Microsoft SQL Server:

• Odkryj najlepsze narzędzia do eksploracji danych
• Naucz się przygotowywać dane i poprawiać ich jakość
• Dowiedz się, jak prowadzić zaawansowane analizy danych

Eksploracja danych jest najmłodszą i najszybciej rozwijającą się dziedziną informatyki. Łączy zaawansowane algorytmy analizowania danych i znajdowania ukrytych w nich wzorców z klasycznymi technikami statystycznymi, rachunkiem prawdopodobieństwa i technologiami bazodanowymi. Dziedzina ta zyskuje na znaczeniu wraz z lawinowo rosnącą ilością informacji cyfrowych, które każdego dnia na całym świecie są wytwarzane, zapisywane i przeszukiwane przez stale zwiększającą się grupę użytkowników technologii informatycznych. Trzydzieści lat temu świat zrewolucjonizowały komputery PC, a dziś w ogarnięciu tego chaosu pomóc mogą jedynie najskuteczniejsze narzędzia do modelowania i eksploracji danych.

"Microsoft SQL Server. Modelowanie i eksploracja danych" to książka, z której analitycy, informatycy i biznesmeni dowiedzą się, jak tworzyć właściwe modele, odpowiednio przygotowywać dane i prawidłowo je eksplorować, a także jak należycie analizować i oceniać otrzymane wyniki przy użyciu narzędzi oferowanych przez oprogramowanie Microsoft SQL Server. Publikacja przybliża zagadnienia związane z poszczególnymi etapami procesu modelowania i eksploracji, prezentując przy tym zastosowanie różnych metod i technik analizy do rozwiązywania praktycznych problemów naukowych i biznesowych.

• Podstawowe techniki i narzędzia wykorzystywane w eksploracji danych
• Instalacja i konfiguracja niezbędnego oprogramowania
• Analiza biznesowa projektu eksploracji danych
• Ocena, przygotowywanie i poprawianie jakości danych
• Przegląd technik eksploracji danych
• Wykorzystywanie serwera SQL w procesie eksploracji danych
• Składnia i zastosowanie języka DMX
• Łatwe w użyciu narzędzia pakietu Office i zaawansowane narzędzia eksploracji danych serwera SQL firmy Microsoft
• Zasada działania zaawansowanych algorytmów eksploracji danych
• Ocena i poprawianie modeli eksploracyjnych
• Programowanie predykcyjne