Obierz kurs na... analizę danych w Postgresie

Język SQL w świecie IT jest niczym tabliczka mnożenia dla ucznia. Stanowi absolutną podstawę w pracy zarówno analityków, jak i programistów, a jego opanowanie jest konieczne do efektywnej pracy z danymi. By w pełni skorzystać z możliwości tego języka zapytań, należy jeszcze wybrać odpowiedni system zarządzania. PostgreSQL to system zarządzania relacyjnymi bazami danych, zgodny ze standardem SQL. To znaczy, że używa tego samego języka co inne bazy danych SQL, jednak zapewnia też szereg narzędzi i funkcjonalności przydatnych zwłaszcza do analizy danych. Jednym z takich rozszerzeń jest pgAdmin, umożliwiający analizowanie danych z poziomu interfejsu graficznego, co może być szczególnie istotne dla osób z niewielkim doświadczeniem w SQL. Postgres oferuje wsparcie dla wielu języków programowania, w tym dla SQL, Pythona, Perla i Tcl, a dzięki rozszerzeniom można wzbogacić go o kolejne języki, na przykład R, C++ czy Javę. Ponadto jest systemem skalowalnym i dlatego świetnie sprawdza się w analizowaniu i przetwarzaniu dużych zbiorów danych, a także składowaniu danych o różnorodnych typach. W zakres tych różnorodnych typów wchodzą te w formacie JSON i XML, kojarzone z bazami NoSQL. Cały świat business intelligence pokochał PostgreSQL, gdyż jest on wyjątkowo elastycznym rozwiązaniem i umożliwia składowanie, modelowanie i wizualizację danych, jak również tworzenie wysokiej jakości raportów. Co więcej, w łatwy sposób można go zintegrować z narzędziami analitycznymi, takimi jak PowerBI i Tableau.

W trakcie naszego profesjonalnego szkolenia:

• Wybierzesz system zarządzania relacyjnymi bazami danych
• Zainstalujesz klienta i serwer PostgreSQL
• Skonfigurujesz program pgAdmin 4
• Utworzysz bazy danych
• Nauczysz się tworzyć tabele, uzupełniać je danymi i wyświetlać ich zawartość
• Poznasz metody agregowania i grupowania danych
• Dowiesz się, jak aliasować tabele i kolumny
• Połączysz ze sobą tabele na różne sposoby
• Nauczysz się filtrować i sortować wyniki
• Poznasz operatory rozwijające możliwości filtrowania
• Nauczysz się wykrywać anomalie
• Przećwiczysz filtrowanie zgrupowanych widoków
• Poznasz instrukcje warunkowe
• Zaktualizujesz wiersze w tabelach
• Dowiesz się, jak usuwać wiersze z tabel, tworzyć rankingi i grupować daty
• Zapiszesz wyniki zapytania do nowej tabeli
• Dowiesz się, jak limitować zapytania
• Zgłębisz tajniki oczyszczania danych i walidacji danych
• Przećwiczysz analizę szeregów czasowych i analizę kohortową
• Nauczysz się wizualizować dane
• Dowiesz się, czym jest wielkość próbki

Analiza danych w PostgreSQL. Kurs video. Relacyjne bazy danych w pigułce to szkolenie, dzięki któremu nauczysz się przeprowadzać przekrojowe analizy danych na wiele sposobów. W praktyce wdrożysz sposoby zarządzania bazami danych i tabelami. Poznasz tajniki przygotowania, analizowania i walidowania danych. Dokładnie przećwiczysz i opanujesz podstawy języka SQL. Nauczysz się łączyć tabele przez joiny i union. Wyniki swojej pracy będziesz w stanie przedstawić w formie zarówno wizualnej, jak i detalicznej. Po ukończeniu szkolenia śmiało stwierdzisz, że znasz podstawy SQL i analizy danych, co pozwoli Ci dalej rozwijać swoje umiejętności w uporządkowany i ukierunkowany sposób.

Język SQL został stworzony jako narzędzie do przetwarzania danych. Mimo że zwykle jest używany do pracy z bazami danych, jego możliwości są o wiele większe. Poprawny kod SQL ułatwia przetwarzanie potężnych zbiorów danych z dużą szybkością. Szczególnie obiecującą perspektywą jest zastosowanie języka SQL na wielkich zbiorach danych przechowywanych w chmurze. Dzięki nieco bardziej złożonym konstrukcjom SQL analityk danych może z dużą efektywnością wydobywać z nich wiedzę.

Ta praktyczna książka jest przeznaczona dla analityków danych i danologów, którzy chcą używać SQL-a do eksploracji dużych zbiorów danych. Pokazuje zarówno popularne, jak i nieco mniej znane techniki budowania zapytań SQL, dzięki czemu możliwe staje się rozwiązywanie nawet bardzo zawiłych problemów i optymalne wykorzystanie właściwości tego języka w pracy na danych. W nowy, innowacyjny sposób przedstawiono tu takie pojęcia jak złączenia, funkcje okna, podzapytania i wyrażenia regularne. Zademonstrowano, jak łączyć różne techniki, aby szybciej osiągać cele za pomocą łatwego do zrozumienia, czytelnego kodu. Opisywany materiał został zilustrowany licznymi przykładami zapytań SQL, dzięki czemu można płynnie przejść do rozwiązywania konkretnych problemów z zakresu przetwarzania, analizy i eksploracji danych.

Najciekawsze zagadnienia:

• przygotowywanie danych do analizy
• analizy szeregów czasowych z wykorzystaniem SQL
• analizy kohortowe do badania zachodzących zmian
• analiza tekstu za pomocą zaawansowanych funkcji i operatorów SQL
• wykrywanie odstających wartości
• analizy eksperymentów (testy A/B)

SQL: tak wyciągniesz z danych rzetelne wnioski!

Zostań ekspertem od anonimizacji wrażliwych danych!

• Czym są dane poufne?
• Jak je zabezpieczyć przed wyciekiem?
• Jak maskować dane i pozostać anonimowym w sieci?

Współczesny świat produkuje ogromne ilości danych, z których duża część to dane wrażliwe. Wyciek takich danych poza przechowujące je przedsiębiorstwo czy instytucję może nie tylko narażać na szwank reputację organizacji, lecz również nieść za sobą ryzyko konkretnych strat finansowych i poważne konsekwencje o charakterze prawnym. Aby nie dopuścić do tego rodzaju sytuacji, firmy na całym świecie odpowiednio się zabezpieczają, a składową tych działań jest anonimizacja danych, czyli takie ich przetwarzanie, dzięki któremu staną się bezwartościowe, gdy wpadną w niepowołane ręce.

Anonimizacja i maskowanie danych wrażliwych w przedsiębiorstwach to książka, z której się dowiesz, jakie zagrożenia wiążą się z przechowywaniem poufnych danych, a także poznasz sposoby pozwalające Ci ograniczyć wynikające z tego ryzyko. Na podstawie własnego doświadczenia i na praktycznych przykładach autor prezentuje w publikacji najlepsze praktyki anonimizacji i maskowania danych, wykorzystywane w tym celu narzędzia i techniki oraz pułapki czyhające na firmy, które nie stosują właściwych zabezpieczeń.

To obowiązkowa lektura dla wszystkich osób odpowiedzialnych za bezpieczeństwo i zachowanie prywatności danych, administratorów baz danych, architektów oprogramowania, analityków danych i dyrektorów technicznych przedsiębiorstw z branży IT, a tak naprawdę dla każdego, kto zawodowo ma do czynienia z systemami informatycznymi przechowującymi i przetwarzającymi wrażliwe informacje. Przeczytaj, zanim będzie za późno!

• Wyszukiwanie i rozpoznawanie danych wrażliwych
• Analiza ryzyka i sposoby zabezpieczania danych
• Role i obowiązki osób odpowiedzialnych za prywatność danych
• Narzędzia i metody stosowane w anonimizacji danych
• Techniki maskowania i szyfrowania danych

Zabezpiecz się zawczasu - anonimizuj swoje poufne dane!

Przetwarzanie dużych ilości danych daje wiedzę, która leży u podstaw istotnych decyzji podejmowanych przez organizację. Pozwala to na uzyskiwanie znakomitych efektów: techniki wydobywania wiedzy z danych stają się coraz bardziej wyrafinowane. Podstawowym warunkiem sukcesu jest uzyskanie odpowiedniej jakości danych. Wykorzystanie niespójnych i niepełnych informacji prowadzi do podejmowania błędnych decyzji. Konsekwencją mogą być straty finansowe, stwarzanie konkretnych zagrożeń czy uszczerbek na wizerunku. A zatem oczyszczanie jest wyjątkowo ważną częścią analizy danych.

Ta książka jest praktycznym zbiorem gotowych do użycia receptur, podanych tak, aby maksymalnie ułatwić proces przygotowania danych do analizy. Omówiono tu takie kwestie dotyczące danych jak importowanie, ocena ich jakości, uzupełnianie braków, porządkowanie i agregacja, a także przekształcanie. Poza zwięzłym omówieniem tych zadań zaprezentowano najskuteczniejsze techniki ich wykonywania za pomocą różnych narzędzi: Pandas, NumPy, Matplotlib czy SciPy. W ramach każdej receptury wyjaśniono skutki podjętych działań. Cennym uzupełnieniem jest zestaw funkcji i klas zdefiniowanych przez użytkownika, które służą do automatyzacji oczyszczania danych. Umożliwiają one też dostrojenie procesu do konkretnych potrzeb.

W książce znajdziesz receptury, dzięki którym:

• wczytasz i przeanalizujesz dane z różnych źródeł
• uporządkujesz dane, poprawisz ich błędy i uzupełnisz braki
• efektywnie skorzystasz z bibliotek Pythona
• zastosujesz wizualizacje do analizy danych
• napiszesz własne funkcje i klasy do automatyzacji procesu oczyszczania danych

Prawdziwą wartość mają tylko oczyszczone i spójne dane!

Analityka danych jest uważana za wyjątkowo obiecującą dziedzinę wiedzy. Rozwija się błyskawicznie i znajduje coraz to nowsze zastosowania. Profesjonaliści biegli w eksploracji danych i wydobywaniu z nich pożytecznych informacji mogą liczyć na interesującą pracę i bardzo atrakcyjne warunki zatrudnienia. Jednak aby zostać analitykiem danych, trzeba znać matematykę i statystykę, a także nauczyć się programowania. Umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego również są ważne. W przypadku tak specyficznej dziedziny, jaką jest nauka o danych, szczególnie istotne jest zdobycie gruntownych podstaw i dogłębne ich zrozumienie.

W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matematyki i statystyki. Przedstawiono także techniki budowy potrzebnych narzędzi i sposoby działania najistotniejszych algorytmów. Książka została skonstruowana tak, aby poszczególne implementacje były jak najbardziej przejrzyste i zrozumiałe. Zamieszczone tu przykłady napisano w Pythonie: jest to język dość łatwy do nauki, a pracę na danych ułatwia szereg przydatnych bibliotek Pythona. W drugim wydaniu znalazły się nowe tematy, takie jak uczenie głębokie, statystyka i przetwarzanie języka naturalnego, a także działania na ogromnych zbiorach danych. Zagadnienia te często pojawiają się w pracy współczesnego analityka danych.

W książce między innymi:

• elementy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa
• zbieranie, oczyszczanie i eksploracja danych
• algorytmy modeli analizy danych
• podstawy uczenia maszynowego
• systemy rekomendacji i przetwarzanie języka naturalnego
• analiza sieci społecznościowych i algorytm MapReduce

Nauka o danych: bazuj na solidnych podstawach!

DAX i Power BI w analizie danych. Tworzenie zaawansowanych i efektywnych analiz dla biznesu

Microsoft Power BI jest doskonałym narzędziem do profesjonalnej analizy danych. Jeśli jednak chcesz uzyskać za jego pomocą naprawdę spektakularne efekty, musisz się biegle posługiwać językiem DAX (Data Analysis Expressions). Pozwala on na wykonywanie zaawansowanych obliczeń i zapytań dotyczących danych w powiązanych tabelach i kolumnach w tabelarycznych modelach danych.

To książka przeznaczona dla analityków biznesowych, którzy już poznali język DAX, chcą jednak skorzystać z pełnego potencjału formuł tego języka i modeli Power BI, by tworzyć wydajne i zaawansowane analizy danych. Opisano w niej zasady analizy biznesowej i reguły projektowania dobrych modeli. Zaprezentowano też praktyczne przykłady użycia języka DAX w rzeczywistych sytuacjach biznesowych. Pokazano niuanse pracy z modelami Power BI, a także z funkcjami DAX, filtrami i miarami. Nie zabrakło bardzo przydatnych wskazówek dotyczących błędów popełnianych często podczas tworzenia zaawansowanych agregacji danych. Do książki zostały dołączone materiały do pobrania (pliki PBIX), które ułatwią pełne zrozumienie prezentowanych treści i ich stosowanie we własnej praktyce zawodowej.

Najciekawsze zagadnienia:

• koncepcje modelowania danych i struktur
• modele Power BI a modele systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych
• bezpieczne poziomy agregacji, atrybuty i hierarchie
• koncepcja kontekstu i jej stosowanie
• standardowa analiza czasowa
• inteligentna ocena inwestycji za pomocą finansowych funkcji DAX

Poznaj prawdziwy potencjał języka DAX w analizie danych!

Ważnym zadaniem inżynierów danych jest kreowanie modeli uczenia maszynowego. Używa się do tego narzędzi do analizy biznesowej, takich jak Power BI. Możliwości Power BI są imponujące, a można je dodatkowo rozbudować. Jedną z ciekawszych metod wzbogacania modelu danych i wizualizacji Power BI jest zastosowanie złożonych algorytmów zaimplementowanych w językach Python i R. W ten sposób można nie tylko tworzyć interesujące wizualizacje danych, ale także pozyskiwać dzięki nim kluczowe dla biznesu informacje.

Dzięki tej książce dowiesz się, jak to zrobić. Zaczniesz od przygotowania środowiska Power BI do używania skryptów w Pythonie i R. Następnie będziesz importować dane z nieobsługiwanych obiektów i przekształcać je za pomocą wyrażeń regularnych i złożonych algorytmów. Nauczysz się wywoływać zewnętrzne interfejsy API i korzystać z zaawansowanych technik w celu przeprowadzenia dogłębnych analiz i wyodrębnienia cennych informacji za pomocą narzędzi statystyki i uczenia maszynowego, a także poprzez zastosowanie optymalizacji liniowej i innych algorytmów. Zapoznasz się również z głównymi cechami statystycznymi zestawów danych i z metodami tworzenia różnych wykresów ułatwiających zrozumienie relacji między zmiennymi.

Najciekawsze zagadnienia:

• złożone przekształcanie danych w Power BI za pomocą skryptów Pythona i R
• anonimizacja i pseudonimizacja danych
• praca z dużymi zestawami danych
• wartości odstające i brakujące dla danych wielowymiarowych i szeregów czasowych
• tworzenie złożonych wizualizacji danych

Wyzwól potężną moc Power BI!

• Wyczerpujące źródło wiedzy
• Zapoznaj się z najnowszymi narzędziami i funkcjami
• Opanuj przydatne triki i skuteczne metody postępowania
• Znajdź dokładnie to, czego akurat potrzebujesz

MS Excel od ponad 20 lat towarzyszy studentom, naukowcom, ekonomistom, analitykom, a nawet paniom domu. Z każdą kolejną wersją jego możliwości rosną, a sam program jest coraz bardziej rozbudowywany. Nawet wprawni użytkownicy często miewają problemy z odnalezieniem potrzebnej opcji. Bywa też, że nowe lub udoskonalane funkcje Excela najzwyczajniej w świecie umykają uwadze, choć umożliwiają uzyskanie większej efektywności i szybszą pracę.

Ta książka jest jedynym w swoim rodzaju przewodnikiem, który może się stać nieocenioną pomocą dla każdego użytkownika Excela. Znajdziesz tu przystępnie podane informacje potrzebne do tworzenia i obsługi arkuszy kalkulacyjnych, pisania formuł i niestandardowych funkcji, wizualizowania danych, a także tworzenia raportów i prognoz. Zawarto tu również mnóstwo sugestii, wskazówek i opisów technik, z których korzystają najlepsi. Niezależnie od tego, czy chcesz sformatować komórki, utworzyć tabelę przestawną, napisać makro w VBA, czy też zająć się wyrafinowaną analizą danych - dzięki Biblii zrobisz to szybciej, efektywniej i przyjemniej!

W książce:

• podstawy pracy z Excelem 365 i jego najnowsze funkcje
• formuły i niestandardowe funkcje ułatwiające przetwarzanie danych liczbowych
• korzystanie z narzędzi Power Pivot i Power Query
• techniki prezentacji danych przy użyciu wykresów i diagramów
• analiza danych za pomocą dodatków Solver i Analysis ToolPak
• automatyzacja czasochłonnych operacji za pomocą kodu VBA i UserForms

Excel. W pełni skorzystaj z potencjału analizy danych!

Importuj dane z wielu źródeł i zarządzaj nimi bezpośrednio w Excelu

Automatyzuj czyszczenie i przekształcanie danych

Twórz interaktywne wielowymiarowe modele raportowania

Spraw, by Twoje dane pracowały z Power Pivot i Power Query

Czy szukasz nowych, wydajnych sposobów odkrywania, przekształcania danych i wyciągania z nich wniosków przydatnych w Twojej organizacji? Oto przewodnik, który krok po kroku pokazuje, jak oszczędzić czas, uprościć procesy biznesowe i ulepszyć analizy. Znajdziesz tutaj praktyczne i łatwe do zrozumienia informacje, od łączenia się z ogromnymi bazami danych po używanie niestandardowych funkcji i formuł. Dowiesz się, jak zaimportować i zinterpretować dane z wielu źródeł, a także jak przygotować raport na podstawie ich ujednoliconego modelu. Książka jest w pełni zgodna z programem Microsoft Excel 2021.

Z książki dowiesz się, jak:

• Zautomatyzować i uprościć codzienne zbieranie danych
• Pozyskać dane ze stron internetowych i importować trudno dostępne informacje
• Zarządzać bezpośrednio w Excelu nieprawdopodobnymi ilościami danych z zewnętrznych baz
• Tworzyć solidne raporty oparte na tabelach przestawnych z danymi pochodzącymi z wielu źródeł
• Opracowywać własne formuły i funkcje, by osiągnąć więcej niż proste importowanie danych

Analizuj dane za pomocą tabel przestawnych w Excelu!

• Twórz użyteczne tabele przestawne
• Wyświetlaj zaawansowane raporty
• Generuj czytelne wykresy przestawne

Na temat tego, co można osiągnąć za pomocą Excela, krążą już legendy. Mówi się, że nie da się nim zastąpić jedynie ekspresu do kawy, choć opowiadający nawet w tej kwestii nie zawsze są zgodni. I mimo że rzeczywistość nie jest aż tak kolorowa, Excel w istocie zapewnia mnóstwo narzędzi przydatnych w każdym biurze, firmie czy jednostce naukowej. Można go użyć do tworzenia zestawień, liczenia budżetów, rysowania wykresów, ale ma też mniej oczywiste zastosowania. Nie wszyscy bowiem wiedzą, że świetnie sprawdza się jako program do zaawansowanej analizy danych i tworzenia czytelnych raportów. A wszystko to dzięki oferowanym przez aplikację tabelom przestawnym.

Osoby z praktyczną znajomością tabel przestawnych są obecnie intensywnie poszukiwane przez pracodawców, którzy coraz częściej mają potrzebę analizowania dużych zbiorów danych i generowania różnorakich raportów. Jeśli nie masz doświadczenia w tym zakresie, a chcesz zwiększyć swoją wartość na rynku pracy, doskonale trafiłeś! Ten podręcznik krok po kroku, odwołując się do praktycznych przykładów, pokazuje, jak zaprząc tabele przestawne do pracy i jak za ich pomocą osiągnąć wyznaczone cele. Dowiesz się, jak przygotować dane, utworzyć tabelę, sformatować ją i dostosować do swoich potrzeb z wykorzystaniem sortowania i filtrowania. Poznasz też sposoby przeprowadzania obliczeń na danych gromadzonych w tabeli przestawnej oraz tworzenia i stosowania wykresów przestawnych, a także nauczysz się importować dane z zewnętrznych źródeł.

• Tworzenie i usuwanie tabel przestawnych
• Definiowanie i dostosowywanie pól tabeli
• Formatowanie raportu tabeli przestawnej
• Filtrowanie i sortowanie danych tabeli
• Obliczenia w tabelach przestawnych
• Tworzenie i używanie wykresów przestawnych
• Importowanie i synchronizacja danych zewnętrznych

Tabele przestawne - Twoje najlepsze narzędzie do analizy i raportowania

Finanse i Python. Łagodne wprowadzenie do teorii finansów

Rozwój technologii i dostęp do danych finansowych stały się ogromnym ułatwieniem w korzystaniu z globalnych rynków finansowych. Jeśli zechcesz, możesz szybko zacząć przygodę na przykład z handlem algorytmicznym. Wystarczy, że masz niewielkie pojęcie o matematyce, programowaniu i ekonomii. Niestety, nieliczne programy nauczania o finansach integrują ze sobą te trzy dziedziny. Tymczasem koncepcje matematyczne wspaniale ułatwiają zrozumienie pojęć z zakresu inżynierii finansowej, a wczesne włączanie ćwiczeń programistycznych pozwala na znaczne zwiększenie efektywności takiej edukacji.

Dzięki tej praktycznej, przystępnie napisanej książce szybko zrozumiesz podstawy teorii finansów, modelowania danych finansowych i zastosowania Pythona w finansach obliczeniowych. Znajdziesz tu systematyczne wprowadzenie do inżynierii finansowej, handlu algorytmicznego czy zarządzania aktywami. Zdobędziesz umiejętności tworzenia w Pythonie programów, które ułatwią Ci rozwiązywanie takich problemów jak ustalanie składu portfeli inwestycyjnych zgodnie z nowoczesną teorią portfela, a także wycena opcji i innych instrumentów pochodnych. Jeśli zajmujesz stanowisko kierownicze w branży finansowej, z pewnością przyda Ci się wiedza o zastosowaniu Pythona w finansach. Jeśli już biegle kodujesz w Pythonie, łatwiej skorzystasz ze swoich umiejętności w tworzeniu przydatnych aplikacji z zakresu inżynierii finansowej.

W książce między innymi:

• matematyczne podstawy teorii finansów i programowania w Pythonie
• modele ekonomiczne i modelowanie danych finansowych
• zastosowanie Pythona w obliczeniach związanych z finansami
• wycena, podejmowanie decyzji, równowaga i alokacja aktywów
• zastosowanie bibliotek i narzędzi Pythona w modelowaniu finansowym

Teoria finansów? Z Pythonem to dziecinnie proste!

Najważniejsze narzędzie analityczne Google? Wykorzystaj je maksymalnie. Na 120%!

Google Analytics to internetowe narzędzie, które Google oferuje nieodpłatnie każdemu, kto prowadzi działalność online. Dzięki niemu możliwe jest zbieranie i analizowanie danych generowanych przez internautów poruszających się w sieci, wchodzących na stronę firmy i podejmujących za pośrednictwem jej serwisu internetowego rozmaite aktywności. Dla osoby sprawnie poruszającej się w panelu użytkownika Google Analytics stanowi przebogate źródło wiedzy o klientach firmy - ich zwyczajach, zainteresowaniach, oczekiwaniach, zachowaniach itd. Te informacje mogą być podstawą do usprawnienia obsługi klienta online, a co za tym idzie - przyczynić się do zwiększenia ruchu i sprzedaży w serwisie WWW przedsiębiorstwa.

Umiejętnie zaprzęgnięty do pracy Google Analytics zapewnia przewagę rynkową. Jednak słowem kluczem jest tu „umiejętnie”. Nie wystarczy bowiem podpiąć firmowy serwis pod panel analityczny i od czasu do czasu logować się do „analityksów”. Trzeba się nauczyć czytać zbierane przez Google dane, eksportować je i zestawiać w sposób, który będzie najlepiej odpowiadał potrzebom i celom biznesowym firmy. Jak pisze autorka, z Google Analytics - zwłaszcza w jego nowej odsłonie - da się wyciągnąć 120% możliwości! Jak to zrobić? Tego się dowiesz z tej książki, w drugim wydaniu pogłębionej o wiedzę dotyczącą wizualizacji danych w Google Data Studio, a także pracy z danymi wyeksportowanymi do BigQuery.