ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

SQL dla analityków danych. Skutecznie analizuj dane, wyciągaj wartościowe wnioski i opanuj zaawansowany SQL na potrzeby praktycznych zastosowań. Wydanie IV Jun Shan, Haibin Li, Matt Goldwasser, Upom Malik, Benjamin Johnston

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autorzy:
Jun Shan, Haibin Li, Matt Goldwasser, Upom Malik, Benjamin Johnston
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
6.0/6  Opinie: 2
Stron:
264
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment
Książka
48,98 zł 79,00 zł (-38%)
55,30 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Darmowa dostawa od 60,00 zł Do darmowej dostawy brakuje Ci 0,00 zł Najtańsza dostawa od 9,90 zł Gratulujemy! Twoje zamówienie kwalifikuje się do darmowej wysyłki Wysyłamy w 24h

Ebook
39,50 zł 79,00 zł (-50%)
39,50 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Dostępny natychmiast po opłaceniu zakupu lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Czego się nauczysz?

  • Konfigurowania środowiska PostgreSQL i pracy z narzędziem psql
  • Modelowania danych relacyjnych z użyciem kluczy głównych i obcych oraz normalizacji
  • Tworzenia tabel o poprawnej strukturze, typach danych i ograniczeniach
  • Wykonywania operacji CRUD do zarządzania danymi w bazie
  • Importowania i eksportowania danych z użyciem COPY i \COPY
  • Automatyzowania pracy z bazą w Pythonie z wykorzystaniem SQLAlchemy i pandas
  • Pisania zapytań SELECT z sortowaniem, limitami, aliasami i DISTINCT/DISTINCT ON
  • Filtrowania danych z użyciem warunków AND/OR, IN/NOT IN oraz IS NULL
  • Przekształcania danych funkcjami SQL, w tym CASE WHEN
  • Tworzenia funkcji użytkownika, modyfikowania schematu i stosowania wyzwalaczy
  • Budowania zapytań z podzapytaniami, CTE (WITH), widokami i operacjami na zbiorach (UNION)
  • Łączenia tabel z użyciem złączeń wewnętrznych i zewnętrznych pod potrzeby analiz
  • Agregowania wyników z GROUP BY oraz filtrowania agregatów klauzulą HAVING
  • Analizowania trendów i porównań między wierszami dzięki funkcjom okna i ramkom okien
  • Optymalizowania zapytań przez analizę planów wykonania i dobór indeksów
  • Przetwarzania danych JSONB, tablic, dat/czasu, tekstu i danych geoprzestrzennych w PostgreSQL

SQL pozostaje fundamentalnym narzędziem w nowoczesnej analityce danych, a jego znajomość należy do najbardziej pożądanych na rynku IT. W erze big data i podejmowania decyzji opartych na danych ważna jest umiejętność efektywnego wydobywania informacji z relacyjnych baz danych. Czwarte wydanie tej książki, zaktualizowane o najnowsze funkcje PostgreSQL i dostosowane do współczesnych przepływów pracy, łączy tradycyjne podejście SQL-owe z nowoczesnymi narzędziami, jak Python, i technikami uczenia maszynowego.

Książka prowadzi czytelnika przez kompletną ścieżkę od podstaw tworzenia i zarządzania bazami danych, przez zaawansowane techniki agregacji i funkcje okna, aż po analizy statystyczne i przetwarzanie złożonych typów danych. Autorzy kładą nacisk na praktyczne zastosowania, prezentując nie tylko składnię SQL-a, ale przede wszystkim kontekst biznesowy i rzeczywiste scenariusze analityczne. Każdy rozdział zawiera praktyczne ćwiczenia i studia przypadku, które pozwalają natychmiast zastosować zdobytą wiedzę. Czwarte wydanie wprowadza ulepszoną strukturę dydaktyczną z ćwiczeniami bezpośrednio po wykładach i zadaniami sprawdzającymi na końcu rozdziałów.

Najważniejsze zagadnienia:

  • Tworzenie i zarządzanie strukturami baz danych PostgreSQL z wykorzystaniem operacji CRUD
  • Zaawansowane techniki pobierania danych: złączenia, podkwerendy, widoki i wyrażenia WITH
  • Funkcje okna do identyfikowania wzorców, trendów i pozycji w zbiorach danych
  • Analiza statystyczna i testowanie hipotez bezpośrednio w SQL-u
  • Przetwarzanie JSON, tablic, danych geoprzestrzennych i szeregów czasowych
  • Optymalizacja wydajności SQL-a przez indeksy i plany wykonywania kwerend
  • Integracja SQL-a z Pythonem do automatyzacji procesów analitycznych

Od podstaw SQL-a do zaawansowanej analityki danych z PostgreSQL

Wybrane bestsellery

O autorach książki

Jun Shan jest głównym doradcą do spraw rozwiązań chmurowych z ponad 20-letnim doświadczeniem w zarządzaniu danymi. Tworzył rozwiązania dla Amazon i Bank of America, wykłada relacyjne bazy danych na uniwersytetach.

Haibin Li jest doktorem nauk o atmosferze, ma 10-letnie doświadczenie w danologii w branży ubezpieczeniowej jako lider zespołu modelowania predykcyjnego.

Matt Goldwasser jest wiceprezesem do spraw AI i danologii w T. Rowe Price, specjalizuje się w MLOps i we wdrażaniu rozwiązań AI na dużą skalę.

Upom Malik jest danologiem i analitykiem z ponad ośmioletnim doświadczeniem. Posiada dyplom magistra inżynierii chemicznej z Cornell University i dyplom licencjata biochemii z Duke University.

Benjamin Johnston jest starszym danologiem w jednej z czołowych firm z branży medyczno-technologicznej. Ma ponad 10 lat doświadczenia w zakresie projektowania i rozwoju urządzeń medycznych.

Jun Shan, Haibin Li, Matt Goldwasser, Upom Malik, Benjamin Johnston - pozostałe książki

Helion - inne książki

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
1. Czy w książce pracuje się na konkretnym systemie baz danych?
Tak. Przykłady i ćwiczenia są oparte głównie o PostgreSQL, w tym nowsze funkcje i praktyki pracy z tym silnikiem.
2. Czy muszę znać SQL, żeby zacząć?
Nie. Książka prowadzi od podstaw (SELECT, filtrowanie, CRUD, typy danych) do tematów zaawansowanych (CTE/ WITH, funkcje okna, optymalizacja).
3. Czy znajdę w niej zadania i praktyczne ćwiczenia do samodzielnej nauki?
Tak. Rozdziały zawierają ćwiczenia umieszczone bezpośrednio po omówieniu materiału oraz zadania sprawdzające na końcu rozdziałów.
4. Czy książka pomoże mi pisać ,,analityczne" zapytania, a nie tylko poznawać składnię?
Tak. Duży nacisk położono na scenariusze analityczne: złączenia, agregacje i GROUP BY/HAVING, funkcje okna do trendów i porównań oraz studium przypadku z analizą danych.
5. Jakie zaawansowane tematy SQL są omówione w tym wydaniu?
Między innymi: funkcje okna, widoki i podzapytania, wyrażenia WITH (CTE), praca z JSON/JSONB i tablicami, analiza dat i czasu, tekstu, danych geoprzestrzennych oraz podstawy wnioskowania statystycznego w SQL.
6. Czy w książce jest coś o wydajności i optymalizacji zapytań?
Tak. Osobny rozdział dotyczy wydajnego SQL: planów wykonywania zapytań, indeksów (m.in. B-drzewa, haszowanie) i praktycznego podejścia do przyspieszania kwerend.
7. Czy publikacja pokazuje integrację SQL z Pythonem?
Tak. Znajdziesz rozdział o pracy z danymi w Pythonie, w tym użycie SQLAlchemy i pandas do pobierania danych z bazy, wizualizacji oraz zapisu danych z powrotem do PostgreSQL.
8. Czy w środku są przykładowe dane, na których mogę ćwiczyć?
Tak. Autorzy wykorzystują przykładową bazę danych (sqlda) oraz opisują jej import i użycie w ćwiczeniach, dzięki czemu możesz od razu trenować na realnych tabelach.

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki
Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
48,98 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
39,50 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint