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
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment
Książka
55,30 zł 79,00 zł (-30%)
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

Przedsprzedaż Realizacja zamówień od 2026-07-14

Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Wysyłamy towar w ciągu 24h licząc od dnia premiery
Ebook
39,50 zł 79,00 zł (-50%)
51,35 zł najniższa cena z 30 dni
(2za1 » dobierz ebook GRATIS)

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
55,30 zł
Przedsprzedaż - realizacja zamówień od 2026-07-14
Dodaj do koszyka
Ebook
39,50 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint