ДМК-Пресс Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление Брантон Стивен Л., Куц Дж. Натан

Если вы хотите использовать Power BI или Excel для анализа данных, реальные примеры из этой книги позволят вам иначе посмотреть на свои отчеты. С правильно спроектированной моделью данных ответы на все вопросы будут предельно простыми! • Читая эту книгу, вы • - освоите базовые концепции моделирования данных, включая таблицы, связи и ключи • - познакомитесь с распространенными схемами данных «звезда» и «снежинка» и общими техниками моделирования • - усвоите важность гранулярности • - узнаете, как использовать несколько таблиц фактов (например, продажи и закупки) в единой модели данных • - научитесь производить расчеты с календарем, используя таблицы с датами • - освоите отслеживание исторических атрибутов, таких как адреса покупателей или привязку клиентов к менеджерам • - узнаете, как использовать снимки для подсчета количества товаров в наличии • - научитесь эффективно работать с несколькими валютами одновременно • - приобретете знания для анализа событий с определенной длительностью, включая пересекающиеся интервалы • - сможете определить, какая модель данных лучше отвечает вашей специфике работы

В этой книге детально рассматривается обновленная версия MongoDB 4.2 – мощной системы управления базами данных. Вы узнаете о том, как эта безопасная, высокопроизводительная система обеспечивает гибкие модели данных, высокую их доступность и горизонтальную масштабируемость. Авторы представляют руководство для разработчиков баз данных, расширенные настройки для системных администраторов и сценарии использования MongoDB в различных проектах • Прочитав руководство, вы научитесь • работать с MongoDB, выполнять операции записи, находить документы и создавать сложные запросы • индексировать коллекции, агрегировать данные и использовать транзакции для своего приложения • настраивать набор локальных реплик и оценивать взаимодействие репликации с вашим приложением • настраивать компоненты кластера и выбирать ключ шардинга для различных приложений • исследовать аспекты администрирования приложений, настраивать аутентификацию и авторизацию • использовать статистику при мониторинге, резервном копировании и восстановлении развертываний, а также системные настройки при развертывании MongoDB

Есть у вас практический опыт использования системы бизнес аналитики Tableau или вы делаете свои первые шаги в этой области, данная книга позволит вам научиться строить наглядные интерактивные визуализации данных • Автор книги Райан Слипер – один из наиболее квалифицированных консультантов по Tableau – использует советы и практические задания для демонстрации использования системы с целью получения важной аналитической информации из данных • Краткое содержание частей книги • основы: знакомство и первые шаги в Tableau • типы диаграмм: пошаговая инструкция по построению в Tableau разнообразных визуализаций • практические советы и хитрости: инновационный подход к применению параметров и теории цвета, советы по повышению эффективности рабочих книг Tableau и многое другое • план действий: знакомство с планом действий INSIGHT, особый подход к построению дашбордов (dashboard) в Tableau • рассказываем историю: изучаем эффективные тактики построения рассказа на основе данных, которые вы сможете незамедлительно применить на практике

Современный мир невозможно представить без данных, и от их визуального представления во многом зависит эффективность работы с ними. Эта книга подробно рассказывает о Yandex DataLens - одном из мощнейших средств анализа и визуализации данных • Среди рассматриваемых тем • - подключение к данным из разных источников, в том числе управляемых баз данных • - подготовка и преобразование исходных данных для анализа и визуализации • - знакомство со всеми типами диаграмм, доступными в Yandex DataLens, на конкретных примерах • - создание полноценных многостраничных интерактивных дашбордов • - полный обзор функций, доступных в Yandex DataLens • - вся мощь оконных функций на примерах с созданием шпаргалки • - LOD-выражения и особенности их использования с созданием шпаргалки • - использование методов машинного обучения при визуализации данных в Yandex DataLens

Визуализация данных играет важную роль на всех этапах статистического анализа - от первичного ознакомления со свойствами данных до диагностики качества построенных моделей и представления полученных результатов. Из всего разнообразия статистических программ выделяется R - интенсивно развивающаяся и свободно распространяемая система статистических вычислений, в которой реализовано множество классических и современных методов анализа данных. Программные реализации алгоритмов, входящих в базовую версию R, проверены на практике не одним поколением пользователей и ученых. Кроме того, пользователи R постоянно разрабатывают многочисленные дополнения (т.н. "пакеты") для этой системы. Настоящая книга посвящена ggplot2 - одному из таких пакетов, который значительно расширяет и без того богатые базовые графические возможности R

Пройдите подготовку к экзамену DA-100 и продемонстрируйте свои умения в области анализа данных и визуализации с помощью Power BI • Написанная для аналитиков данных, желающих подтвердить свой статус, эта книга фокусируется на критическом мышлении и процессе принятия решений, необходимых для успешной деятельности в роли сертифицированного специалиста • Экзамен DA-100 концентрируется на проверке навыков и знаний, необходимых для получения, профилирования, очистки, преобразования и загрузки данных, проектирования и разработки моделей данных, создания мер на DAX, оптимизации работы моделей, создания отчетов и дашбордов, повышения удобства использования отчетов, проведения расширенного анализа, управления наборами данных, а также создания и использования рабочих областей

Язык программирования Python является оптимальным выбором для исследователей-аналитиков, поскольку позволяет создавать прототипы, визуализировать и анализировать наборы данных малого и среднего размера. Бесчисленное количество предприятий обращается к Python для решения задач, связанных с выявлением особенностей поведения потребителей и превращением исходных данных в действенную информацию о клиентах. Настоящая книга рассказывает, как с помощью научного инструментария Python получать и анализировать данные из наиболее популярных сетей, таких как Facebook, Twitter, Stack Exchange и др. В русскоязычное издание добавлено приложение об анализе данных из сети «ВКонтакте» • Издание предназначено для специалистов по анализу данных, а также будет полезно всем разработчикам на Python, желающим извлекать коммерческую пользу из социальных сетей

Анализ вредоносных программ и анализ дампов памяти – это мощные методы анализа и расследования, используемые в реверс-инжиниринге, цифровой криминалистике и при реагировании на инциденты. Из-за того, что злоумышленники становятся все более изощренными и осуществляют атаки с использованием сложного вредоносного ПО на критические инфраструктуры, центры обработки данных и другие организации, обнаружение и расследование таких вторжений, реагирование на них имеют решающее значение для профессионалов в области информационной безопасности • Данная книга обучает концепциям, методам и инструментам, позволяющим понять поведение и характеристики вредоносных программ с помощью их анализа, а также методам исследования и поиска с использованием криминалистического анализа дампов памяти

Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Общепринятые алгоритмы науки о данных и инструменты предсказательной аналитики трактуют данные о поведении клиентов, такие как клики на веб-сайте или покупки в супермаркете, аналогично любым другим данным. Однако в этой книге представлены мощные методы, специально приспособленные для анализа поведенческих данных • Усовершенствованный экспериментальный дизайн позволяет вам получать максимальную отдачу от ваших A/B-тестов, тогда как причинно-следственные диаграммы позволяют выявлять причины поведений, даже если вы не можете проводить эксперименты • Книга написана в доступном стиле для исследователей данных, бизнес-аналитиков и бихевиористов

До недавнего времени для проведения анализа сетей требовалось специализированное программное обеспечение. Однако недавно инструменты для этого появились в среде статистического программирования R. Помимо того, что методы анализа сетей стали доступны более широкому кругу специалистов по статистике, пакет R предоставил исследователям обширные возможности по управлению данными, графической визуализации и статистическому моделированию. Книга является руководством пользователя по анализу сетей в среде R. Она концентрируется на четырех основных задачах, с которыми обычно сталкивается специалист в этой области: управление сетевыми данными, визуализация сети, описание сети и моделирование сети. Все примеры сопровождаются программным кодом на языке R

Цифровой композитинг - основа производства визуальных эффектов. Книга, которую вы держите в руках, дает исчерпывающий обзор технических и художественных аспектов этой процедуры. Издание подойдет как новичкам в качестве подробного руководства, так и профессионалам - как справочник, охватывающий широкий спектр тем • - работа с разными форматами файлов • - создание и изменение маски • - трекинг и стабилизация изображения • - 3D-композитинг • - использование изображений с расширенным динамическим диапазоном (HDR) • - анализ композитинга кадров по материалам фильмов "Хроники Нарнии: Лев, колдунья и волшебный шкаф", "Золотой компас", "Суперсемейка", "Кинг Конг", "Властелин колец: Возвращение короля", "Город грехов", "Человек-паук 2" и "Звёздные войны: Эпизод 3 - Месть ситхов" - и многие другие

Всё, что регистрирует человек и созданные им машины, может считаться данными. Фиксируя новое и переводя архивы в цифровую форму, мы с каждым днём производим всё больше данных. Но гораздо чаще случается так, что данные разбросаны по всемирной сети на многочисленных страницах онлайновых магазинов, заметках в социальных сетях, логах серверов и т.п. Прежде чем начать работать с такими данными, их необходимо собрать и сохранить в пригодном для анализа виде. Решению этих вопросов и посвящена данная книга • Основной материал книги разделён на две части. В первой части дано краткое введение в R - описание среды разработки, языка и основных пакетов-расширений. Вторая часть посвящена непосредственно сбору данных: работе с открытыми данными, извлечению данных из веб-страниц и из социальных сетей