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Trovati 3 documenti.
Basi di dati : tecnologie, architetture e linguaggi per database / Serena Sensini
Apogeo, 2021
Abstract: La progettazione e l'interrogazione di database è un elemento centrale di applicazioni, servizi e piattaforme di vario tipo e dimensione e non può essere ignorata da chi lavora allo sviluppo e al mantenimento di architetture e soluzioni IT. Questo manuale fornisce i fondamenti per lavorare con i dati e i relativi sistemi di gestione, analizzando le tipologie esistenti e le modalità per archiviare ed estrarre informazioni. Dopo aver spiegato come funziona il linguaggio SQL, vengono affrontati i database relazionali (MySQL e PostgreSQL) e quindi quelli NoSQL (MongoDB, Elasticsearch). A questo punto si passa al delicato tema della progettazione di una nuova base di dati suggerendo le best practice per ottenere un buon risultato ed evidenziando quali errori evitare. Per concludere vengono introdotte le tecnologie per lavorare con i big data, le modalità per gestire l'archiviazione su cloud e come ottenere la miglior qualità del dato. Con 185 esercizi disponibili online, una guida pratica, ricca di esempi e suggerimenti, pensata per studenti e professionisti che vogliono imparare a lavorare al meglio con i dati.
Apogeo, 2017
Abstract: La data science è una materia in rapida evoluzione le cui applicazioni spaziano in ambiti diversi della nostra vita. Questo libro insegna a trasformare database caotici e dati non strutturati in dataset omogenei e ordinati attraverso l'impiego degli strumenti essenziali del linguaggio Python per il data mining, il machine learning, la network analysis e l'elaborazione del linguaggio naturale. Il lettore impara ad acquisire dati numerici e testuali eterogenei da fonti diverse come semplici file locali, database e il Web. Scopre come ripulirli e normalizzarli. Lavora su basi di dati SQL e NoSQL, applica strumenti per la rappresentazione grafica e scopre i modelli di analisi statistiche e predittive più utilizzati nel campo del machine learning. Una lettura dedicata a studenti e docenti, ai professionisti alle prime armi e agli sviluppatori in cerca di una guida di riferimento. I requisiti fondamentali sono una normale esperienza di programmazione in Python e un ambiente di sviluppo con installata la versione 3.3 (o superiore) del linguaggio oltre ai moduli e alle librerie specifiche indicate nel testo.
Data science : guida ai principi e alle tecniche base della scienza dei dati / Sinan Ozdemir
Apogeo, 2017