Nowości dla Analityka Danych 📊🆕

Microsoft Power BI to idealne narzędzie do profesjonalnej analizy danych 📈

Jeśli jednak chcesz uzyskać za jego pomocą naprawdę spektakularne efekty, powinieneś biegle posługiwać językiem DAX. Pozwala on na wykonywanie zaawansowanych obliczeń i zapytań dotyczących danych w powiązanych tabelach i kolumnach w tabelarycznych modelach danych 📊😉

W nauce języka DAX pomoże najnowsza książka "DAX i Power BI w analizie danych. Tworzenie zaawansowanych i efektywnych analiz dla biznesu" 📕

To publikacja 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.

W książce nie zabrakło bardzo przydatnych wskazówek dotyczących błędów popełnianych często podczas tworzenia zaawansowanych agregacji danych. W dodatku znajdziesz w niej linki do materiałów do pobrania (pliki PBIX), które ułatwią pełne zrozumienie prezentowanych treści i ich stosowanie we własnej praktyce zawodowej 😃

Apache Spark to oprogramowanie open source, przeznaczone do klastrowego przetwarzania danych dostarczanych w różnych formatach 📊
Framework ten jest również świetnie przygotowany do uruchamiania złożonych aplikacji, włączając w to algorytmy uczenia maszynowego czy analizy predykcyjnej. To wszystko sprawia, że Apache Spark stanowi znakomity wybór dla programistów zajmujących się big data, a także eksploracją i analizą danych 📈 Zaliczasz się do takich osób?

Jeśli tak, to sprawdź "Spark. Błyskawiczna analiza danych. Wydanie II" 💥

To lektura przeznaczona dla inżynierów danych i programistów, którzy chcą za pomocą Sparka przeprowadzać skomplikowane analizy danych i korzystać z algorytmów uczenia maszynowego, nawet jeśli te dane pochodzą z różnych źródeł.
Wyjaśniono tu, jak dzięki Apache Spark można odczytywać i ujednolicać duże zbiory informacji, aby powstawały niezawodne jeziora danych, w jaki sposób wykonuje się interaktywne zapytania SQL, a także jak tworzy się potoki przy użyciu MLlib i wdraża modele za pomocą biblioteki MLflow.

W książce omówiono także współdziałanie aplikacji Sparka z jego rozproszonymi komponentami i tryby jej wdrażania w poszczególnych środowiskach 😉

Pozostałe PREMIERY 🆕

Na Walentynki zgarnij książkę GRATIS! 💕