych
-
Microsoft Power BI. Jak modelować i wizualizować dane oraz budować narracje cyfrowe. Wydanie II
-
Anonimizacja i maskowanie danych wrażliwych w przedsiębiorstwach
-
Natural Language Understanding with Python. Combine natural language technology, deep learning, and large language models to create human-like language comprehension in computer systems
-
Database Internals. A Deep Dive into How Distributed Data Systems Work
-
Big Data. Krótkie Wprowadzenie 30
-
MongoDB. Kurs video. Podstawy pracy z dokumentową bazą danych
-
Dane grafowe w praktyce. Jak technologie grafowe ułatwiają rozwiązywanie złożonych problemów
-
Spark. Zaawansowana analiza danych
-
Data Engineering with Scala and Spark. Build streaming and batch pipelines that process massive amounts of data using Scala
-
Building Statistical Models in Python. Develop useful models for regression, classification, time series, and survival analysis
-
The Enterprise Data Catalog
-
Machine Learning Techniques for Text. Apply modern techniques with Python for text processing, dimensionality reduction, classification, and evaluation
-
Python Data Analysis Cookbook. Clean, scrape, analyze, and visualize data with the power of Python!
-
Microsoft Project. Kurs video. Zarządzanie projektami w praktyce
-
Dziennikarstwo danych i data storytelling
-
Bazy danych. Podstawy projektowania i języka SQL
-
Data Engineering with Databricks Cookbook. Build effective data and AI solutions using Apache Spark, Databricks, and Delta Lake
-
Rola archiwów w procesie wdrażania systemów elektronicznego zarządzania dokumentacją. Z doświadczeń archiwów szkół wyższych, instytucji naukowych i kulturalnych oraz państwowych i samorządowych jednostek organizacyjnych
-
Deciphering Data Architectures
-
Bazy danych. Pierwsze starcie
-
Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania
-
Projektowanie baz danych dla każdego. Przewodnik krok po kroku
-
Azure Data Factory Cookbook. Build ETL, Hybrid ETL, and ELT pipelines using ADF, Synapse Analytics, Fabric and Databricks - Second Edition
-
Managing Data Integrity for Finance. Discover practical data quality management strategies for finance analysts and data professionals
-
Data Ingestion with Python Cookbook. A practical guide to ingesting, monitoring, and identifying errors in the data ingestion process
-
Data Modeling with Snowflake. A practical guide to accelerating Snowflake development using universal data modeling techniques
-
Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania. Wydanie II
-
Inżynieria niezawodnych baz danych. Projektowanie systemów odpornych na błędy
-
MongoDB w akcji
-
Data Governance Handbook. A practical approach to building trust in data
-
Data Engineering with Google Cloud Platform. A guide to leveling up as a data engineer by building a scalable data platform with Google Cloud - Second Edition
-
Forecasting Time Series Data with Prophet. Build, improve, and optimize time series forecasting models using Meta's advanced forecasting tool - Second Edition
-
Fundamentals of Data Visualization. A Primer on Making Informative and Compelling Figures
-
Data Modeling with Tableau. A practical guide to building data models using Tableau Prep and Tableau Desktop
-
Web scraping. Kurs video. Zautomatyzowane pozyskiwanie danych z sieci
-
The Definitive Guide to Data Integration. Unlock the power of data integration to efficiently manage, transform, and analyze data
-
Kibana 8.x - A Quick Start Guide to Data Analysis. Learn about data exploration, visualization, and dashboard building with Kibana
-
Mastering Tableau 2023. Implement advanced business intelligence techniques, analytics, and machine learning models with Tableau - Fourth Edition
-
Expert Data Modeling with Power BI. Enrich and optimize your data models to get the best out of Power BI for reporting and business needs - Second Edition
-
Microsoft Azure SQL Database Krok po kroku
-
Struktury danych z przymrużeniem oka. Zabawna przygoda z przykładami pachnącymi kawą
-
Delphi 2007 dla WIN32 i bazy danych
-
Badanie danych. Raport z pierwszej linii działań
-
Archiwizacja i odzyskiwanie danych
-
Hands-On Salesforce Data Cloud
-
Streaming Databases
-
The Ultimate Guide to Snowpark. Design and deploy Snowpark with Python for efficient data workloads
-
Data Quality in the Age of AI. Building a foundation for AI strategy and data culture
-
Learn SQL using MySQL in One Day and Learn It Well. SQL for beginners with Hands-on Project
-
Principles of Data Science. A beginner's guide to essential math and coding skills for data fluency and machine learning - Third Edition
-
Cracking the Data Engineering Interview. Land your dream job with the help of resume-building tips, over 100 mock questions, and a unique portfolio
-
Data Engineering with AWS. Acquire the skills to design and build AWS-based data transformation pipelines like a pro - Second Edition
-
Building ETL Pipelines with Python. Create and deploy enterprise-ready ETL pipelines by employing modern methods
-
Practical MongoDB Aggregations. The official guide to developing optimal aggregation pipelines with MongoDB 7.0
-
Serverless Machine Learning with Amazon Redshift ML. Create, train, and deploy machine learning models using familiar SQL commands
-
Responsible AI in the Enterprise. Practical AI risk management for explainable, auditable, and safe models with hyperscalers and Azure OpenAI
-
Data Wrangling with SQL. A hands-on guide to manipulating, wrangling, and engineering data using SQL
-
Graph Data Modeling in Python. A practical guide to curating, analyzing, and modeling data with graphs
-
Data Engineering with dbt. A practical guide to building a cloud-based, pragmatic, and dependable data platform with SQL
-
Driving Data Quality with Data Contracts. A comprehensive guide to building reliable, trusted, and effective data platforms
-
LaTeX Graphics with TikZ. A practitioner's guide to drawing 2D and 3D images, diagrams, charts, and plots
-
Unleashing Your Data with Power BI Machine Learning and OpenAI. Embark on a data adventure and turn your raw data into meaningful insights
-
A BIM Professional's Guide to Learning Archicad. Boost your design workflow by efficiently visualizing, documenting, and delivering BIM projects
-
Practical Guide to Azure Cognitive Services. Leverage the power of Azure OpenAI to optimize operations, reduce costs, and deliver cutting-edge AI solutions
-
Platform and Model Design for Responsible AI. Design and build resilient, private, fair, and transparent machine learning models
-
Learning Tableau 2022. Create effective data visualizations, build interactive visual analytics, and improve your data storytelling capabilities - Fifth Edition
-
Autodesk Civil 3D 2024 from Start to Finish. A practical guide to civil infrastructure design, modeling, and analysis
-
CompTIA Data+: DAO-001 Certification Guide. Complete coverage of the new CompTIA Data+ (DAO-001) exam to help you pass on the first attempt
-
SQL Query Design Patterns and Best Practices. A practical guide to writing readable and maintainable SQL queries using its design patterns
-
AI-Powered Commerce. Building the products and services of the future with Commerce.AI
-
Machine Learning in Microservices. Productionizing microservices architecture for machine learning solutions
-
Data Wrangling with R. Load, explore, transform and visualize data for modeling with tidyverse libraries
-
Azure Machine Learning Engineering. Deploy, fine-tune, and optimize ML models using Microsoft Azure
-
Machine Learning Model Serving Patterns and Best Practices. A definitive guide to deploying, monitoring, and providing accessibility to ML models in production
-
Building Analytics Teams. Harnessing analytics and artificial intelligence for business improvement
-
The Art of Data-Driven Business. Transform your organization into a data-driven one with the power of Python machine learning
-
Python Feature Engineering Cookbook. Over 70 recipes for creating, engineering, and transforming features to build machine learning models - Second Edition