Database

"Architetture Serverless con AWS" vi introduce a livello operativo al modello serverless basato su AWS (Amazon Web Services) e Lambda. Il testo nel suo sviluppo esamina tutte le importanti funzionalità della piattaforma come Amazon Athena, un servizio di query interattivo serverless che semplifica l'analisi dei dati nel Simple Storage Service (S3 Amazon) utilizzando SQL standard. Scoprirete anche AWS Glue, un servizio di estrazione, trasferimento e caricamento (ETL) totalmente gestito che rende la classificazione dei dati semplice ed economica. Imparerete in che modo Amazon Kinesis consenta di liberare il potenziale di analisi dei dati in tempo reale attraverso servizi come Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose e Kinesis Data Analytics. Ultimo, ma non meno importante, imparerete come combinare le funzionalità di Kinesis con AWS Lambda per creare architetture serverless leggere. Alla fine sarete pronti per creare ed eseguire la vostra prima applicazione serverless che sfrutti l'elevata disponibilità, la sicurezza, le prestazioni e la scalabilità di AWS.

L'era in cui viviamo è caratterizzata da un'ingente produzione di dati e da una gamma sempre più ampia di strumenti per analizzarli. Chiunque lavori con i dati sa però come sia facile commettere errori. A volte accade senza nemmeno accorgersene, per poi rendersene conto quando è troppo tardi. Questo manuale insegna a non cadere in errori imbarazzanti e costosi, mostrando esempi concreti delle trappole in cui è possibile cadere. Nel corso dei capitoli il lettore impara a riconoscere ed evitare le sette tipologie di insidie più comuni, apprendendo quindi come analizzare, calcolare, elaborare, comparare, visualizzare e presentare i dati con successo. Dagli errori epistemici ai difetti di calcolo, dai lapsus statistici alle aberrazioni analitiche, dalle sviste grafiche alle trappole del design, il volume affronta tutto quello che è importante sapere per diventare dei maestri. Una guida per chiunque lavori con i dati, scritta da un professionista che è diventato esperto sbagliando molto, e non ha paura di ammetterlo.

I Big Data sono una realtà e la professionalità del data scientist è tanto ambita quanto rara sul mercato del lavoro. All'interno delle aziende, infatti, gli investimenti si concentrano sempre più sull'analisi dei dati, con lo scopo di prendere decisioni efficaci e migliorare prodotti, servizi e vendite. Questo manuale presenta in modo semplice e concreto i Big Data a chi non ha particolare esperienza ma vuole passare velocemente dalla teoria alla pratica. Per questo viene introdotto KNIME, uno strumento open source e gratuito dotato di un'interfaccia grafica che ne semplifica l'utilizzo e permette anche a chi non scrive codice di sfruttare i principali algoritmi di machine learning. Dopo aver definito cosa sono - e non sono - i Big Data, attraverso esempi pratici e tutorial viene spiegato come costruire cluster per organizzare dati e come creare modelli di predizione. Infine vengono introdotti argomenti più avanzati come il riconoscimento e l'analisi del linguaggio umano, e l'estensione delle funzionalità di KNIME con R e Python. Una guida per manager, professionisti e studenti, ma più in generale per chiunque voglia iniziare a lavorare con i Big Data apprezzandone le opportunità e comprendendone le criticità.

Questo libro è ideale per chi parte da zero in ambito Microsoft Access e dei database in generale. Access è uno strumento completo utilizzato dai programmatori in sostituzione di ambienti molto più complessi che non sono alla portata immediata né di chi si avvicina per la prima volta nel mondo dei database, né degli utenti intermedi. È un testo completo che vi porterà alla conoscenza del più famoso database desktop. Vi introdurrà alle tabelle, le query, le maschere, i report, le macro e la programmazione VBA attraverso spiegazioni semplici e chiare che vi permetteranno di sfruttare le qualità di questo insostituibile strumento in casa e in ufficio. L’opera è utilizzabile per le versioni di Access 2019, 2016, 2013, 2010, 2007.

Il manuale si rivolge agli studenti degli insegnamenti di Basi di dati dei corsi di laurea in Ingegneria, Scienze dell'Informazione, Informatica e presenta i concetti fondamentali sulle basi di dati, sui linguaggi di interrogazione e di gestione, sulle tecniche e sui metodi di progettazione, e sulle tecnologie e architetture per la gestione dei dati. Tutto il materiale è stato rivisto e aggiornato e in particolare prevede un nuovo capitolo sui big data, inquadrando questa tematica come la naturale evoluzione della disciplina. Dopo aver illustrato le motivazioni del recente successo dei big data e la loro relazione con la scienza dei dati (data science), si illustrano le problematiche legate alle nuove tecnologie, tra cui Hadoop, MapReduce, Spark e Hive; il capitolo si conclude con una breve descrizione dei sistemi NoSQL. È presente una forte rivisitazione del capitolo relativo all'uso dei dati su Web, seguendo un'evoluzione tecnologica che vede prevalere l'importanza delle RIA (Rich Internet Applications), la maggior enfasi sui servizi REST, e lo sviluppo di ambienti per la gestione di piattaforme mobili. Ciascun capitolo ha un ricco apparato di esempi svolti che aiutano lo studente nell'apprendimento e numerosi esercizi per l'autoverifica, molti dei quali aggiunti in questa nuova edizione. Per la quinta edizione sono stati inoltre sviluppati ex novo 400 esercizi in formato digitale contenuti nella piattaforma Connect, che costituiscono per gli studenti un utilissimo strumento di apprendimento e autovalutazione. Sul sito web legato al manuale, al link highed.mheducation.com/sites/8838694451, sono disponibili i seguenti materiali: il Capitolo 19, Basi di dati a oggetti; le Appendici su Microsoft Access, sistema DB2 e Postgres; le soluzioni degli esercizi presenti sul libro; i lucidi per la preparazione delle lezioni in formato PowerPoint per i docenti adottatoli.

Il testo si rivolge a studenti e professionisti che intendano acquisire una buona conoscenza delle basi di dati senza possedere necessariamente un solido background informatico. L'intento è quello di offrire una trattazione accessibile e 'concreta', pur mantenendo rigore e completezza nell'esposizione della materia. Attraverso un percorso guidato, il volume fornisce una descrizione dei concetti e dei metodi fondamentali, consentendo di raggiungere un elevato grado di autosufficienza nell'uso di strumenti comunemente utilizzati nella pratica professionale, nonché le basi per eventuali approfondimenti su tecnologie specifiche. A questo scopo è presente un'introduzione all'utilizzo dei GIS e dei geodatabase. Ogni argomento è presentato da diversi punti di vista e l'organizzazione del testo, integrata da numerosi esempi ed esercizi, avvicina il lettore ai temi trattati con gradualità e con un linguaggio intuitivo. Dopo l'introduzione dei principi fondamentali, sono affrontati gli aspetti necessari alla comprensione, alla progettazione e allo sviluppo delle basi di dati. Nella trattazione sono inclusi riferimenti ad alcuni recenti sviluppi del settore, nonché al trattamento delle collezioni dati, nei formati più usuali, anche attraverso linguaggi di programmazione. Il testo è integrato con risorse on line (materiali di ausilio per l'attività didattica, tra cui esercitazioni guidate e di autoverifica) disponibili alla pagina hoeplieditore.it/7516-4. Il volume è scaricabile anche in versione digitale, da leggere, sottolineare e annotare, su tablet e su computer.

Nell’era dei big data e agli albori della data driven economy, emerge una figura professionale in grado di analizzare, gestire, elaborare e comunicare i dati. È il data scientist, lo “scienziato dei dati”, che ha solide competenze in informatica, statistica, economia ed è in grado di far fronte alla sempre crescente complessità dei dati. Questo volume si propone come una guida completa sia per chi intenda intraprendere questa professione emergente, sia per chi, già esperto, desideri approfondire alcune tematiche. L’autore illustra le principali conoscenze relative alla gestione e all’analisi avanzata dei dati

Questo manuale insegna a comunicare efficacemente utilizzando forme di visualizzazione grafica dei dati. Scegliendo la giusta presentazione i numeri escono da tabelle e database, prendono forma e raccontano informazioni fino a quel momento celate. Il lettore entra così nel mondo dello storytelling dei dati dove nulla può essere dato per scontato. L'approccio didattico si appoggia a basi teoriche arricchite con esempi del mondo reale da cui è possibile prendere spunto. L'obiettivo è andare oltre le possibilità degli strumenti di presentazione normalmente a disposizione, per arrivare alla radice dei dati e dare voce alle informazioni attraverso storie visive in grado di catturare il pubblico. C'è una storia in ogni dato e questo libro aiuta gli analisti a raccontarla, mettendo da parte i limiti di grafici inefficaci e facendo esplodere il senso delle torte 3D.

Il volume espone in modo chiaro la teoria e le tecniche di progettazione e di utilizzo dei database relazionali, sia in applicazioni stand-alone mediante il linguaggio SQL sia nelle applicazioni web. L'obiettivo è quello di fornire le abilità necessarie per realizzare, in modo autonomo, il progetto di DB relazionali a partire dalla realizzazione dello schema concettuale E/R e dallo schema logico delle tabelle e dalla loro normalizzazione. È data una descrizione ricca di esempi per l'interazione con i database Access e MySQL mediante il linguaggio SQL e la realizzazione di applicazioni web dinamiche in PHP che interagiscono con i database. Il linguaggio PHP è presentato in maniera graduale a partire dalle sue strutture sintattiche elementari attraverso esempi pratici. Punti di forza: possibilità di scaricare gratuitamente la versione digitale del testo; gran numero di esempi (svolti e fruibili sul CD-ROM) ed esercizi; CD-ROM allegato con tutti gli esempi presenti nel testo, per verificare direttamente la comprensione e per saggiare le proprie ipotesi di modifica; la teoria è ridotta al minimo per privilegiare l'aspetto pratico.

Rivolto agli studenti e ai ricercatori di information retrieval, basi di dati e sistemi informativi dei dipartimenti di ingegneria, informatica, economia e statistica, ma anche ai professionisti dell'informatica interessati agli argomenti in qualità di utenti e di progettisti di sistemi informativi, il libro fornisce un'introduzione alle principali problematiche teoriche, metodologiche e implementative dei sistemi di information retrieval che influenzano la progettazione e la realizzazione dei motori di ricerca. L'autore affronta tutti gli aspetti fondamentali dell'indicizzazione automatica del contenuto informativo, del reperimento e ordinamento dei dati e della valutazione dei sistemi, descrivendo inoltre i principali modelli teorici e le tecniche avanzate di indicizzazione e reperimento. Presenta infine i metodi principali di machine learning e alcuni temi e applicazioni sviluppati più di recente. Al termine di ciascuno dei dieci capitoli il lettore è invitato a rispondere a quesiti per verificare le conoscenze acquisite e può consultare i riferimenti bibliografici proposti in modo argomentato per approfondire i temi appena trattati o avvicinarsi a quelli non presenti nel libro.