Datenbanken

Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas. In 2. aktualisierter Auflage, August 2023.Dieses Buch vermittelt die Python-Grundlagen zur Lösung numerischer Probleme aus den Gebieten »Data Science« und »Maschinelles Lernen«.Im ersten Teil geht es um NumPy als Basis der numerischen Programmierung mit Python. Eingehend behandelt werden Arrays als zentraler Datentyp für alles, Numerische Operationen, Broadcasting und Ufuncs. Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung ist ein eigenes Kapitel gewidmet, ebenso wie Boolscher Maskierung und File-Handling.Die Datenvisualisierung mit Matplotlib bildet den Schwerpunkt des zweiten Teils. Zunächst geht es um die Begrif ichkeit von Matplotlib. Behandelt werden Linien-, Balkendiagramme, Histogramme und Konturplots.Der dritte Teil dreht sich um Pandas mit seinen Series und DataFrames. Behandelt wird auch der Umgang mit verschiedensten Dateiformaten wie Excel, CSV und JSON sowie mit unvollständigen Daten und NaN. Aufgezeigt werden die Möglichkeiten der Datenvisualisierung direkt mit Pandas.Der vierte Teil bietet Beispielanwendungen des erlernten Stoffes, wie z.B. ein Haushaltsbuch und eine praxistaugliche Einnahmeüberschussrechnung. Auch findet sich hier eine Einführung in Bildverarbeitungstechniken.Fast jedes der 32 Kapitel enthält zusätzliche Übungen zum Erproben und Vertiefen des Erlernten, die zugehörigen Lösungen sind im fünften Teil zusammengefasst.Aus dem Inhalt:NumPy:- Numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays- Broadcasting und UfuncsMatplotlib:- Diskrete und kontinuierliche Graphen- Balken- und Säulendiagramme, Histogramme, KonturplotsPandas:- Series und DataFrames- Arbeiten mit Excel-, csv- und JSON-Dateien- Unvollständige Daten (NaN)- DatenvisualisierungPraxisbeispiele:- Bildverarbeitung- Haushaltsbuch und EinnahmeüberschussrechnungLeseprobe (PDF-Link)

Der praxisnahe Überblick über die gesamte Data-Engineering-Landschaft.Data Engineering hat sich in den letzten zehn Jahren rasant entwickelt, sodass viele Software Engineers, Datenanalystinnen und Data Scientists nach einer zusammenfassenden Darstellung der grundlegenden Techniken suchen. Dieses praxisorientierte Buch gibt Ihnen mit dem Data Engineering Lifecycle ein Framework an die Hand, das die Evaluierung und Auswahl der besten Technologien für reale Geschäftsprobleme erleichtert. Sie erfahren, wie Sie Systeme so planen und entwickeln, dass sie den Anforderungen Ihres Unternehmens und Ihrer Kunden optimal gerecht werden.Joe Reis und Matt Housley führen Sie durch den Data Engineering Lifecycle und zeigen Ihnen, wie Sie eine Vielzahl von Cloud-Technologien kombinieren können, um die Bedürfnisse von Datenkonsumenten zu erfüllen. Sie lernen, die Konzepte der Generierung, Ingestion, Orchestrierung, Transformation, Speicherung und Bereitstellung von Daten anzuwenden, die in jeder Datenumgebung – unabhängig von der konkret verwendeten Technologie – von entscheidender Bedeutung sind.Aus dem Inhalt:Erhalten Sie einen kompakten Überblick über die gesamte Praxis des Data EngineeringBeurteilen Sie Problemstellungen im Data Engineering anhand eines umfassenden Frameworks von Best PracticesWählen Sie geeignete Datentechnologien, -architekturen und -prozesse jenseits des Marketing-Hypes ausNutzen Sie den Data Engineering Lifecycle, um eine robuste Infrastruktur zu entwerfen und aufzubauenErfahren Sie, wie Sie Data Governance und Sicherheit in den gesamten Lebenszyklus Ihrer Daten integrierenInhaltsverzeichnis (PDF-Link)Zu den Autoren:Joe Reis ist ein businessorientierter Daten-Nerd, der seit 20 Jahren in der Datenbranche tätig ist. Seine Tätigkeitsbereiche umfassen statistische Modellierung, Prognosen, Machine Learning, Data Engineering, Datenarchitektur und fast alles, was dazwischen liegt. Joe Reis ist der CEO und Mitbegründer von Ternary Data, einem Beratungsunternehmen für Data Engineering und Datenarchitektur mit Sitz in Salt Lake City, Utah. Er engagiert sich ehrenamtlich in verschiedenen Technologiegruppen und unterrichtet an der University of Utah. In seiner Freizeit geht Joe gerne klettern, produziert elektronische Musik und unternimmt mit seinen Kindern verrückte Abenteuer.Matt Housley ist Consultant für Data Engineering und ein Experte für die Cloud. Nach ersten Programmiererfahrungen mit Logo, Basic und 6502-Assembler hat er an der University of Utah in Mathematik promoviert. Danach begann Matt Housley im Bereich der Data Science zu arbeiten und spezialisierte sich schließlich auf Cloud-basiertes Data Engineering. Zusammen mit Joe Reis gründete er Ternary Data, wo er seine Lehrerfahrung nutzt, um künftige Data Engineers auszubilden und Teams zu einer robusten Datenarchitektur zu beraten. Matt und Joe referieren außerdem im „The Monday Morning Data Chat“ über alles, was mit Daten zu tun hat.

Wir alle wollen schlanke, effektive Geschäftsprozesse und optimale IT-Unterstützung. Wir finden für jedes Problem eine Lösung – wenn wir uns nur genau darauf einigen könnten, was unser Problem ist.Das Verstehen von Problemen und das Formulieren von Anforderungen, was wir gerne anders hätten, ist das Thema dieses Buches.Viele verschiedene Begriffe werden dafür verwendet (Business Analysis, Systemanalyse, Requirements Engineering, ...) und viele Berufsbezeichnungen für die Beteiligten.Dieses Buch zeigt einen integrierten Ansatz zum Umgang mit Anforderungen. Es stellt Ihnen Methoden, Notationen und viele pragmatische Tipps (Best Practices) zur Verfügung, mit denen Anforderungen effektiv zwischen Auftraggebern und Auftragnehmern behandelt werden können – von Entdeckungstechniken über Dokumentationstechniken, Prüftechniken bis hin zu Verwaltungstechniken.Die 3. Auflage ist gemäß den überarbeiteten Lehrplänen der IREB (Certified Professional for Requirements Engineering) aktualisiert.Dr. Peter Hruschka ist einer der Prinzipale der Atlantic Systems Guild (www.systemsguild.com). Peter widmet sein Arbeitsleben dem Technologietransfer, insbesondere für große Hardware-/Software-Systeme. Er ist Mitbegründer von arc42 und req42 – der Heimat für pragmatische Softwarearchitektur und agiles Requirements-Engineering. Peter hat mehr als zehn Bücher und zahlreiche Artikel über Software- und System-Engineering veröffentlicht und unterrichtet und berät weltweit. Peter lebt in Aachen.

Die Kunst, Probleme in 10 Zeilen zu lösen. Das Praxisbuch für Administratoren und DevOps-Teams. Scripting ist die Kunst, Probleme in wenigen Zeilen zu lösen. Denn viele Aufgaben in der IT erfordern keine komplexen Lösungen in einer Hochsprache – oft reichen ein paar Zeilen Python-, Bash- oder PowerShell-Code.Michael Kofler zeigt Ihnen in diesem Praxisbuch, wie Sie die Macht der Scripting-Umgebungen nutzen. Anhand zahlreicher Praxisbeispiele erfahren Sie, wie Sie Aufgaben automatisieren und wie Ihnen Shell- oder Pythonscripts viel Arbeit abnehmen können. Mit dabei ist ein Überblick über moderne Shell-Werkzeuge und IDEs: Visual Studio Code, Git, SSH und mehr.Für alle SystemeEgal, ob Sie mit Linux, Windows oder dem Mac arbeiten, ob Sie lokale Systeme administrieren oder per SSH auf die Cloud zugreifen: Crashkurse für die Bash/ZSH, PowerShell und Python machen Sie fit fürs Scripting.Keep it simple, Stupid!Wenn Sie schon länger in der IT arbeiten, wissen Sie, dass nichts über das KISS-Prinzip geht. Einfache Scripts zerlegen komplexe Probleme in kleine Schritte und erleichtern die Arbeit in der Systemadministration oder der Softwareentwicklung.Musterlösungen und BeispielscriptsMöchten Sie Markdown-Dokumente automatisiert erstellen oder Script-gestützte Sicherungen durchführen? Webinhalte scrapen oder Ihre Lösungen in Docker-Containern weitergeben? Für viele Szenarien finden Sie Musterlösungen, die Sie als Grundlage für eigene Scripts nutzen können.Aus dem Inhalt:Bash, ZSH und die Linux-ToolboxPowerShell und CmdLetsPython und PipSSH, VSCode, Git, Curl: Werkzeugenkasten für moderne ScriptsScripts automatisch ausführen: Cron und Task SchedulerBackups automatisierenBilder verarbeitenMonitoring: Logging-Dateien auswertenWeb-Scraping und -MiningScripting in der AWS-CloudScripte in Docker-ContainernÜber den Autor:Michael Kofler ist der renommierteste Fachbuchautor im deutschsprachigen Raum und behandelt von Linux über Swift bis zur IT-Security alles, was Sie in der Systemadministration oder der Softwareentwicklung wissen müssen.Leseprobe (PDF-Link)

Das Handbuch für Webentwickler, 2., aktualisierte und erweiterte Auflage April 2023Diese Roadmap zur Webentwicklung hilft Ihnen, in der Flut aus Sprachen, Technologien und Tools der Webentwicklung den Kopf über Wasser zu halten. Sie erfahren, welche Sprache für die jeweilige Aufgabe die richtige ist, und verstehen die Zusammenhänge zwischen den Technologien. Von HTML, CSS, JavaScript und PHP bis zu Webprotokollen, Webarchitektur, Deployment u. v. m. Dieses Standardwerk gibt Ihnen einen umfassenden Überblick über alle relevanten Themen des Webs, vermittelt fundiertes Fachwissen über den gesamten Technologiestack und macht Sie zum mythischen Einhorn unter den Webentwicklern.Aus dem Inhalt:Web-Protokolle und Web-Formate verwendenWebseiten erstellen mit HTML, CSS und JavaScriptWeb Architekturen: MVC, MVP, MVVM, SOA, Microservices, MicrofrontendsProgrammiersprachen und Web-Frameworks einsetzenWebservices implementieren: REST und GraphQLDatenbanken beherrschen: SQL und NoSQLAuthentifizierungsmechanismen verstehenWebprojekte organisieren und verwaltenProjektmanagement und ToolsLeseprobe (PDF-Link)

Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und JupyterErfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet »Datenanalyse mit Python« einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Autor:Wes McKinney, Mitbegründer und Chief Technology Officer von Voltron Data, ist ein aktives Mitglied der Python-Daten-Community und Verfechter der Verwendung von Python in der Datenanalyse, im Finanzwesen und bei statistischen Berechnungen. Der MIT-Absolvent ist außerdem Mitglied des Projektmanagements für Apache Arrow und Apache Parquet in der Apache Software Foundation.Zielgruppe: Datenanalyst*innen in Forschung, Wirtschaft, Marketing oder Marktforschung

Eine dezentrale Datenarchitektur entwerfenWir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird den komplexen Organisationsstrukturen, den immer zahlreicheren Datenquellen und dem zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. Dieses praxisorientierte Buch führt Sie in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Konzept basierend auf modernen verteilten Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitekt*innen, Entwickler*innen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für das Managen analytischer Daten. Data Mesh behandelt dabei Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch die organisatorischen Veränderungen von Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.Lernen Sie die Prinzipien von Data Mesh und ihre Bestandteile kennenEntwerfen Sie eine Data-Mesh-ArchitekturDefinieren Sie Ihre Data-Mesh-Strategie und begleiten Sie deren UmsetzungSteuern Sie den organisatorischen Wandel hin zu dezentraler Data OwnershipMigrieren Sie von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zu einem verteilten Data MeshAutor:Zhamak DehghaniZhamak Dehghani ist Director of Technology bei Thoughtworks und Spezialistin für verteilte Systeme und Datenarchitektur in großen Unternehmen. Sie ist Mitglied in mehreren Beratungsgremien für Technologie, unter anderem bei Thoughtworks. Zhamak ist eine Verfechterin der Dezentralisierung aller Dinge, einschließlich der Architektur, der Daten und letztlich von Macht. Sie ist die Begründerin des Data-Mesh-Konzepts.Zielgruppe:Softwarearchitekt*innenSoftwareentwickler*innenData EngineersData ScientistsDatenanalyst*innen

Informationen im Unternehmen effizient nutzenDas umfassende Kompendium zum Dokumenten-ManagementDieses Kompendium behandelt alle wesentlichen Fragen des Dokumenten-Managements ganzheitlich und umfassend. Dabei werden Fragen der Projektplanung und der Einführung von Dokumenten-Management-Lösungen ebenso behandelt wie organisatorische, wirtschaftliche und technische Aspekte. Außerdem werden die rechtlichen Rahmenbedingungen für Deutschland, die Europäische Union – soweit die entsprechenden Vorschriften einheitlich in der ganzen EU gültig sind – und für die Schweiz ausführlich dargestellt.Die Beschreibung von Funktion, Anwendung und Nutzen von Dokumenten-Management-Systemen (DMS) bildet auch in der vorliegenden Auflage einen Schwerpunkt. Sie werden sowohl mit dem für eine erfolgreiche Lösungsimplementierung erforderlichen Wissen ausgestattet, als auch in die Lage versetzt, die Funktionsweise von DMS zu verstehen und Systemalternativen zu beurteilen. Durch mehrere Anwenderberichte werden unterschiedliche Projektschwerpunkte und -ansätze veranschaulicht.Um den aktuellen Entwicklungen und Schwerpunkten besser gerecht zu werden, wurde das Buch vollständig neu strukturiert und umfassend überarbeitet. In der sechsten Auflage dieses Standardwerks werden aktuelle IT-Trends mit Relevanz für die Dokumentenverwaltung detailliert beschrieben. Neben den etablierten Cloud-Technologien werden auch neue Ansätze aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz oder Blockchains diskutiert und bewertet. Das Rechtskapitel wurde aufgrund der Änderungen im Bereich des Datenschutz-, IT- und Steuerrechts vollständig überarbeitet und ausgebaut. Neu eingeführt wurde ein Kapitel zum Thema Anforderungsanalyse. Die vorgestellten Anwendungsfälle wurden aktualisiert.Autoren:Klaus Götzer, Patrick Maué, Ulrich EmmertKlaus Götzer studierte Betriebswirtschaftslehre an der Universität München. Anschließend war er für mehrere Jahre in einem Unternehmen der Luft- und Raumfahrtindustrie in einer Organisationsabteilung als Organisator, Projektleiter und stellvertretender Hauptabteilungsleiter tätig. An der Universität des Saarlandes (Prof. Scheer) promovierte er mit dem Thema „Optimale Wirtschaftlichkeit und Durchlaufzeit im Büro“. Anschließend war er in einer Unternehmensberatung für den Bereich „Prozessoptimierung“ zuständig und leitete eine Geschäftsstelle. Seit 1993 ist er selbstständig und führt IT- und Organisationsprojekte vor allem im Öffentlichen Dienst, in Industrie- und Versicherungsunternehmen durch. Hierbei beschäftigt er sich vor allem mit den Themen Geschäftsprozessmanagement, Workflow und Dokumenten-Management.Dr. Patrick Maué hat für Studium und Promotion an der WWU Münster den Schwerpunkt Geoinformatik für sich entdeckt. In seinen Forschungsarbeiten und wissenschaftlichen Veröffentlichungen hat er sich mit der Semantik von Geodaten auseinandergesetzt. In den darauffolgenden Jahren hat er im Namen verschiedener Unternehmen Digitalisierungsprojekte im deutschen Behördenumfeld technisch und fachlich unterstützt und als Software Architekt die Umsetzung vieler Anwendungen begleitet. In den meisten Projekten stand dabei die Einführung oder Modernisierung von DMS Lösungen im Mittelpunkt. Als begeisterter Programmierer hat er aber stets die Nähe zur praktischen Umsetzung gesucht und arbeitet aktiv in Open Source Projekten mit. Heute leitet er ein Team von Software Entwicklern, die Produkte im DMS-Umfeld mit Fokus auf Sprachverständnis mit Hilfe maschinellen Lernens entwickeln.Ulrich Emmert ist seit 1996 Rechtsanwalt mit Schwerpunkt IT- und Datenschutzrecht, stellvertretender Vorstandsvorsitzender des ECM-Branchenverbandes VOI e. V., Geschäftsführer der esb data GmbH, die externe Datenschutzmandate übernimmt und Vorstand der Reviscan AG, die Signatursoftware und Datenbanksoftware herstellt und vertreibt. Daneben ist er im Aufsichtsrat von mehreren IT-Unternehmen vertreten.Zielgruppen:ManagementProjektleitungSachbearbeitende und Anwender*innenHochschullehrkräfteTrainer*innenStudierende

Grundlagen, Menschen, Prozesse, TechnikenDas Buch vermittelt die Grundlagen, Erfahrungen und Techniken, die den Kern des Software Engineerings bilden. Es ist als Material zu Vorlesungen über Software Engineering konzipiert. Auch für Praktiker, die mit der Softwareentwicklung und -bearbeitung und den dabei auftretenden Problemen vertraut sind, ist das Buch sehr gut geeignet, um die Kenntnisse im Selbststudium zu ergänzen und zu vertiefen. Der Inhalt des Buches ist in fünf Hauptteile gegliedert:GrundlagenMenschen und ProzesseDaueraufgaben im SoftwareprojektTechniken der SoftwarebearbeitungVerwaltung und Erhaltung von SoftwareAuf die Ausbildung zukünftiger Software Engineers wird ebenfalls eingegangen. Ergänzende Informationen sind auf der Webseite der Autoren verfügbar: https://se-buch.de.Die 4. Auflage enthält neben vielen kleinen Verbesserungen und Aktualisierungen neue Themen wie Schätzung in agilen Projekten, agile Skalierung, Microservices, Domain-Driven Design und automatische Software-Auslieferung. Autoren:Jochen Ludewig, Horst LichterProf. Dr. rer. nat. Jochen Ludewig geboren 1947 in Hannover. Studium der Elektrotechnik (TU Hannover) und Informatik (TU München); Promotion 1981. 1975 bis 1980 Gesellschaft für Kernforschung, Karlsruhe, dann Brown Boveri Forschungszentrum in Baden/Schweiz. 1986 Assistenzprofessor an der ETH Zürich, 1988 Ruf auf den neuen Lehrstuhl Software Engineering an der Universität Stuttgart. Arbeitsgebiete: Softwareprojekt-Management, Software-Prüfung und Software-Qualität, Software-Wartung. Ab 1996 Konzeption und Aufbau des Diplomstudiengangs Softwaretechnik, der inzwischen in einen Bachelor- und einen Masterstudiengang umgewandelt wurde. Seit 2009 Fellow der Gesellschaft für Informatik (GI).Prof. Dr. rer. nat. Horst Lichter geboren 1960 in Trier. Studium der Informatik und Betriebswirtschaftslehr (TU Kaiserslautern). Wissenschaftlicher Mitarbeiter (ETH Zürich und Universität Stuttgart), Promotion 1993. Anschließend Schweizerische Bankgesellschaft Zürich und ABB Forschungszentrum Heidelberg. 1998 Ruf an die RWTH Aachen University, Leiter des Lehr- und Forschungsgebiets Software-Konstruktion. Arbeitsgebiete: Software-Architektur, Qualitätssicherung, Software-Evolution. Seit 2005 Lecturer an der Thai German Graduate School of Engineering (TGGS) in Bangkok. Von 2018-2021 Adjunct Lecturer an der Universiti Teknologi Petronas (UTP) Malaysia.Zielgruppe:Praktiker*innen und Manager*innen mit Verantwortung für Software-ProjekteStudierendeLehrende

Serversysteme einrichten und betreiben. Vorbereitung auf die Prüfung SK0-005. 4. Auflage 2023.Die Prüfung CompTIA Server+ richtet sich an IT-Fachleute und Administratoren und weist die Fähigkeiten nach, Server in Rechenzentren sowie in lokalen und hybriden Umgebungen zu installieren, zu verwalten und Fehler zu beheben. Die Zertifizierung ist nicht auf eine einzige Plattform beschränkt, so dass Sie die Aufgaben in jeder Umgebung ausführen können. Das Zertifikat ist international anerkannt.Die Prüfung SK0-005 teilt sich in diese Fachgebiete auf:Server-Hardware: Installation und ManagementServeradministrationSicherheit und Disaster RecoveryFehlerbehebungSie lernen in diesem Buch die Eigenschaften, den Einsatz und die Konfiguration von Servern von Grund auf kennen, sowohl was die Hardware als auch was die spezifischen Betriebs-systeme und Applikationen von Servern anbelangt.Des Weiteren erläutern die Autoren die Planung und die physischen Umgebungsbedingungen von Servern sowie aktuelle Themen wie z.B. Hochverfügbarkeit, Cloud Computing und Skripterstellung. Außerdem werden wichtige Fragen zur Sicherheit, Datensicherung und zum Disaster Recovery ausführlich behandelt.So können Sie sich das für die Zertifizierung benötigte Fachwissen aneignen und ein praxistaugliches Verständnis der Thematik entwickeln, das Sie in Ihrem Arbeitsalltag bei der Server-Administration voranbringt.Aus dem Inhalt:Server-Hardware: Prozessoren, Arbeitsspeicher, BIOS/UEFIStorage-Lösungen und -technologien: SSD, SAS, SATA, Fibre Channel, iSCSIFehlertoleranz: RAID, EnergieversorgungServer installieren und aktualisierenHardware im Netzwerk: Kabel, Netzwerkkarten, ÜbertragungsgeräteTCP/IP: IPv4 und IPv6Serverrollen: Datei- und Druckdienste, Internet- und Maildienste, NetzwerkdiensteNetzwerkbetriebssysteme: Windows Server, UNIX/Linux und deren InstallationKonfigurationsbetrachtungen: Dateisystem, Kontingentierung, Verzeichnisdienste, GruppenrichtlinienServer Management: Remote-Verbindungen, Ereignisprotokolle, MonitoringSpeichertechnologien, Virtualisierung und Cloud-DiensteDeployment- und VirtualisierungsszenarienPhysische, technische und organisatorische SicherheitDatensicherung in Theorie und PraxisDisaster Recovery PlanningUnterhalt und Troubleshooting in der PraxisDie CompTIA Server+-Prüfung: Fragen, Antworten sowie ein Simulationstest in EnglischÜber die Autoren:Roland Cattini ist von Beruf Betriebs- und Elektroingenieur und befasst sich seit Windows NT-Zeiten als Microsoft-Experte mit Servern. Er ist aktiv in der Installation und Weiterbildung, nicht nur selber als MCSE, MCT, MCDBA, MCTS und MCITP, sondern auch als Trainer für Expertenschulungen in der Schweiz.Markus Kammermann, ausgebildeter ICT-Projektleiter und CompTIA Server+-Techniker, ist seit mehr als zwanzig Jahren in der System- und Netzwerktechnik tätig, fast ebenso lang als Ausbilder und Autor. Er engagiert sich zudem als Dozent in der höheren beruflichen Bildung.Michael Zaugg ist der UNIX- und Linux-Spezialist unter den drei Autoren. Er arbeitet als Network- und Security-Manager und betreut mit seinem Team eine ganze Reihe verschiedener Unix- und Linux-Server.Leseprobe (PDF-Link)

Wenn Sie SQL bei Ihrer täglichen Arbeit als Datenanalyst:in, Data Scientist oder Data Engineer verwenden, ist dieses beliebte Taschenbuch das ideale Nachschlagewerk für Sie. Beschrieben werden die wichtigsten Funktionen von SQL und deren Einsatz in Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database, PostgreSQL und SQLite. Zahlreiche Beispiele verdeutlichen zudem die vielfältigen Möglichkeiten der Sprache.In dieser aktualisierten und deutlich erweiterten Ausgabe zeigt Alice Zhao, wie diese fünf Datenbankmanagementsysteme die SQL-Syntax für Abfragen und für Änderungen an einer Datenbank implementieren. Sie finden Näheres zu Datentypen und Konvertierungen, zur Syntax regulärer Ausdrücke, zu Fensterfunktionen, Pivoting und Unpivoting und vieles mehr.- Schlagen Sie schnell nach, wie Sie bestimmte Aufgaben mit SQL ausführen- Nutzen Sie die Syntaxbeispiele des Buchs für Ihre eigenen Abfragen- Passen Sie SQL-Abfragen so an, dass sie auf den fünf verbreitetsten Datenbankmanagementsystemen funktionieren- Neu: Verbinden Sie Python und R mit einer relationalen Datenbank- Neu: Erhalten Sie in dem Kapitel »Wie mache ich …?« Antworten auf häufig gestellte Fragen zu SQLZielgruppe:Data ScientistsDatenanalyst*innenalle, die mit Daten und SQL zu tun habenAutorin:Alice Zhao ist Data Scientist und liebt es, komplexe Dinge leicht verständlich zu erklären. Als Senior Data Scientist bei Metis und als Mitbegründerin von Best Fit Analytics hat sie zahlreiche Kurse zu SQL, Python und R gegeben. Ihre sehr gut bewerteten technischen Tutorials auf YouTube sind dafür bekannt, gleichermaßen praktisch, unterhaltsam und visuell ansprechend zu sein.In ihrem Blog „A Dash of Data“ schreibt sie über Analytics und Popkultur. Ihre Arbeit wurde bereits in der Huffington Post, Thrillist und Working Mother veröffentlicht. Sie hat auf einer Vielzahl von Konferenzen über Themen wie Natural Language Processing und Datenvisualisierung gesprochen und hat einen Master of Science in Analytics und einen Bachelor of Science in Elektrotechnik erworben, beide von der Northwestern University.

Wenn Sie SQL bei Ihrer täglichen Arbeit als Datenanalyst:in, Data Scientist oder Data Engineer verwenden, ist dieses beliebte Taschenbuch das ideale Nachschlagewerk für Sie. Beschrieben werden die wichtigsten Funktionen von SQL und deren Einsatz in Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database, PostgreSQL und SQLite. Zahlreiche Beispiele verdeutlichen zudem die vielfältigen Möglichkeiten der Sprache.In dieser aktualisierten und deutlich erweiterten Ausgabe zeigt Alice Zhao, wie diese fünf Datenbankmanagementsysteme die SQL-Syntax für Abfragen und für Änderungen an einer Datenbank implementieren. Sie finden Näheres zu Datentypen und Konvertierungen, zur Syntax regulärer Ausdrücke, zu Fensterfunktionen, Pivoting und Unpivoting und vieles mehr.Schlagen Sie schnell nach, wie Sie bestimmte Aufgaben mit SQL ausführenNutzen Sie die Syntaxbeispiele des Buchs für Ihre eigenen AbfragenPassen Sie SQL-Abfragen so an, dass sie auf den fünf verbreitetsten Datenbankmanagementsystemen funktionierenNeu: Verbinden Sie Python und R mit einer relationalen DatenbankNeu: Erhalten Sie in dem Kapitel »Wie mache ich …?« Antworten auf häufig gestellte Fragen zu SQLZielgruppe:Data ScientistsDatenanalyst*innenalle, die mit Daten und SQL zu tun habenAutorin:Alice Zhao ist Data Scientist und liebt es, komplexe Dinge leicht verständlich zu erklären. Als Senior Data Scientist bei Metis und als Mitbegründerin von Best Fit Analytics hat sie zahlreiche Kurse zu SQL, Python und R gegeben. Ihre sehr gut bewerteten technischen Tutorials auf YouTube sind dafür bekannt, gleichermaßen praktisch, unterhaltsam und visuell ansprechend zu sein.In ihrem Blog „A Dash of Data“ schreibt sie über Analytics und Popkultur. Ihre Arbeit wurde bereits in der Huffington Post, Thrillist und Working Mother veröffentlicht. Sie hat auf einer Vielzahl von Konferenzen über Themen wie Natural Language Processing und Datenvisualisierung gesprochen und hat einen Master of Science in Analytics und einen Bachelor of Science in Elektrotechnik erworben, beide von der Northwestern University.

Praxisbuch für Administratoren und EntwicklerWenn Sie als Administrator, Entwickler oder IT-/System-Architekt PostgreSQL professionell und erfolgreich in der Praxis einsetzen wollen, finden Sie in diesem Arbeitsbuch die richtige Unterstützung. Administratoren bietet es Anleitung beim täglichen Datenbankbetrieb sowie detaillierte Informationen und Praxistipps zu Themen wie Backup and Recovery, Sicherheit und Überwachung, Performance Tuning oder Hochverfügbarkeit. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die Replikation von und nach anderen Datenbanksystemen. IT-Architekten, System-Designer und IT-Manager erfahren, wie PostgreSQL kostengünstig in eine bestehende IT-Infrastruktur platziert werden kann und effektiv mit anderen Datenbanksystemen, wie z. B. Oracle, zusammenarbeitet. Entwickler lernen, wie robuste und performante Datenbankapplikationen erstellt werden und erhalten außerdem einen praktischen Leitfaden für den Umstieg von Oracle auf PostgreSQL. Eigene Kapitel widmen sich den Themen PostgreSQL für Data Science und maschinelles Lernen.Aus dem Inhalt: Konfiguration von Cluster und DatenbankDie Architektur von PostgreSQLHot Standby, Streaming Replication und Logical ReplicationTuning von Datenbanken und SQL-AnweisungenParallelisierung und PartitionierungEntwicklung von Applikationen für PostgreSQLIndexe einsetzenTextverarbeitungReplikation zwischen PostgreSQL und OracleData Science und MLPostgreSQL in der CloudLeseprobe (PDF-Link)Autor: Lutz Fröhlich ist Diplom-Mathematiker und freiberuflicher IT-Berater. Er beschäftigt sich seit 30 Jahren mit Datenbanken und schöpft seine praktischen Erfahrungen aus langjährigen Consulting-Tätigkeiten in den USA und in Europa. Seine Spezialgebiete sind Performance, Hochverfügbarkeit, Exadata sowie Daten-Replikation und Streaming. Er arbeitet seit mehreren Jahren in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen und hält regelmäßig Seminare und Vorträge zu diesen und anderen Themen.

Die 3. aktualisierte und überarbeitete Auflage. Jetzt vorbestellen!Den leichten Einstieg in SQL und die Modellierung von Daten finden Sie hier! Schritt für Schritt führt Sie dieser Leitfaden durch die SQL-Kommandos und macht Sie mit allen wichtigen Befehlen vertraut. Auf diesem Fundament aufbauend lernen Sie, wie Sie Ihre Daten richtig modellieren, verknüpfen und bearbeiten. Mit diesen Anleitungen wird die Datenmodellierung mit SQL einfach und unkompliziert: So schaffen Sie Ordnung und sorgen für performante Abfragen.Aus dem Inhalt: Eine kurze Einführung in Tabellen und SQLGrundfunktionen der Tabellenabfrage: SELECT und WHEREZeilen einfügen, ändern und löschen: INSERT, UPDATE und DELETETabellen anlegen: CREATE TABLEMengenoperationenDatenbanken modellieren und optimierenDatenmodelle in Tabellen überführenBeziehungen zwischen Tabellen: JOINsTransaktionenSkalarfunktionen und BedingungslogikSpaltenwerte gruppieren: GROUP BYAbfragen in virtuellen Tabellen speichern: VIEWsLeseprobe (PDF-Link)Autor: Michael Laube arbeitet schon seit vielen Jahren mit relationalen Datenbanken und SQL. Mit dieser Erfahrung aus der Praxis zeigt er Ihnen, was alles in der Abfragesprache steckt und wie Sie Probleme bei der Datenbankentwicklung elegant lösen.

Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern. Fundierte Datenkompetenz für den Arbeitsplatz entwickeln – auch ohne Programmierkenntnisse.Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für das Verständnis von Datenanalyse am Arbeitsplatz. Alex Gutman und Jordan Goldmeier lüften den Vorhang der Data Science und geben Ihnen die Sprache und die Werkzeuge an die Hand, die Sie benötigen, um informiert mitreden zu können, kritisch über die Auswertung von Daten zu sprechen und die richtigen Fragen zu stellen. Dank dieses Buchs kann jede:r ein Data Head werden und aktiv an Data Science, Statistik und Machine Learning teilnehmen – auch ohne einen technischen Background.In diesem unterhaltsamen und gut verständlichen Buch werden die aktuellen, zum Teil komplexen Data-Science- und Statistik-Konzepte anhand einfacher Beispiele und Analogien veranschaulicht. Sie lernen statistisches Denken, das Vermeiden häufiger Fallstricke bei der Interpretation von Daten, und Sie erfahren, was es mit Machine Learning, Textanalyse, Deep Learning und künstlicher Intelligenz wirklich auf sich hat. Wenn Sie in Ihrem Unternehmen konkret mit Daten arbeiten, Führungskraft oder angehender Data Scientist sind, zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie ein echter Data Head werden.Die Autoren:Alex J. Gutman ist Data Scientist, Unternehmenstrainer und Accredited Professional Statistician®. Sein beruflicher Schwerpunkt liegt auf statistischem und maschinellem Lernen, und er verfügt über umfangreiche Erfahrungen als Data Scientist für das US-Verteidigungsministerium und zwei Fortune-50-Unternehmen. Seinen Doktortitel in angewandter Mathematik erhielt er vom Air Force Institute of Technology.Jordan Goldmeier ist ein international anerkannter Analytik- und Datenvisualisierungs-Experte, Autor und Redner. Er wurde sieben Mal mit dem Microsoft Most Valuable Professional Award ausgezeichnet und hat Mitglieder von Pentagon und Fortune-500-Unternehmen in Analytik unterrichtet. Er ist Autor der Bücher Advanced Excel Essentials und Dashboards for Excel.

Dieser komplett überarbeitete Klassiker der C#-/.NET-Programmierung bietet Ihnen Know-how und zahlreiche Rezepte, mit denen Sie häufig auftretende Probleme meistern. Einsteiger erhalten ein umfangreiches Tutorial zu den Grundlagen der C# 10-Programmierung mit Visual Studio 2022, dem Profi liefert es fortgeschrittene Programmiertechniken zu allen wesentlichen Einsatzgebieten der Programmierung mit .NET 6. Zum sofortigen Ausprobieren finden Sie am Ende eines jeden Kapitels hochwertige Lösungen für nahezu jedes Problem. Das Buch gliedert sich in einen Grundlagenteil zur Programmierung, eine Einführung in die Desktop-Programmierung (WPF, MAUI (Multi-platform App UI), einen Technologieteil zu fortgeschrittenen Themen sowie einen komplett neuen Teil zur Web-Programmierung (ASP.NET Core, MVC, Razor, Web-API, Blazor). Es ist der ideale Begleiter für Ihre tägliche Arbeit und zugleich – dank der erfrischenden und unterhaltsamen Darstellung – eine spannende Lektüre, die Lust macht, Projekte auch in der Freizeit umzusetzen.Aus dem Inhalt:Grundlagen der SpracheOOP-KonzepteArrays, Strings, FunktionenEinführung in LINQNeuerungen in C#Einführung in WPFWPF Controls, WPF-DatenbindungAsynchrone Programmierung & Task Parallel LibraryDebugging, Fehlersuche und -behandlungEntity Framework CoreWebanwendungen und APIs mit ASP.NET CoreSingle-Page Applications (SPAs mit BlazorAusblick auf .NET MAUI Leseprobe (PDF)Autoren: Jürgen Kotz arbeitet seit über 20 Jahren als freiberuflicher Trainer, Berater, Entwickler und Autor. Mit .NET beschäftigt er sich seit der ersten Beta-Version. Mit seiner Firma PrimeTime Software in München entwickelt er .NET-Projekte und führt Schulungen in diesem Umfeld durch. Seine Hauptthemen sind dabei die Entwicklung von REST- bzw. SOAP-basierten Services und der Datenzugriff mittels Entity Framework. Darüber hinaus hat er zahlreiche Fachbücher und -artikel geschrieben. Christian Wenz arbeitet als Berater, Trainer und Autor mit Schwerpunkt auf Webtechnologien und ist Autor oder Co-Autor von über 100 Computerbüchern. Er schreibt regelmäßig Beiträge für verschiedene IT-Magazine und hält Vorträge auf Konferenzen rund um den Globus. In seiner täglichen Arbeit ist er einer der Gründer der Webagentur Arrabiata Solutions mit Büros in München und London. 

End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren Mit diesem Buch lernen Machine-Learning- und KI-Praktiker:innen, wie sie erfolgreich Data-Science-Projekte mit Amazon Web Services erstellen und in den produktiven Einsatz bringen. Das praxisorientierte Handbuch stellt den KI- und Machine-Learning-Stack von Amazon vor, der Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung umfasst. Chris Fregly und Antje Barth zeigen Ihnen, wie Sie ML-Pipelines in der Cloud anlegen und die Ergebnisse innerhalb von Minuten in Anwendungen integrieren. Sie erfahren zudem, wie Sie Kosten senken können und die Performance Ihrer Anwendungen optimieren.Aus dem Inhalt: Wenden Sie den KI- und ML-Stack von Amazon auf reale Use Cases an, insbesondere aus den Bereichen Natural Language Processing, Computer Vision, Betrugserkennung oder dialogfähige GeräteNutzen Sie AutoML, um sich wiederholende Aufgaben mit Amazon SageMaker Autopilot zu automatisierenTauchen Sie tief in den kompletten Lebenszyklus einer NLP-Modellentwicklung auf BERT-Basis ein und lernen Sie dabei, wie Sie Daten einlesen und analysieren sowie Modelle trainieren und deployenBündeln Sie alle Teilschritte eines Workflows zu einer wiederverwendbaren MLOps-PipelineVerwenden Sie Amazon Kinesis und Amazon Managed Streaming for Apache Kafka für Echtzeit-ML, Anomalieerkennung und Streaming-AnalysenProfitieren Sie von bewährten Sicherheitspraktiken für das Identitäts- und Zugriffsmanagement, die Authentifizierung und AutorisierungAutoren: Chris Fregly ist Principal Developer Advocate für KI und Machine Learning bei AWS in San Francisco. Er spricht regelmäßig auf Konferenzen auf der ganzen Welt zu KI und Machine Learning, unter anderem bei der O'Reilly AI Superstream Series. Zuvor hat er PipelineAI gegründet, war Solutions Engineer bei Databricks und Software Engineer bei Netflix. In den letzten zehn Jahren hat er sich auf den Aufbau von KI- und Machine-Learning-Pipelines mit AWS konzentriert. Antje Barth ist Senior Developer Advocate für KI und Machine Learning bei AWS in Düsseldorf. Sie ist Mitbegründerin der Düsseldorfer Gruppe von „Women in Big Data“ und spricht häufig auf KI- und Machine Learning-Konferenzen und Meetups auf der ganzen Welt. Außerdem leitet und kuratiert sie Inhalte für O'Reilly-AI-Superstream-Veranstaltungen. Zuvor war sie als Software Engineer bei Cisco und MapR tätig und beschäftigte sich mit Infrastrukturen für Rechenzentren, Big Data und KI-Anwendungen.Zielgruppe: Data ScientistsData EngineersMachine Learning Engineers

Praktische Übungen für die Vorlesungen und PraktikaSie beginnen gerade das erste Semester im Studiengang Informatik und haben deshalb die Vorlesungen Algorithmen und Datenstrukturen 1 und 2 sowie Programmierung 1 und 2 belegt? Dieses Buch hilft Ihnen, die nötigen Erfahrungen und Fähigkeiten zu erwerben, um stressfrei durch Praktika und Prüfungen zu kommen.Die ersten drei Kapitel wenden sich ausschließlich an Einsteiger mit grundlegenden Programmierkenntnissen in C. Von den restlichen Kapiteln profitieren auch im Studium fortgeschrittene Programmierer, die sich an komplexere Themen wie verkettete Listen, Bäume, Graphen, Sortieralgorithmen, neuronale Netze, Kryptographische Algorithmen oder Graphen heranwagen. Das Buch bietet einen einfachen Einstieg in das komplexe Thema Algorithmen und Datenstrukturen. Anstatt Comic- oder Pseudocode-Stil wird stets ausführbarer Quellcode in C, C++ oder Java verwendet. Dabei wird immer die Programmiersprache gewählt, die auch in den Programmierpraktika oder Vorlesungen eines Informatikstudiums für den betreffenden Algorithmus zum Einsatz kommt.Aus dem Inhalt: BerechenbarkeitBasisalgorithmenRekursive AlgorithmenVerkettete ListenBäumeSuch- und SortierverfahrenSignalverarbeitungGrafische BildverarbeitungSimulation neuronaler NetzeKryptographische AlgorithmenGraphenLösung der Übungsaufgaben Leseprobe (PDF-Link)Über den Autor:René Krooß hat Informatik an der FH Dortmund studiert. Sein Wissen gibt er seit mehr als zehn Jahren als Trainer bei Kapiert und an der FH Südwestfalen in Hagen in Form von Computerkursen und Praktika an Schüler und Studierende weiter. Er ist selbstständig und als freier Buchautor tätig.

Agilität und der Einsatz agiler Methoden sind heute nicht mehr nur auf IT-Projekte begrenzt, sondern prägen zunehmend ganze Organisationen. Dieses Buch zeigt auf, wie sich IT-Governance, Prüfung und Revision erfolgreich dem durch Agilität ausgelösten Wandel stellen können und wie sich der Umgang mit den Kernthemen Risiko und Unsicherheit verändert. Zum einen werden Ansätze für eine agile IT-Governance und eine agile Prüfung und Revision beschrieben, indem sie sich agile Werte und Vorgehensweisen zu eigen machen. Zum anderen werden IT-Governance, Prüfung und Revision befähigt, agile Projekte angemessen steuern und wirksam prüfen zu können. Zielgruppe:IT-Leiter*innen und -FührungskräfteIT-Governance-Verantwortliche(IT-)Prüfer*innen und Revisor*innenRisikomanager*innen und Compliance-BeauftragteDatensicherheits- und Informationssicherheitsbeauftragte Autor: Urs Andelfinger ist Professor an der Hochschule Darmstadt und unterrichtet Wirtschaftsinformatik und Softwaretechnik. Er ist CMMI-Instruktor sowie SAFe Agilist und begleitet Organisationen in (nicht nur agilen) IT-Projekten sowie bei Digitalisierungsvorhaben. Petra Haferkorn ist Regierungsdirektorin bei der BaFin und prüft die Governance von Banken und Versicherungen vor Ort. Seit zwei Jahren leitet sie IT-Prüfungen mit den Schwerpunkten IT-Governance und Informationssicherheitsmanagement. Daneben ist sie als Dozentin an der Frankfurt School of Finance and Management in der Executive Education tätig.

Software Engineering von Diensten und Applikationen für die Cloud Märkte verändern sich immer schneller, Kundenwünsche stehen im Mittelpunkt – viele Unternehmen sehen sich Herausforderungen gegenüber, die nur digital beherrschbar sind. Um diese Anforderungen zu bewältigen, bietet sich der Einsatz von Cloud-native-Technologien an. Dabei reicht es jedoch nicht aus, einen Account bei einem Cloud-Anbieter anzulegen. Es geht auch darum, die unterschiedlichen Faktoren zu verstehen, die den Erfolg von Cloud-native-Projekten beeinflussen.Das Buch beleuchtet den Cloud-native-Wandel aus unterschiedlichen Perspektiven: von der Unternehmenskultur, der Cloud-Ökonomie und der Einbeziehung der Kunden (Co-Creation) über das Projektmanagement (Agilität) und die Softwarearchitektur bis hin zu Qualitätssicherung (Continuous Delivery) und Betrieb (DevOps). Anhand von realen Praxisbeispielen wird gezeigt, was bei der Umsetzung in unterschiedlichen Branchen gut und was schlecht gelaufen ist und welche Best Practices sich daraus ableiten lassen. Dabei wird auch die Migration von Legacy-Code berücksichtigt.IT-Architekten vermittelt dieses Buch zudem das grundlegende Wissen, um Cloud-native-Technologien und die DevOps-Kultur in ihrem Projekt oder im gesamten Unternehmen einzuführen. Leseprobe (PDF-Link)Autor:Nane Kratzke ist Professor für Informatik an der Technischen Hochschule Lübeck und befasst sich seit mehr als 10 Jahren in Forschung, Beratung und Lehre mit Cloud-nativen Technologien.

Visualisieren Sie Ihre Daten schnell und ausdrucksstark mit Power BI, um praktisch umsetzbare Ergebnisse zu erhalten. Alexander Loth und Peter Vogel zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie ganz einfach visuelle Analysen erstellen und so selbst komplexe Datenstrukturen verstehen sowie gewonnene Erkenntnisse effektiv kommunizieren können.Das Buch richtet sich an die folgenden Zielgruppen:Alle, die Zugang zu Daten haben und diese verstehen möchtenFührungskräfte, die Entscheidungen auf Grundlage von Daten treffennAnalysten und Entwickler, die Visualisierungen und Dashboards erstellen angehende Data ScientistsZum Verständnis dieses Buches und dem Erwerb von Power BI Kenntnissen sind weder besondere mathematische Fähigkeiten noch Programmiererfahrung nötig. Es eignet sich daher auch für Einsteiger und Anwender, die sich dem Thema Datenvisualisierung und -analysepraxisbezogen nähern möchten, ohne ausschweifende theoretische Abhandlungen. Die grundlegenden Funktionen von Power BI werden Schritt für Schritt erläutert und Sie lernen, welche Visualisierungsmöglichkeiten wann sinnvoll sind. Die Autoren zeigen Fallbeispiele auf, die weit über eine »Standardanalyse« hinausreichen und gehen auf Funktionen ein, die selbst erfahrenen Nutzern oft nicht hinlänglich bekannt sind. Sie geben Ihnen außerdem wertvolle Hinweise und Tipps, die das Arbeiten mit Power BI merklich erleichtern. So können Sie zukünftig Ihre eigenen Daten bestmöglich visualisieren und analysieren.Aus dem Inhalt:Einführung und erste Schritte in Power BIDatenquellen in Power BI anlegenVisualisierungen erstellenAggregationen, Berechnungen und ParameterDimensionsübergreifende Berechnungen mit DAX-AusdrückenMit Karten zu weitreichenden ErkenntnissenTiefgehende Analysen mit Trends, Prognosen, Clustern und VerteilungInteraktive DashboardsAnalysen teilenLeseprobe (PDF-Link)

Entwurfsmuster für Datenaufbereitung Modellbildung und MLOpsDie Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Lösungen für wiederkehrende Aufgaben im Machine Learning. Die Autor:innen – ML-Experten bei Google – beschreiben Methoden, die Data Scientists helfen, typische Probleme im gesamten ML-Prozess zu bewältigen. Die Entwurfsmuster verdichten die Erfahrungen von Hunderten von Expert:innen zu klar strukturierten, zugänglichen Best Practices. Das Buch bietet detaillierte Erläuterungen zu 30 Mustern für die Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität, Erklärbarkeit und Fairness. Zu jedem Muster erhält man eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl möglicher Lösungen sowie Empfehlungen, welche Technik die beste für Problemstellungen ist. Aus dem Inhalt:Herausforderungen beim Trainieren, Bewerten und Deployen von ML-Modellen erkennen und überwindenDaten für verschiedene ML-Modelltypen mit Einbettungen, Feature Crosses und mehr darstellenden richtigen Modelltyp für bestimmte Fragestellungen auswähleneine robuste Trainingsschleife mit Checkpoints, Verteilungsstrategie und Hyperparameter-Tuning erstellenskalierbare ML-Systeme deployen, die bei erneutem Training aktuelle Daten berücksichtigenModellvorhersagen für Stakeholder interpretierenModellgenauigkeit, Reproduzierbarkeit, Resilienz und Fairness verbessernAutoren:Valliappa Lakshmanan ist Global Head für Datenanalyse und KI-Lösungen bei Google Cloud. Sara Robinson ist Developer Advocate im Google-Cloud-Team, sie ist spezialisiert auf Machine Learning. Michael Munn ist ML Solutions Engineer bei Google. Er unterstützt Kunden bei der Entwicklung, Implementierung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.

Konzepte, Technologien und Anwendung - Erstauflage aus November 2021.Sowohl regulatorische Vorgaben als auch gesteigerte Anforderungen seitens der Fachanwender haben in den letzten Jahren zu immer komplexeren Business-Intelligence- und Analytics-Landschaften geführt, die es zu entwickeln und betreiben gilt. So setzt sich eine heute übliche Architektur aus zahlreichen Einzelkomponenten zusammen, deren Zusammenspiel und funktionale Abdeckung als wesentlicher Erfolgsfaktor für zugehörige BIA-Initiativen zu werten ist.»Architekturen für Business Intelligence & Analytics« setzt sich das Ziel, die derzeit gebräuchlichen Architekturmuster zu beschreiben und dabei einen Überblick über die aktuell verwendeten Technologien zu liefern. Dabei werden nicht nur die architektonischen Frameworks der großen Produktanbieter aufgegriffen, sondern darüber hinaus Lösungen für konkrete Anwendungsfälle präsentiert. Im Einzelnen werden behandelt:Anforderungen an eine ganzheitliche BIA-ArchitekturArchitekturen und Technologien für Data LakesDatenzugriffsstrategien für AnalyticsEnterprise Application IntegrationCloud-Konzepte und -ArchitekturenEinfluss regulatorischer AnforderungenDatenvirtualisierungBIA-Architekturen für KMU Das Buch vermittelt wertvolle Einblicke und hilfreiche Anregungen für die erfolgreiche Konzeptionierung und Realisierung von BIA-Ökosystemen und -Landschaften in der Praxis. Zielgruppe:Business-Intelligence-Manager*innenDaten- und InformationsverantwortlicheProjektleiter*innenStudierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik Autoren:Prof. Dr. Peter Gluchowski leitet den Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Systementwicklung und Anwendungssysteme, an der Technischen Universität in Chemnitz und konzentriert sich dort mit seinen Forschungsaktivitäten auf das Themengebiet Business Intelligence & Analytics. Er beschäftigt sich seit mehr als 25 Jahren mit Fragestellungen, die den praktischen Aufbau dispositiver bzw. analytischer Systeme zur Entscheidungsunterstützung betreffen. Seine Erfahrungen aus unterschiedlichsten Praxisprojekten sind in zahlreichen Veröffentlichungen zu diesem Themenkreis dokumentiert. ‪Frank Leisten ist passionierter Berater für datengetriebene Vorhaben mit modernen Technologien. Seine Expertise in den Funktionen des Datenmanagements sowie jahrelange Praxiserfahrung in verschiedenen IT-Domänen und Rollen kommen seinen Kunden bei der Orchestrierung sowie der kulturellen und strategischen Entwicklung ihrer Transformationen zugute. ‪Dr. Gero Presser ist Mitgründer und Geschäftsführer bei der QuinScape GmbH, einem Dortmunder IT-Dienstleistungsunternehmen mit 170 Mitarbeitern und Fokus auf Data & Analytics. Er organisiert die Meetup-Gruppe „Business Intelligence & Analytics Dortmund“ mit über 1.000 Mitgliedern und ist Vorsitzender des TDWI Roundtable Ruhrgebiet.

Die Zukunft eines Unternehmens ist sicher, wenn es mit Daten richtig umgeht. Neben dem Sammeln, Speichern und Auswerten ist der Austausch von Daten zwischen unterschiedlichen Systemen hierbei von immenser Bedeutung. Denn er soll zuverlässig und möglichst in Echtzeit erfolgen. Diese Anforderungen sind der Grund, weshalb sich Apache Kafka als Standard etabliert hat. Immer mehr Unternehmen setzen Apache Kafka heute als Streaming-Plattform und Messaging-System ein, um die Komplexität moderner IT-Architekturen beherrschbar zu machen. Um bei dieser Mission erfolgreich zu sein, ist Wissen entscheidend. Dieses Buch nimmt Software-Architekten, Entwickler und Administratoren gleichermaßen auf eine spannende Apache-Kafka-Mission mit. Eine Mission, die von den Grundlagen bis zum Produktiveinsatz von Kafka-basierten Daten-Pipelines reicht. Erleben Sie, wie Apache Kafka Zuverlässigkeit und Performance erreicht und wie Sie Komplikationen frühzeitig meistern können. Anhand zahlreicher Praxisbeispiele lernt man zudem, wie Best-Practice-Lösungen im eigenen Unternehmen umgesetzt werden können. Aus dem Inhalt:Warum Kafka? – Motivation für Kafka und verbreitete NutzungsartenWas ist Kafka? – Kafka als verteilter LogWie erreicht Kafka seine Performance? – Partitionen und Consumer GroupsWie erreicht Kafka seine Zuverlässigkeit? – Replikation, ACKs und Exactly OnceNachrichten produzieren und konsumieren: Was passiert in den Clients und auf den Brokern?Nachrichten aufräumen: Wie können nicht mehr benötigte Daten gelöscht und Speicherplatz frei geräumt werden?• Einblicke in das Kafka-Ökosystem: Kafka über Kafka Connect mit         anderen Systemen wie Datenbanken und externen Systemen verbindenAutoren: Anatoly Zelenin vermittelt als IT-Trainer hunderten Teilnehmern Apache Kafka in interaktiven Schulungen. Seine Kunden aus dem DAX-Umfeld und dem deutschen Mittelstand schätzen seit über einem Jahrzehnt seine Expertise und seine begeisternde Art. Darüber hinaus ist er nicht nur IT-Berater und -Trainer, sondern erkundet auch als Abenteurer unseren Planeten. Alexander Kropp ist seit seiner Kindheit leidenschaftlicher Informatiker und programmiert seit er 10 Jahre alt ist. Als Forscher und Berater unterstützt Alexander seit einem Jahrzehnt namhafte Unternehmen bei der Digitalisierung und Prototypen-Entwicklung. Parallel ist er als Dozent und Trainer im Cloud-Umfeld tätig