Libros de Bases de datos, página 5 de 36

Este libro sobre la Business Intelligence con Python es una guía completa que sumerge a los lectores en el mundo del análisis de datos empresariales. Si bien enfatiza el aspecto práctico y operativo de BI, se destaca por su enfoque integral, que cubre todo el proceso de BI, desde la recopilacion de brutos hasta la creacion de paneles para la toma de decisiones informada, incluido el analisis y la visualizacion de datos. Es un recurso indispensable para profesionales de datos, analistas y estudiantes que buscan aprender habilidades practicas de BI para dominar el arte de transformar datos en conocimientos estrategicos utilizando Python. El libro comienza con una introduccion a los fundamentos de BI y explica por que Python se ha convertido en una herramienta imprescindible en este campo. Luego guia al lector a traves de la instalacion y configuracion de un entorno de desarrollo robusto, con enfasis en las mejores practicas de codificacion y gestion de proyectos. Los siguientes capitulos analizan en profundidad los aspectos esenciales de BI con Python: - la extraccion y limpieza de datos de diversas fuentes (archivos, bases de datos, API, web scraping); - el analisis estadistico en profundidad, incluidas tecnicas descriptivas e inferenciales;a aa - el diseño e implementacion

Guía completa del diseño de bases de datos, desde el análisis hasta el mantenimiento. Incluye comandos SQL básicos con ejercicios prácticos y compatibilidad multi-SGBD.á á á á á á á á á á á á á á á 697 paginas desarrolladas por expertos. Hay elementos para descarga en www.ediciones-eni.com Un libro de la coleccion Recursos Informaticos Diseño de bases de datos - Del analisis a la implementacion Este libro esta dirigido a todos los profesionales que deseen diseñar una base de datos. El autor, experto en arquitectura de bases de datos, guia al lector de forma didactica a traves de cada etapa de la creacion de una base de datos, desde el analisis de las necesidades hasta el mantenimiento continuo. El libro comienza con una introduccion a los conceptos fundamentales de una base de datos, antes de profundizar en aspecto mas tecnicos.Posteriormente, el lector explora los diferentes metodos de analisis de las necesidades y ofrece una introduccion a los conceptos tecnicosque le permiten aprender a modelar datos de manera efectiva. Unacomparacion de los enfoques SQL y NoSQL y explicaciones detalladasde la normalizacion de bases de datos, le permitiran construir basesde datos solidas. Los siguientes capitulos explican como administrar una base de datos. Se cubren en detalle la se

Este libro trata de exponer de forma sistemática las principales técnicas de análisis masivo de datos a estudiosos y profesionales interesados en la extracción del conocimiento de redes y grandes bases de datos, que necesitan una base teorica y practica de Mineria de Datos, Inteligencia Artificial y Teoria de Grafos para poder aplicar estas tecnicas. Que por un lado necesitan comprender el funcionamiento de los algoritmos basicos para aplicarlos, adaptarlos y/o mejorarlos, y por otro lado necesitan diseñar soluciones concretas en su trabajo tomando como punto de partida aplicaciones similares implementadas en otros ambitos. No en vano, el desarrollo sucinto de algunos casos practicos paradigmaticos es uno de nuestros objetivos principales.

En este libro se realiza una introducción a las bases de datos NoSQL utilizando como elemento de ilustración Cassandra, que pertenece a las bases de datos orientadas a columnas que a su vez se agrupan en las denominadas bases de datos orientadas hacia agregados. El libro se estructura en dos partes, de las cuales la primera es mas teorica y se centra en la descripcion de los conceptos fundamentales de las bases de datos NoSQL, mientras que la segunda es una introduccion a Cassandra. Asi, se explica su instalacion, arquitectura, modelo de datos y lenguaje de consultas CQL. Asimismo, se dedica un capitulo al problema de la modelizacion con Cassandra, para lo cual se resuelven varios casos y se presenta un ejemplo de implementacion con Python.

En el sentido más purista del término, hablar de Big Data es hablar de información. Y no de cualquier información: se trata de una cantidad de información tan voluminosa que el simple hecho de almacenarla plantea retos, y tratar de procesarla y estudiarla podria suponer un enorme desafio. Por suerte, desde hace mas de una decada, cientificos e ingenieros de compañias como Google o Yahoo, que empezaban a darse cuenta de los problemas que planteaba disponer de tales volumenes de datos, comenzaron a desarrollar tecnicas y herramientas para poder almacenar los datos y procesarlos de forma eficiente. Lejos de volumenes de datos especialmente grandes e instrumentos costosos, con este libro se introducira en el uso de algunos de estos recursos sin incurrir en gastos ni en demasiado tiempo de procesamiento para experimentar con ellos.