Работа с BigData в облаках. Обработка и хранение данных с примерами из Microsoft Azure

Перед вами - первая исходно русскоязычная книга, в которой на реальных примерах рассматриваются секреты обработки больших данных (Big Data) в облаках. Основное внимание уделено решениям Microsoft Azure и AWS. Рассматриваются все этапы работы - получение данных, подготовленных для обработки в облаке, использование облачных хранилищ, облачных инструментов анализа данных. Особое внимание уделено службам SAAS, продемонстрированы преимущества облачных технологий по сравнению с решениями, развернутыми на выделенных серверах или в виртуальных машинах. Книга рассчитана на широкую аудиторию и послужит превосходным ресурсом для освоения Azure, Docker и других незаменимых технологий, без которых немыслим современный энтерпрайз.

В учебнике рассмотрены и проанализированы: базы данных и СУБД, данные и ЭВМ, концепция баз данных, архитектура СУБД, инфологическая, даталогическая и физическая модели данных, типы даталогических моделей данных, представление данных с помощью модели "сущность - связь", диаграмма "сущность - связь", целостность данных. Дан обзор нотаций, используемых при построении диаграмм "сущность - связь". Подробно рассмотрены: реляционные базы данных, операции с таблицами реляционных баз данных, правила порождения реляционных отношений из модели "сущность - связь. Подробно представлены разделы: средства ускоренного доступа к данным, язык SQL, физическая организация СУБД, "клиент-серверная" архитектура, обработка распределенных данных и структура сервера базы данных. В учебнике также сформулированы концептуальные основы понятия "знание", изложены понятия и определения знаний, баз знаний, модели представления знаний. Здесь же даны: принципы построения систем, ориентированных на анализ данных - хранилища данных, модели данных, используемые при построении хранилищ данных. Заканчивается учебник рассмотрением вопросов по защите данных. Для студентов учреждений среднего профессионального образования, обучающихся по укрупненной группе специальностей 09.02.00 "Информатика и вычислительная техника".

В учебнике рассмотрены и проанализированы базы данных и СУБД, данные и ЭВМ, концепция баз данных, архитектура СУБД, инфологическая, даталогическая и физическая модели данных, типы даталогических моделей данных, представление данных с помощью модели «сущность — связь», диаграмма «сущность — связь», целостность данных. Представлен обзор нотаций, используемых при построении диаграмм «сущность — связь». Подробно описаны реляционные базы данных, операции с таблицами реляционных баз данных, правила порождения реляционных отношений из модели «сущность — связь». Представлены средства ускоренного доступа к данным, язык SQL, физическая организация СУБД, клиент-серверная архитектура, обработка распределенных данных и структура сервера базы данных. Сформулированы концептуальные основы понятия «знание», изложены понятия и определения знаний, баз знаний, модели представления знаний, приведены принципы построения систем, ориентированных на анализ данных — хранилища данных, модели данных, используемые при построении хранилищ данных. Рассмотрены вопросы по защите данных. .Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. .Предназначен для студентов бакалавриата и магистратуры всех специальностей, а также для аспирантов и слушателей

Изложена работа с формулами, встроенными функциями, таблицами, диаграммами, визуализацией данных на географических картах, импорт данных из различных источников и Интернет-ресурсов, а также разработка макросов на языке программирования VBA. Темы упорядочены от простых по основам работы до более сложных, связанных с разработкой программных приложений с графическим интерфейсом. Стиль изложения материала основан на пошаговом описании действий с рисунками (скриншотами) полученных результатов на каждом этапе выполнения. Пособие позволяет освоить работу в программе Microsoft Excel и может быть использовано как для самостоятельного изучения, так и для проведения лабораторных, практических работ и научно-технических вычислений.

Изложена работа с формулами, встроенными функциями, таблицами, диаграммами, визуализацией данных на географических картах, импорт данных из различных источников и Интернет-ресурсов, а также разработка макросов на языке программирования VBA. Темы упорядочены от простых по основам работы до более сложных, связанных с разработкой программных приложений с графическим интерфейсом. Стиль изложения материала основан на пошаговом описании действий с рисунками (скриншотами) полученных результатов на каждом этапе выполнения. Пособие позволяет освоить работу в программе Microsoft Excel и может быть использовано как для самостоятельного изучения, так и для проведения лабораторных, практических работ и научно-технических вычислений.

В учебнике рассмотрены следующие вопросы: теория, методология и практика работы с данными, базами данных, базами знаний и хранилищами данных; модели представления данных в памяти компьютера — модель «сущность — связь»; дореляционные модели представления данных, реляционные базы данных; проектирование реляционных баз данных; направления развития баз данных; физическая организация систем управления базами данных. . .Сформулированы концептуальные основы понятия «знание», изложены понятия и определения знаний, баз знаний, модели представления знаний. Здесь же даны принципы построения систем, ориентированных на анализ данных, — хранилища данных, модели данных, используемые при построении хранилищ данных. Рассмотрены основные вопросы защиты данных, обеспечения их безопасности и секретности, а также системы хранения и обработки больших данных. . .Учебник предназначен для бакалавров и магистрантов всех специальностей, а также для аспирантов и слушателей ИПК. .

В учебном пособии подробно рассматриваются возможности использования программ статистической обработки данных STATISTICA и R. Даны теоретические основы статистического анализа. Пособие предназначено для школьников и студентов, а также может использоваться педагогами, работающими в системе дополнительного образования детей. .

В учебнике представлена информация об основных методах и средствах автоматизации вычислительных процессов, используемых при обработке данных; о способах представления и модели порождения экспериментальных данных; о моделях данных и классификации задач обработки; об организации пользовательского интерфейса в автоматизированных системах обработки экспериментальных данных. Работа содержит структурированные главы, посвященные особенностям проведения экспериментальных исследований. Четко и логично описаны особенности применения программного обеспечения для обработки экспериментальных данных. Курс лекций содержит теоретический материал и основные алгоритмы обработки экспериментальных данных, применяемые в промышленной статистике. .Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения. .Для студентов и аспирантов укрупненной группы специальностей «Информатика и вычислительная техника».

Показаны математические методы обработки информации в дискретной форме. Пособие построено на концепции интеграции предметных областей математики и информатики. Рассмотрены элементы теории множеств и отношений, элементы комбинаторики, вероятностные методы обработки данных. Для студентов высших учебных заведений гуманитарного профиля, изучающих дискретную математику, математическую статистику и смежные дисциплины.

Показаны математические методы обработки информации в дискретной форме. Пособие построено на концепции интеграции предметных областей математики и информатики. Рассмотрены элементы теории множеств и отношений, элементы комбинаторики, вероятностные методы обработки данных. Для студентов высших учебных заведений гуманитарного профиля, изучающих дискретную математику, математическую статистику и смежные дисциплины.