Libros de Bases de datos, página 3 de 36

Updated new edition of Ralph Kimball''s groundbreaking book on dimensional modeling for data warehousing and business intelligence!The first edition of Ralph Kimball''s The Data Warehouse Toolkit introduced the industry to dimensional modeling, and now his books are considered the most authoritative guides in this space. This new third edition is a complete library of updated dimensional modeling techniques, the most comprehensive collection ever. It covers new and enhanced star schema dimensional modeling patterns, adds two new chapters on ETL techniques, includes new and expanded business matrices for 12 case studies, and more.- Authored by Ralph Kimball and Margy Ross, known worldwide as educators, consultants, and influential thought leaders in data warehousing and business intelligence- Begins with fundamental design recommendations and progresses through increasingly complex scenarios- Presents unique modeling techniques for business applications such as inventory management, procurement, invoicing, accounting, customer relationship management, big data analytics, and more- Draws real-world case studies from a variety of industries, including retail sales, financial services, telecommunications, education, health care, insurance, e-commerce, and moreDesign dimensional databases that are easy to understand and provide fast query response with The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition.

Cowritten by Ralph Kimball, the world's leading data warehousing authority, whose previous books have sold more than 150,000 copies Delivers real-world solutions for the most time- and labor-intensive portion of data warehousing-data staging, or the extract, transform, load (ETL) process Delineates best practices for extracting data from scattered sources, removing redundant and inaccurate data, transforming the remaining data into correctly formatted data structures, and then loading the end product into the data warehouse Offers proven time-saving ETL techniques, comprehensive guidance on building dimensional structures, and crucial advice on ensuring data quality

One consequence of the pervasive use of computers is that most documents originate in digital form. Text miningthe process of searching, retrieving, and analyzing unstructured, natural-language textis concerned with how to exploit the textual data embedded in these documents.Text Mining presents a comprehensive introduction and overview of the field, integrating related topics (such as artificial intelligence and knowledge discovery and data mining) and providing practical advice on how readers can use text-mining methods to analyze their own data. Emphasizing predictive methods, the book unifies all key areas in text mining: preprocessing, text categorization, information search and retrieval, clustering of documents, and information extraction. In addition, it identifies emerging directions for those looking to do research in the area. Some background in data mining is beneficial, but not essential.Topics and features:- Presents a comprehensive and easy-to-read introduction to text mining- Explores the application and utility of the methods, as well as the optimal techniques for specific scenarios- Provides several descriptive case studies that take readers from problem description to system deployment in the real world- Uses methods that rely on basic statistical techniques, thus allowing for relevance to all languages (not just English)- Includes access to downloadable software (runs on any computer), as well as useful chapter-ending historical and bibliographical remarks, a detailed bibliography, and subject and author indexesThis authoritative and highly accessible text, written by a team of authorities on text mining, develops the foundation concepts, principles, and methods needed to expand beyond structured, numeric data to automated mining of text samples. Researchers, computer scientists, and advanced undergraduates and graduates with work and interests in data mining, machine learning, databases, and computational linguistics will find the work an essential resource.

En Tecnologías de la Información se hace una exposición acerca de la importancia que tienen éstas en las organizaciones, partiendo de un análisis respecto a lo que son las bases de datos y sus estructuras fundamentales. Tambien se expone la definicion de sistema, los elementos que lo integran, asi como el impacto que tiene en las organizaciones. De igual forma, se ve la Teoria General de Sistemas y las metodologias de modelado y desarrollo de sistema. Finalmente se prosigue con la identificacion de los principales sistemas de informacion, su aplicacion y en donde los podemos ubicar dentro de una organizacion. Aprenda:Sobre las diferentes teorias de sistemas e informacion. Conozca: Las fuentes de informacion en las organizaciones. Desarrolle:Habilidades para la construccion de bases de datos y la creacion de prototipos de sistemas de informacion. Angel Gutierrez Gonzalez es licenciado en informatica por el Instituto Politecnico Nacional, curso el posgrado en la Universidad del Valle de Mexico donde obtuvo su titulo como Maestro en Sistemas. Es Diplomado en Tecnologia Aplicada a Edificios Inteligentes, Diplomado en el Nuevo Modelo Educativo, Diplomado en Derechos Humanos y Diplomado en Formacion y Actualizacion Docente en el IPN. Es academico del Instituto Politecnico Nacional desde el año 1983, impartiendo las catedras de Informatica, Computacion y Tecnologias de la Informacion y la Comunicacion (TICs).

En Tecnologías de la Información se hace una exposición acerca de la importancia que tienen éstas en las organizaciones, partiendo de un análisis respecto a lo que son las bases de datos y sus estructuras fundamentales. Tambien se expone la definicion de sistema, los elementos que lo integran asi como el impacto que tiene en las organizaciones, de igual forma se ve la Teoria General de Sistemas y las metodologias de modelado y desarrollo de sistema, finalmente se prosigue con la identificacion de los principales sistemas de informacion, su aplicacion y en donde los podemos ubicar dentro de una organizacion. Angel Gutierrez Gonzalez es licenciado en informatica egresado del Instituto Politecnico Nacional, curso el posgrado en la Universidad del Valle de Mexico obteniendo su titulo como Maestro en Sistemas. Es Diplomado en Tecnologia Aplicada a Edificios Inteligentes, Diplomado en el Nuevo Modelo Educativo, Diplomado en Derechos Humanos y Diplomado en Formacion y Actualizacion Docente en el IPN. Es academico del Instituto Politecnico Nacional desde el año de 1983, impartiendo las catedras de Informatica, Computacion y Tecnologias de la Informacion y la Comunicacion (TICs).

Las exigencias de los usuarios respecto a los sistemas de información más flexibles y eficientes, ha obligado a dedicar una mayor atención a los datos y a su estructuración, buscándose una gestión más racional de la información en su conjunto, la cual ha pasado a ser considerada como un recurso fundamental de la organización. A medida que los responsables de sistemas de información se han ido convenciendo de la trascendencia que la gestión racional de los datos tiene para conseguir un desarrollo coherente y eficaz de estos sistemas, las bases de datos han ido ocupando un primer plano en las áreas de interés de los informáticos y de los usuarios. Sin embargo, y a pesar de sus más de cuatro décadas de existencia, de sus cientos de miles de usuarios en el mundo entero, y de la extraordinaria atención que han dedicado al tema científicos y técnicos de reconocida valía; la concepción y diseño de bases de datos sigue siendo una tarea larga, difícil y costosa que no debe improvisarse, ya que lleva consigo una serie de actividades de decisión y planificación muy complejas y variadas. Los objetivos principales que persigue esta obra son: presentar de forma clara y precisa los conceptos fundamentales de las bases de datos, ofrecer un tratamiento sistemático del modelo de datos convencional más difundido: el modelo relacional, suministrando una sólida base teórica -como es la teoría de la normalización- al diseño lógico de bases de datos; enfatizar la importancia de un modelado conceptual utilizando el modelo E/R extendido, proporcionando unos principios metodológicos que ayuden a realizar un buen diseño conceptual; y ofrecer una visión global de los sistemas de datos más importantes en la actualidad: activos, orientados a objetos, multidimensionales y XML. Se trata de un libro dirigido a una audiencia muy variada que abarca tanto a profesionales informáticos (diseñadores, administradores, analistas, etc.) que estén trabajando en el área de bases de datos, como a alumnos de asignaturas de bases de datos, diseño de

IBM SPSS Modeler es una herramienta integrada de minería de datos (Data Mining), Business Intelligence (BI) y Big Data. Permite trabajar con diversas fuentes de orígenes de datos (ASCII, XLS, ODBC, etc.), presenta una interfaz visual basada en procesos/flujos de datos (streams) e incorpora una amplia variedad de herramientas de mineria de datos e inteligencia de negocios (exploracion, correlacion, reglas de asociacion, regresion, segmentacion, clasificacion, redes neuronales, reglas y arboles de decision, patrones, etc.), manipulacion de datos (pick & mix, muestreo, matching y separacion, etc.), combinacion de modelos, visualizacion de datos, exportacion de modelos a distintos lenguajes (C, SPSS, SAS, etc.), exportacion de datos integrada a otros programas y generacion de informes. Todas estas herramientas se estudian a lo largo del libro y se ilustran con ejemplos.El entorno de IBM SPSS Modeler esta basado en nodos que se van disponiendo y conectando para formar un flujo, o stream, traducido tambien como ruta. Los streams pueden almacenarse en ficheros separados o en proyectos que engloban a varios de ellos que se puede cargar, guardar, modificar, reejecutar o reorganizar y que son independientes de las fuentes de datos. Estas caracteristicas permiten automatizar los procesos de inteligencia de negocios.A lo largo del libro se desarrollan totalmente mas de un centenar de ejemplos de mineria de datos con la plataforma IBM SPSS Modeler. Tambien se incorporan notas metodologicas sobre las tecnicas de Data Mining y Business Intelligence clarificandolas con los correspondientes ejercicios paso a paso.