базы данных

MySQL по максимуму, Ботрос С., Тинли Д., 2023.

Хотите выжать из MySQL максимум возможностей? Вам поможет уникальная книга, написанная экспертами для экспертов. Пора изучать лучшие практики, начиная с постановки целей уровня обслуживания, проектирования схем, индексов, запросов и заканчивая настройкой вашего сервера, операционной системы и оборудования, чтобы реализовать потенциал вашей платформы по максимуму. Администраторы баз данных научатся безопасным и практичным способам масштабирования приложений с помощью репликации, балансировки нагрузки, высокой доступности и отказоустойчивости. Это издание было обновлено и переработано с учетом последних достижений в области облачного и самостоятельного хостинга MySQL, производительности InnoDB, а также новых функций и инструментов. Вы сможете разработать платформу реляционных данных, которая будет масштабироваться вместе с вашим бизнесом, и узнаете о передовых методах обеспечения безопасности, производительности и стабильности баз данных.

Роман с Data Science, Как монетизировать большие данные, Зыков Р., 2021.
 
Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа — создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.ru. Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики.

Python для data science, Васильев Ю., 2023.
 
Python — идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для data science» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования и анализа данных в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке принятия решений. Познакомьтесь с богатым набором встроенных структур данных Python для выполнения основных операций, а также о надежной экосистеме библиотек с открытым исходным кодом для data science, включая NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib и другие. Научитесь загружать данные в различных форматах, упорядочивать, группировать и агрегировать датасеты, а также создавать графики, карты и другие визуализации. На подробных примерах стройте реальные приложения, в том числе службу такси, использующую геолокацию, анализ корзины для определения товаров, которые обычно покупаются вместе, а также модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции.

Big Data and Visual Analytics, Suh S.C., Anthony T., 2017.

This book provides users with cutting edge methods and technologies in the area of  big data and visual analytics, as well as an insight to the big data and data analytics research conducted by world-renowned researchers in this field. The authors present comprehensive educational resources on big data and visual analytics covering state-of-the art techniques on data analytics, data and information visualization, and visual analytics. Each chapter covers  specific topics related to big data and data analytics as virtual data machine, security of  big data, big data applications, high performance computing cluster, and big data implementation techniques. Every chapter includes a description of an unique contribution to the area of big data and visual analytics. This book is a valuable resource for researchers and professionals working in the area of big data, data analytics, and information visualization. Advanced-level students studying computer science will also find this book helpful as a secondary textbook or reference.

Access Data Analysis Cookbook, Bluttman K., Freeze W., 2007.

If you have large quantities of data in a Microsoft Access database, and need to study that data in depth, this book is a data cruncher's dream. Access Data Analysis Cookbook offers practical recipes to solve a variety of common problems that users have with extracting Access data and performing calculations on it. Each recipe includes a discussion on how and why the solution works.

Введение в системы баз данных, Дейт К.Дж., 2005.

Новое издание фундаментального труда Криса Дейта представляет собой исчерпывающее введение в очень обширную в настоящее время теорию систем баз данных. С помощью этой книги читатель сможет приобрести фундаментальные знания в области технологии баз данных, а также ознакомиться с направлениями, по которым рассматриваемая сфера деятельности, вероятно, будет развиваться в будущем. Книга предназначена для использования в основном в качестве учебника, а не справочника, и поэтому, несомненно, вызовет интерес у программистов-профессионалов, научных работников и студентов, изучающих соответствующие курсы в высших учебных заведениях. В ней сделан акцент на усвоении сути и глубоком понимании излагаемого материала, а не просто на его формальном изложении. Книга, безусловно, будет полезна всем, кому приходится работать с базами данных или просто пользоваться ими.

Базы данных, Учебник, Кузнецов С.Д., 2012.

Учебник создан в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом по направлению подготовки «Прикладная математика и информатика» (квалификация «бакалавр»). В учебнике обсуждаются потребности разработчиков информационных систем в технологии баз данных, рассматриваются основные функции и типовая архитектура СУБД, а также приводится краткая характеристика нескольких популярных моделей данных. Подробно описывается реляционная модель данных, проектирование реляционных баз данных с использованием принципов нормализации и на основе семантических диаграммных моделей данных. В учебнике представлены также основные методы и алгоритмы, используемые в SQL-ориентированных СУБД; наиболее важные черты языка SQL как отдельной модели данных. Для студентов учреждений высшего профессионального образования. Может быть использован студентами, обучающимися по направлениям подготовки «Информатика и вычислительная техника» и «Прикладная математика».

Базы данных, Часть 2, Администрирование, Учебное пособие, Волк В.К., 2018.

Учебное пособие содержит пять тематических разделов, в которых рассматриваются основные аспекты технологии администрирования баз данных: первый раздел − архитектура физической модели данных и типовые алгоритмы управления данными; второй и третий разделы − индексные структуры данных, алгоритмы поиска и процедурные планы выполнения SQL-запросов; четвертый раздел − концепции и методы защиты информации, реализуемые серверами баз данных; пятый раздел – архитектура системы информационной безопасности сервера MS SQL-Server и программные средства управления правами доступа. Завершает учебное пособие лабораторный практикум, включающий семь лабораторных работ исследовательского характера, выполнение которых предполагает использование инструментальных средств администрирования, предоставляемых разработчиком сервера баз данных. Изложение учебного материала иллюстрировано практическими примерами и сопровождается ссылками на официальные интернет-ресурсы разработчика. Пособие предназначено для студентов IT-специальностей и может быть рекомендовано широкому кругу IT-специалистов для начального освоения технологии администрирования баз данных.