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 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.

SQL è un linguaggio di programmazione ideato per gestire e interrogare basi di dati. Questo libro svela gli errori più comuni e i trabocchetti in cui si imbattono gli sviluppatori di software alle prese con i database, spesso considerati a torto come una delle principali fonti di problemi delle applicazioni. Grazie ai suggerimenti pratici e alle tecniche presentate in queste pagine, il lettore avrà in mano gli strumenti per ottenere i risultati più efficaci dai database, e per trasformare in soluzioni ottimali anche le strutture più complesse. Strutturato in maniera da rispondere alle esigenze sia dei programmatori più esperti sia di quelli alle prime armi, il libro insegna a progettare e costruire un database, a scrivere query sempre più efficaci e a integrare al meglio il linguaggio SQL nel processo di programmazione delle applicazioni. Infine, non mancano accenni alla progettazione di un codice sicuro e resistente agli attacchi esterni.