Данные.Манипулирование данными. Система управления базами данных (СУБД)

Java Persistence — механизм, помогающий обеспечить сохранность данных после завершения программы, что является главной чертой современных приложений. Hibernate — наиболее популярный инструмент Java для работы с базами данных, предоставляющим автоматическое прозрачное объектно-реляционное отображение, что значительно упрощает работу с SQL-базами данных в приложениях Java. Данная книга описывает разработку приложения с использованием Hibernate, связывая воедино сотни отдельных примеров. Также вы найдете хорошо иллюстрированное обсуждение лучших методик проектирования баз данных и методов оптимизации.

В пособии рассматриваются технологические приемы, позволяющие выполнить ряд практических заданий по работе с базами данных в среде популярной СУБД Microsoft SQL Server. Пособие может быть рекомендовано в качестве методического руководства на семинарских занятиях и при подготовке к сдаче зачетов и экзаменов по курсам, связанным с базами данных.

R — золотой стандарт, ежедневно используемый исследователями по всему миру для самых разных вычислений и статистического анализа данных. Этот свободно распространяемый язык с открытым исходным кодом включает огромное количество пакетов самой разной направленности, от расширенной визуализации данных до глубокого обучения. Чрезвычайно удобный для пользователей с математическим складом ума, R легко решает практические задачи, не заставляя думать о них с точки зрения программиста. Данная книга научит вас выполнять статистический анализ и визуализировать результаты с помощью R и его популярных пакетов; решать такие практические задачи, как прогнозирование, интеллектуальный анализ данных и разработка динамических отчетов. В третье издание добавлены новые сведения о построении диаграмм с помощью пакета ggplot2, а также приводятся примеры из области машинного обучения, такие как кластеризация, классификация и анализ временных рядов.

Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python.

публикуются результаты исследований по биологическим, физико-математическим и техническим наукам. В разделе «Математика и компьютерные науки» публикуются результаты, полученные в области теоретической, прикладной математики, компьютерных наук. В разделе «Физика и технические науки» публикуются результаты исследований по физическим и техническим наукам, в том числе по общим вопросам физики, общим проблемам физического эксперимента, физике элементарных частиц, теории полей и др. В разделе «Естественные науки» публикуются результаты фундаментально-ориентированных исследований в области рационального природопользования и охраны природных ресурсов, многолетних исследований по физиологии развития человека, биоразнообразию Северного Кавказа, рассматриваются вопросы создания концептуальной модели онтогенеза и адаптации в условиях полимодальных воздействий среды, создания и реализации здравоцентристской парадигмы здоровья учащейся молодежи, экологические основы рационального освоения природных ресурсов. В разделе «Геоинформационные системы» публикуются данные, составляющие интеллектуальную географическую информационную систему, основанные на знаниях и обеспечивающие комплексную диагностику эколого-ресурсного потенциала территории, рассматриваются вопросы технологии автоматизированной географической диагностики территории и др

Перед вами авторитетный справочник по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версий Python 3.10 и pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных. По ходу дела вы узнаете о последних версиях pandas, NumPy и Jupyter.

В методических указаниях представлены общие требования, предъявляемые к дипломным проектам, и особенности выполнения дипломных проектов на кафедре «Информационная безопасность».

Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению.

Настоящее учебно-методическое пособие посвящено финансовой математике для задач в условиях определенности (так называемая классическая финансовая математика).

Прочитав книгу, вы будете хорошо понимать основы PostgreSQL 10 и обладать навыками, необходимыми для разработки эффективных решений с применением базы данных. Это хорошее пособие для близкого знакомства с PostgreSQL. С той или иной степенью полноты оно охватывает практически все вопросы, с которыми встречается разработчик и администратор, начинающий профессионально работать с этой СУБД.

Книга посвящена языку программирования SQL, применяемому для работы с реляционными базами данных. Обсуждается версия языка ANSI SQL-92 (SQL2). В настоящем издании рассказывается об использовании запросов SQL для решения соответствующих классов задач по выборке данных, их модификации или по работе с объектами структуры базы данных. Все конструкции подробно описываются и иллюстрируются большим количеством примеров. Кроме того, для каждого типа запросов рассматриваются отклонения от стандарта в реализации наиболее распространенных СУБД: MS Access, MS SQL Server, Oracle, MySQL и PostgreSQL.

Книга поможет вам писать запросы, которые выполняются быстро и вовремя доставляют результаты. Вы научитесь смотреть на процесс написания запроса с точки зрения механизма базы данных и начнете думать, как оптимизатор базы данных. Объясняется, как читать и понимать планы выполнения запросов, какие существуют методы воздействия на них с точки зрения оптимизации производительности, и показано, как эти методы используются вместе для создания эффективных приложений.

Второе издание этой книги дает современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Код переписан под версию Python 3.6, добавлены сведения о последних версиях библиотек pandas, NumPy, IPython и Jupyter. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython и Jupyter-блокноты, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.

Обработка больших массивов данных с помощью традиционных СУБД может оказаться трудным делом. Apache Hadoop — это каркас для разработки приложений, предназначенных для выполнения в распределенном кластере, без применения SQL. Такие приложения прекрасно масштабируются и могут обрабатывать гигантские массивы данных. Если вам требуется произвести анализ данных, то Hadoop — как раз то, что надо. Прочитав эту книгу, вы познакомитесь с предметом и научитесь писать программы в стиле MapReduce. После нескольких простых примеров автор быстро переходит к вопросу об использовании Hadoop для решения более сложных задач анализа данных. Описываются рекомендованные приемы и паттерны проектирования, полезные при программировании для MapReduce. Для чтения книги требуется знание основ языка Java. Некоторое знакомство с математической статистикой поможет разобраться в более сложных примерах.

Рассмотрены основные проблемы права интеллектуальной собственности на компьютерные программы и базы данных, анализируются законодательство и правоприменительная практика в данной области в Российской Федерации и зарубежных государствах.

MongoDB — это документо-ориентированная база данных, предназначенная для гибкой, масштабируемой и очень быстрой работы даже при больших объемах данных. При ее проектировании изначально закладывалась высокая доступность, поддержка сложных динамических схем и простое распределение данных по нескольким серверам. Эта книга представляет собой введение в MongoDB и документо-ориентированную модель данных. Она дает не только общую картину, необходимую разработчику, но и достаточно деталей, чтобы удовлетворить системного инженера. Многочисленные примеры помогут обрести уверенность в области моделирования данных — вопросе, который необычайно важен для разработки ПО. Вам понравится углубленное изложение различных функциональных возможностей, в том числе репликации, автосегментирования и развертывания.

MongoDB — это документо-ориентированная база данных, предназначенная для гибкой, масштабируемой и очень быстрой работы даже при больших объемах данных. При ее проектировании изначально закладывалась высокая доступность, поддержка сложных динамических схем и простое распределение данных по нескольким серверам. Эта книга представляет собой введение в MongoDB и документо-ориентированную модель данных. Она дает не только общую картину, необходимую разработчику, но и достаточно деталей, чтобы удовлетворить системного инженера. Многочисленные примеры помогут обрести уверенность в области моделирования данных — вопросе, который необычайно важен для разработки ПО. Вам понравится углубленное изложение различных функциональных возможностей, в том числе репликации, автосегментирования и развертывания.

Практикум предназначен для использования при изучении курса «Технологии проектирования информационно-вычислительных систем». Посвящен проектированию информационно-вычислительных систем с использованием нотации моделирования бизнес-процессов BPMN и объектно-ориентированного подхода (с применением методологии UML). Практикум должен способствовать получению студентами навыков в области проектирования информационно-вычислительных систем. В дальнейшем он может быть использован в ходе выполнения ВКР, также может быть полезным преподавателям смежных дисциплин и разработчикам программного обеспечения. Подготовлен на кафедре информационных систем и технологий.

Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных — умение, необходимое любому современному разработчику программ или аналитику. Python — замечательный язык для создания приложений машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ данных и экспериментировать с ними. Обладая первоклассным набором библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, Python дает возможность сосредоточиться на решаемой задаче и в то же время опробовать различные идеи. Книга начинается с краткого введения в предмет машинного обучения и знакомства с библиотеками NumPy, SciPy, scikit-learn. Но довольно быстро авторы переходят к более серьезным проектам с реальными наборами данных, в частности, тематическому моделированию, анализу корзины покупок, облачным вычислениям и др.

Вместе с семью языками программирования вы исследуете наиболее важные из современных моделей программирования. Вы познакомитесь с динамической типизацией, которая делает языки Ruby, Python и Perl такими гибкими. Постигнете систему прототипов, лежащую в основе языка JavaScript. Увидите, как сопоставление с образцом в языке Prolog сказалось на формировании языков Scala и Erlang. Узнаете, чем функциональное программирование на языке Haskell отличается от программирования на языках семейства Lisp, включая Clojure. Издание предназначено для программистов разной квалификации, в том числе выбирающих для изучения новый язык программирования.

В книге рассматривается внутреннее устройство СУБД PostgreSQL: детали реализации многоверсионности и изоляции на основе снимков данных, включая процедуру очистки неактуальных версий строк; буферный кеш и журнал предзаписи; использование блокировок различных уровней; планирование и выполнение SQL-запросов; принципы расширяемости и особенности имеющихся индексных методов доступа. Большое внимание уделяется возможностям, предоставляемым для самостоятельного изучения механизмов функционирования PostgreSQL. В настоящем издании учтены замечания читателей и исправлены опечатки, а также отражены изменения, произошедшие в версии PostgreSQL 15.

Учебно-методическое пособие содержит основные положения алгоритмизации и программирования, а также разработки структур баз данных в среде Microsoft Access. Рассмотрены вопросы, связанные с введением в программирование Visual Basic for Applications, который представляет собой унифицированный язык и среду программирования и разработки.

В учебном пособии рассмотрены вопросы построения инфологических моделей предметной области при проектировании баз данных. Пособие будет полезно студентам при самостоятельном изучении дисциплины, а также при выполнении лабораторного практикума, курсового и дипломного проектирования.

Изложен теоретический материал по дисциплине «Сопротивление материалов» для выполнения расчетно-графических и лабораторных работ по расчету напряженно-деформированного состояния кольцевых пластин с помощью электронных таблиц Microsoft Excel.

Рассматриваются основные элементы работы в электронной таблице на примере MS Excel 2003. Приводятся как базовые возможности работы с табличными данными, такие как: редактирование, форматирование данных, работа с формулами, так и функции, выполняющие сложные расчеты или решающие различные оптимизационные задачи. Также рассматриваются базовые элементы среды разработки программ, основанные на конструкциях алгоритмического языка Visual Basic for Application.

В методических указаниях даются теоретические и практические основы построения нечетких деревьев решений, а также нечеткой экспертной системы в программном пакете CubiCalc v. 2.0. Методические указания для выполнения курсового проектирования подготовлены на кафедре "Экономические и информационные системы", предназначены для студентов дневной формы обучения специальности 220601 ("Управление инновациями") и являются руководством к выполнению их студентами. Также они могут быть полезны преподавателям смежных дисциплин и разработчикам программного обеспечения.

Рассмотрены способы создания приложений для работы с базами данных, методы доступа к базам данных и применяемые в них программные интерфейсы. Также рассматривается интеграция приложений Visual C# с сервером СУБД Microsoft SQL Server 2012.

Учебно-методическое пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, изучающих дисциплину «Введение в анализ больших информационных массивов», и содержит указания к выполнению пяти лабораторных работ для формирования у студентов навыков использования программного обеспечения и программных средств для структурирования больших массивов данных. Приведены краткие теоретические сведения, необходимые для выполнения лабораторных работ, контрольные вопросы и задания для подготовки к защите.

Практикум направлен на получение обучающимися практических навыков в тематических рамках, охватываемых курсом «Теория информации», предназначен для выполнения лабораторных работ по темам «Моделирование случайных величин с заданным законом распределения», «Алгоритмы кодирования информации», «Сжатие информации», «Помехозащитное кодирование». Каждая глава сопровождается примерами, упражнениями и вариантами заданий, направленными на повышение качества усвоения материала. Подготовлено на кафедре информационных систем и технологий.

Рассматриваются основные элементы работы в электронной таблице на примере MS Excel 2003. Приводятся как базовые возможности работы с табличными данными, такие как: редактирование, форматирование данных, работа с формулами, так и функции, выполняющие сложные расчеты или решающие различные оптимизационные задачи. Также рассматриваются базовые элементы среды разработки программ, основанные на конструкциях алгоритмического языка Visual Basic for Application.

Данное учебно-методическое пособие содержит базовые сведения об использовании среды разработки C Builder для решения простых задач по работе с базами данных. За рамками оставлено рассмотрение, например, использования хранимых процедур, механизма транзакций. Пособие содержит иллюстрирующие примеры, которые сопровождаются заданиями для самостоятельного выполнения. В завершение приводятся задания, позволяющие проверить усвоение материала. Материал пособия апробирован при проведении лабораторных работ по спецкурсу «Основы программирования на C++».

Практикум разработан с учетом федерального образовательного стандарта высшего образования по дисциплине «Базы данных» для студентов бакалавриата очной и заочной форм обучения направления подготовки 38.03.05 «Бизнес-информатика». Теоретический и практический материал изложен компактно с сохранением необходимых строгости, алгоритмичности и проработанности основных понятий в соответствии с рабочей программой дисциплины.

Методические указания содержат теоретический материал по изучению системы управления базами данных Microsoft Access, который входит в пакет Microsoft Office, а также требования к оформлению и выполнению лабораторной работы. Рассмотрены основные операции создания и управления базами данных с помощью Microsoft Access. Методические указания рассчитаны на пользователей, имеющих минимальный опыт работы в операционной системе Microsoft Windows.

Каждую секунду во всем мире собирается и динамически обновляется огромный объем информации. Графовые алгоритмы, которые основаны на математике, специально разработанной для изучения взаимосвязей между данными, помогают разобраться в этих гигантских объемах. и, что особенно важно в наши дни, они улучшают контекстную информацию для искусственного интеллекта. Эта книга представляет собой практическое руководство по началу работы с графовыми алгоритмами. В начале описания каждой категории алгоритмов приводится таблица, которая поможет быстро выбрать нужный алгоритм и ознакомиться с примерами его использования. Для изучения материала книги желателен опыт использования платформ Apache Spark или Neo4j, но она пригодится и для изучения более общих понятий теории графов, независимо от выбора графовых технологий.

В методических указаниях по учебному курсу «Базы данных и экспертные системы» рассматривается язык Transact-SQL, используемый в одной из самых популярных систем управления реляционными базами данных MS SQL Server. Указания ориентированы в первую очередь на практическое применение языка TransactSQL: рассмотрены средства управления транзакциями, приведены сведения о хранимых процедурах, пользовательских и встроенных функциях, рассмотрены примеры использования триггеров. Содержатся теоретические сведения, включая достаточно подробное описание синтаксиса операторов Transact-SQL, приведены указания по их использованию. Методические указания содержат большое количество примеров по использованию операторов Transact-SQL, которые могут быть полезны на этапе освоения материала и выступать в качестве вопросов для самопроверки.

Из книги вы узнаете, как проектировать и реализовывать приложения, основанные на графовых базах данных, привносящих мощь графов в широкий круг прикладных областей. Если вам необходимо уменьшить время выполнения запросов пользователей или создать базу данных, способную приспосабливаться под быстро развивающийся бизнес, эта книга продемонстрирует вам практическое применение графовых моделей. Второе издание книги содержит обновленные примеры кода и схемы, соответствующие актуальному синтаксису графовой базы данных Neo4j, а также информацию о новом функционале Neo4j.

Из книги вы узнаете, как проектировать и реализовывать приложения, основанные на графовых базах данных, привносящих мощь графов в широкий круг прикладных областей. Если вам необходимо уменьшить время выполнения запросов пользователей или создать базу данных, способную приспосабливаться под быстро развивающийся бизнес, эта книга продемонстрирует вам практическое применение графовых моделей. Второе издание книги содержит обновленные примеры кода и схемы, соответствующие актуальному синтаксису графовой базы данных Neo4j, а также информацию о новом функционале Neo4j.

Изложены основные сведения о программной среде CLIPS, которые позволяют написать несложную экспертную систему. Все конструкции языка CLIPS поясняются на примерах. Особое внимание уделяется ситуациям, в которых начинающие работать с этой средой делают типичные ошибки. Кроме элементов самого языка, автор счел нужным кратко изложить основную концепцию экспертных систем, база знаний которых построена на продукционных правилах.

Рассмотрены основы анализа и обработки данных в Python с использованием библиотеки Pandas. Приведены примеры работы с объектами Series и Data-Frame: осуществление доступа к данным, внесение изменений в DataFrame, визуализация полученных результатов, а также сортировка, фильтрация и группировка данных. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты самостоятельных работ.

Рассмотрены основные приемы работы с базами данных при использовании языка запросов SQL и основы web-программирования. Описывается взаимодействие серверных скриптов с СУБД с использованием языка запросов SQL.

В этой книге представлены базовые техники моделирования данных в Excel и Power BI. Авторы, специалисты в области бизнес-аналитики, делают акцент на реальных ситуациях, с которыми регулярно сталкиваются как консультанты. Они продемонстрируют общие техники моделирования, научат читателя производить расчеты с календарем, расскажут об использовании снимков для подсчета количества товаров в наличии, о том, как работать с несколькими валютами одновременно, и подробно объяснят на примерах многие другие полезные операции.

Рассмотрены теоретические и практические вопросы применения интеллектуальных методов обработки данных с использованием аналитической системы RapidMiner. Приведены примеры решения таких типовых задач научных исследований, как предварительная подготовка данных и заполнение пропусков, классификация и снижение размерности; большое внимание уделено вопросам представления результатов исследований в удобном виде.

Не тратьте зря времени, пытаясь подогнать Python под способы программирования, знакомые вам по другим языкам. Python настолько прост, что вы очень быстро станете продуктивным программистом, но зачастую это означает, что вы не в полной мере используете то, что может предложить язык. Второе издание книги позволит вам писать более эффективный и современный код на Python 3, обратив себе на пользу лучшие идеи. Издание предназначено практикующим программистам на Python, которыехотят усовершенствоваться в Python 3.

Представлены основные методы реализации численных методов при решении различных математических задач: нахождение корней уравнений, поиск экстремумов функций, интегрирование и дифференцирование функций и решение дифференциальных уравнений и их систем. Показаны способы реализации этих методов в среде MS Excel как средствами пакета, так и с использованием приемов программирования в VBA for Excel.

Эта книга — прекрасное руководство по программированию для детей на языке Python средней сложности. Читатели получат базовые знания о языке Python, узнают об объектно-ориентированном программировании, научатся работать с функциями, классами и модулями. Много внимания уделено работе с графикой, созданию анимации и разработке собственной игры.

Учебное пособие содержит более ста упражнений по трем разделам курса информатики (работа с текстовыми документами, электронными таблицами и базами данных). Большинство упражнений снабжено решениями или подробными указаниями, ориентированными на использование программ Word, Excel и Access системы Microsoft Office версий 2007 и 2003. Пособие также может служить справочником по основным приемам работы с программами Word, Excel и Access.

Учебное пособие включает восемь практических работ, отражающих основные этапы проектирования реляционных баз данных: инфологическое проектирование, логическое проектирование на основе реляционной модели данных, реализацию базы данных средствами СУБД. Каждая работа содержит необходимые теоретические сведения, используемые для выполнения работы. Построение моделей баз данных предполагает применение CASE-средств. Для реализации базы данных используется СУБД Access.

Учебно-методическое пособие по информационным технологиям в науке и производстве предназначено для обучающихся по направлению подготовки 36.04.02 «Зоотехния». Пособие содержит основные теоретические понятия электронных таблиц, математических моделей, статистики, примеры практического использования в научной сфере, индивидуальные задания.

Постановка проблемы: одной из важных проблем в области управления данными является их неполное (нечеткое) дублирование, ведущее к снижению качества, в частности к ошибочной интерпретации информационной системой одного и того же объекта как нескольких разных. Реляционная модель данных, а также промышленные СУБД на осно- ве реляционной модели, позволяют исключить ситуации полного дублирования данных, но не имеют механизмов для распознавания и предотвращения появления нечетких дубликатов. Целью работы является разработка такого способа обнаружения нечетких дубликатов, который мог бы быть реализован в реляционной модели данных и промышленной реляционной СУБД. Результаты: рассмотрена общая для информационных систем проблема нечеткого дублирования, предложены пути внесения смысловой дублирующей информации в реляционную базу данных. Определено, что для решения проблемы неполного дублирования следует использовать механизмы нечеткого сравнения строк с учетом их семантики. Приведен пример практической реализации способа для СУБД PostgreSQL с использованием реляционных механизмов обработки данных. Практическая значимость: разработанный способ позволяет автоматически обнару- живать дубликаты, исключив вмешательство человека-оператора, и тем самым повысить качество данных информаци- онной системы. Пример практической реализации для промышленной СУБД позволяет непосредственно использовать предложенный способ в инженерной практике разработки информационных систем. Данный способ также был исполь- зован авторами при разработке коммерческой автоматизированной информационной системы.

Книга описывает последние возможности PostgreSQL 11 для построения эффективных и отказоустойчивых приложений. Подробно рассмотрены передовые аспекты PostgreSQL, включая логическую репликацию, кластеры баз данных, оптимизацию производительности, мониторинг и управление пользователями, процесс миграции с Oracle на PostgreSQL.