Libros de Bases de datos

Esta obra está dirigida a estudiantes de ciclos formativos de grado superior en informática, especialmente para el módulo de Acceso a Datos. La tercera edición actualiza contenidos conforme a los cambios tecnologicos y pedagogicos mas recientes, manteniendo un enfoque practico y didactico. Contenido destacado:- Fundamentos de persistencia de datos.- Acceso a bases de datos relacionales con JDBC.- Uso de XML y JSON como formatos de intercambio.- Programacion con Hibernate y JPA.- Introduccion a bases de datos NoSQL.- Ejercicios practicos y ejemplos de codigo en Java. Objetivo del libro:Formar al lector en el manejo eficiente de datos desde aplicaciones Java, combinando teoria con practica para facilitar el aprendizaje y la aplicacion profesional.

Azure OpenAI para aplicaciones nativas en la nube Si desea descubrir cómo crear soluciones inteligentes, escalables y seguras con la potencia de Azure OpenAI Service, ha llegado al libro indicado. En esta guia practica y detallada, el arquitecto de IA Adrian Gonzalez Sanchez le muestra paso a paso como aprovechar modelos avanzados de inteligencia artificial generativa, como GPT-5 y GPT-o4, integrados en la plataforma Microsoft Azure. Gracias a esta lectura, aprendera a configurar recursos de Microsoft Azure, diseñar arquitecturas end-to-end, trabajar con API, planear el coste y el consumo de modelos, gestionar la privacidad y seguridad de los datos y optimizar el rendimiento. Tambien explorara casos de uso reales y estrategias de implementacion que le permitiran aplicar los modelos de Azure OpenAI Service con eficacia en distintos contextos empresariales. Repleto de ejemplos, buenas practicas y consejos de expertos del sector, este libro es una herramienta imprescindible para desarrolladores, arquitectos de software, cientificos de datos, ingenieros de IA y responsables de producto que buscan llevar la inteligencia artificial generativa a un nuevo nivel. Con este libro lograra: oDesarrollar aplicaciones nativas en la nube con Azure OpenAI Service oImplementar, personalizar e integrar Azure OpenAI Service dentro de sus aplicaciones oPersonalizar grandes modelos de lenguaje y orquestar la IA con los datos y las bases de conocimiento de la empresa oUsar roadmaps avanzadas para planificar sus proyectos de IA generativa oEstimar costes y preparar las implantaciones de IA generativa en entornos corporativos Sin duda, esta es la guia esencial para transformar el potencial de la inteligencia artificial generativa en soluciones concretas, eficaces y listas para escalar en el entorno empresarial. 'Estamos en un momento apasionante. La IA ya esta transformando todos los campos, como la ingenieria, la medicina, la educacion y las industrias. Ahora, con la IA generativa, esta transformacion sera aun mas profunda. Azure OpenAI es la plataforma que empezo y sigue en el centro de esta revolucion' Jordi Ribas - CVP, Search & AI at Microsoft Adrian Gonzalez Sanchez es un arquitecto senior de datos e IA en Microsoft, profesor en IE Business School y HEC Montreal, e instructor para O'Reilly, LinkedIn Learning, The Linux Foundation y DeepLearning.AI.

La ingeniería de datos ha crecido rápidamente en la última década. Esto ha ocasionado que muchos ingenieros de software, científicos de datos y analistas se hayan quedado estancados y busquen conseguir una vision completa de esta materia. Si quiere estar a la ultima y desea aprender a planificar y desarrollar sistemas para satisfacer las necesidades de su organizacion y las de sus clientes, este es el libro indicado. En el se explica como evaluar las mejores tecnologias disponibles a traves del ciclo de vida del framework de la ingenieria de datos. Los autores Joe Reis y Matt Housley detallan, en este libro, el ciclo de vida de la ingenieria de datos y muestran como unir una variedad de tecnologias en la nube para satisfacer las necesidades de los procesos consumidores de datos que se encuentran en las fases posteriores al ciclo de vida de la ingenieria de datos. Gracias a esta lectura, entendera como aplicar los conceptos de generacion de datos, ingestion, orquestacion, transformacion, almacenamiento y gobernanza, que son criticos en cualquier entorno de datos, independientemente de la tecnologia subyacente. Asimismo, con este libro: ' Obtendra una vision concisa de todo el panorama de la ingenieria de datos ' Evaluara los problemas de ingenieria de datos mediante el uso integral de las mejores practicas ' Sabra elegir el conjunto mas adecuado de tecnologias, arquitecturas y procesos de datos ' Utilizara el ciclo de vida de la ingenieria de datos para diseñar y desarrollar una arquitectura solida ' Incorporara la gobernanza y la seguridad de los datos en todo el ciclo de vida de la ingenieria de datos Joe Reis es un 'cientifico en recuperacion de datos', ingeniero y arquitecto de datos. Matt Housley es consultor de ingenieria de datos y especialista en la nube. 'Desde hace tiempo, el mundo de los datos se encuentra en permanente evolucion. Primero fueron los diseñadores. Despues, los administradores de bases de datos. Luego, los CIO. A continuacion, los arquitectos de datos. Este libro señala el siguiente paso en la evolucion y madurez del sector. Es una lectura obligada para cualquiera que sea honesto con su profesion y su carrera' -Bill Inmon Creador del data warehouse 'Fundamentos de la ingenieria de datos es una gran introduccion a las actividades de mover, procesar y manejar datos. Explica la taxonomia de los conceptos de datos, sin centrarse demasiado en herramientas o en proveedores individuales, por lo que las tecnicas e ideas deberian perdurar mas que cualquier tendencia o producto individual. Lo recomiendo con vehemencia a cualquiera que quiera ponerse al dia en ingenieria de datos o en analitica, o a los profesionales de hoy que quieran cubrir las lagunas que tengan en cuanto a su comprension' -Jordan Tigani fundador y CEO de MotherDuck, e ingeniero fundador y Cocreador de BigQuery

Texto orientado a un primer curso de bases de datos para los estudios universitarios de Grado. Además del material básico para tal fin, se extiende en algunos epígrafes, pudiendo servir como complemento del curso o como material introductorio de un curso avanzado. Partiendo de un conocimiento elemental de estructuras de datos basicas, organizacion de computadoras y un lenguaje de programacion como Java, C o Pascal, se presentan los conceptos usando descripciones intuitivas, muchas de ellas basadas en el ejemplo propuesto (para toda la obra) de datos de una universidad.

Data mining is the art and science of intelligent data analysis. By building knowledge from information, data mining adds considerable value to the ever increasing stores of electronic data that abound today. In performing data mining many decisions need to be made regarding the choice of methodology, the choice of data, the choice of tools, and the choice of algorithms. Throughout this book the reader is introduced to the basic concepts and some of the more popular algorithms of data mining. With a focus on the hands-on end-to-end process for data mining, Williams guides the reader through various capabilities of the easy to use, free, and open source Rattle Data Mining Software built on the sophisticated R Statistical Software. The focus on doing data mining rather than just reading about data mining is refreshing. The book covers data understanding, data preparation, data refinement, model building, model evaluation, and practical deployment. The reader will learn to rapidly deliver a data mining project using software easily installed for free from the Internet. Coupling Rattle with R delivers a very sophisticated data mining environment with all the power, and more, of the many commercial offerings.

Big Data (grandes volúmenes de datos o macrodatos) supone la confluencia de una multitud de tendencias tecnológicas que venían madurando desde la primera década del siglo cuando han explosionado e irrumpido con gran fuerza en organizaciones y empresas, en particular, y en la sociedad, en general. Muchas veces estos datos no estan estructurados, esta tecnologia viene a iluminarlos. El libro se divide en 3 partes principales, se introduce el tema, se descubre la infraestructura y la analitica del Big Data. Tiene en sus manos la referencia necesaria para introducirse en Big Data. Aprenda: ¿Que es Big Data? Analitica de datos, analitica Web y analitica social. Sectores estrategicos de Big Data y Open Data. Conozca: Las mejores herramientas informaticas para procesar sus datos. Las nuevas tendencias tecnologicas y sociales que traen la nube y los Big Data.

Simple, práctica y completa a la vez, esta obra está dirigida a los desarrolladores y a los usuarios avanzados que quieran crear aplicaciones profesionales fiables, potentes y de fácil uso con Access. Ademas de los elementos basicos del lenguaje VBA que permiten crear procedimientos y funciones, aprendera a manipular datos usando los objetos DAO o ADO y el lenguaje SQL, a personalizar formularios e informes, a crear menus y barras de herramientas, a controlar otras aplicaciones Office 2007 a traves de la tecnologia Automation, a exportar datos en Internet (en formato XML o HTML) y a usar las API de Windows. Ademas de los numerosos ejemplos presentados a lo largo del manual, el ultimo capitulo le guiara en la creacion de una mini aplicacion Access.