Microsoft Azure has over 20 platform-as-a-service (PaaS) offerings that can act in support of a big data analytics solution. So which one is right for your project? This practical book helps you understand the breadth of Azure services by organizing them into a reference framework you can use when crafting your own big data analytics solution. You’ll not only be able to determine which service best fits the job, but also learn how to implement a complete solution that scales, provides human fault tolerance, and supports future needs. Understand the fundamental patterns of the data lake and lambda architecture Recognize the canonical steps in the analytics data pipeline and learn how to use Azure Data Factory to orchestrate them Implement data lakes and lambda architectures, using Azure Data Lake Store, Data Lake Analytics, HDInsight (including Spark), Stream Analytics, SQL Data Warehouse, and Event Hubs Understand where Azure Machine Learning fits into your analytics pipeline Gain experience using these services on real-world data that has real-world problems, with scenarios ranging from aviation to Internet of Things (IoT)
Erlernen Sie das Abfragen von Microsoft SQL Server 2012 und bereiten Sie sich gleichzeitig auf das Examen 70-461 vor. Das vorliegende Buch bietet Ihnen einen umfassenden Lehrbuchteil, mit dem Sie selbständig lernen und anhand praktischer Übungen die prüfungsrelevanten Fähigkeiten erwerben. Die anschließende Lernzielkontrolle ermöglicht Ihnen, anhand von Fragen und Antworten Ihre Kenntnisse zu überprüfen. Das Buch eignet sich auch als Nachschlagewerk für die tägliche Arbeit. Auf CD finden Sie eine Testprüfung mit 200 Fragen (englischsprachig). Verbessern Sie Ihre Kenntnisse und Ihre beruflichen Chancen mit diesem Original Microsoft Training.
BIG DATA IN DER PRAXIS // - Für Analysten, BI-Verantwortliche, Data-Scientists, Consultants - Auf der DVD finden Sie: 18 fertige Projekte, die im Buch Schritt für Schritt entwickelt werden; Videotutorials u.a. zur Installation von Hadoop, Hive, HBase (Gesamtdauer: 80 Min.); Testdatensätze für die Wissensdatenbank Dieses Buch bringt Ihnen das Thema Big Data auf sehr praktische Art und Weise nahe. Sie lernen Technologien, Tools und Methoden kennen, entwickeln Beispiel-Lösungen und bekommen aufgezeigt, wie Sie bestehende Systeme vorausschauend auf die mit dem Big Data-Trend einhergehenden Herausforderungen vorbereiten. Dazu werden Sie neben den bekannten Apache-Projekten wie Hadoop, Hive und HBase auch einige weniger bekannte Frameworks wie Apache UIMA oder Apache OpenNLP kennenlernen, um gezielt die Verarbeitung unstrukturierter Daten zu behandeln. Alle hier verwendeten Software-Komponenten stehen im vollen Umfang kostenlos im Internet zur Verfügung. Gemeinsam mit dem Autor werden Sie ganz konkret Schritt für Schritt viele kleinere Projekte aufbauen bis hin zu einer fertigen und funktionstüchtigen Implementierung. Ziel des Buches ist es, Sie auf den Effekt und den Mehrwert der neuen Möglichkeiten aufmerksam zu machen, sodass Sie diese konstruktiv in Ihr Unternehmen tragen können und für sich und Ihre Kollegen somit ein Bewusstsein für den Wert Ihrer Daten schaffen. AUS DEM INHALT // Einführung rund um Big Data // Hadoop installieren, konfigurieren & bedienen // HDFS, Map-Reduce & YARN: Daten speichern und verarbeiten // Hadoop-Ecosystem: Überblick über dessen Komponenten // Einführung in NoSQL // HBase installieren, einrichten & auf Daten zugreifen // Data-Warehousing mit Apache Hive // HiveQL als Abfragesprache, Hive Security, Hive & JDBC // Datenimport aus relationalen Datenbanken mit Sqoop // Big Data-Visualisierung: Diagrammarten, Tipps & Trends // Visualisierungs-Frameworks im Vergleich // D3.js: Entwicklung einiger Beispieldiagramme // Entwicklung einer abschließenden Big Data-Analyse-Lösung // Troubleshooting für die Arbeit mit Hadoop, Hive & HBase
Eine Microservices-Architektur unterteilt Software-Systeme in eine Vielzahl kleiner Dienste, die unabhängig voneinander in Produktion gebracht werden können. Jedes Team arbeitet dabei an seinen Microservices und ist weitgehend entkoppelt von anderen Teams, das erlaubt eine einfache Skalierung agiler Prozesse. Die Aufteilung in Microservices schützt gegen den Verfall der Architektur, sodass die Systeme auch langfristig wartbar bleiben. Zudem können Legacy-Systeme durch Microservices ergänzt werden, ohne dabei den alten Code zu ändern. Und auch Continuous Delivery ist einfacher umsetzbar.Eberhard Wolff bietet Ihnen in diesem Buch eine umfangreiche Einführung in das Thema Microservices. Dabei geht es u.a. um:Vor- und Nachteile des Microservice-AnsatzesMicroservices vs. SOADie übergreifende Architektur von Microservice-SystemenDie Architektur einzelner ServicesAuswirkungen auf Projektorganisation, Betrieb, Testen und DeploymentNanoservicesDas Buch erläutert technologieneutrale Konzepte und Architekturen, die mit verschiedenen Technologien umgesetzt werden können. Als Beispiel für einen konkreten Technologie-Stack wird Java mit Spring Boot, dem Netflix-Stack und Spring Cloud gezeigt.Anhand von vielen Beispielen und konkreten Szenarien lernen Sie, wie Microservices möglichst gewinnbringend genutzt werden können. Außerdem erhalten Sie Anregungen, das Gelernte durch eigene Experimente weiter zu vertiefen.In der zweiten Auflage wurde der Abschnitt zu Domain-Driven Design komplett überarbeitet. Erweitert wurde die beispielhafte Beschreibung von Microservices-Technologien: Neben dem Netflix-Stack werden nun auch Alternativen erwähnt. Außerdem wurden die Essays zur Evolution von Microservices und zu Microservices in der Amazon Cloud aktualisiert.
Man kann es eigentlich kaum glauben: Diese mächtige Programmiersprache soll in ein kleines Taschenbuch passen? Nun, eine ausführliche Einführung in die Sprache ist Java – kurz & gut natürlich nicht, auch keine vollständige Referenz von A-Z. Dafür findet der erfahrene Programmierer hier aber alles Wichtige, was er bei der täglichen Arbeit braucht. Wie war das mit den Neuerungen in Java 8? Und wie hieß diese Kommandozeilenoption noch einmal genau? Auch ein Profi braucht manchmal eine Gedächtnisstütze. Da kommt diese klug organisierte Spickzettelsammlung gerade recht!
Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.
Lena, Bridget und Carmen freuen sich auf die Ferien. Bis auf Tibby, die in Virginia an einem Filmkurs teilnimmt, wollen alle einen gemütlichen Sommer zu Hause verbringen. Gespannt warten sie darauf, was die JEANS macht, wenn sie nicht auf Reisen geht. Doch dann fährt Bee überstürzt nach Alabama. Wieder einmal trennen sich die Wege der verschwisterten Freundinnen – und die Jeans ist doch wieder unterwegs!
Mit der Entwicklungsumgebung App Inventor 2 kann man sehr einfach eigene Apps entwickeln und testen. Das Buch soll helfen, die ersten Schritte von der Einrichtung der Entwicklungsumgebung bis hin zu eigenen Apps zu bewältigen. Es ist an Anfänger gerichtet, die sich mit der App-Entwicklung beschäftigen wollen, läßt sich aber auch sehr gut zu Unterrichtszwecken in Schulen oder Volkshochschulen einsetzen. Es handelt sich um eine Schritt-für-Schritt Anleitung, die den Fokus nicht auf die vollständige Beschreibung der Programmiersprache legt, sondern an Beispielen die Möglichkeiten der Entwicklungsumgebung aufzeigt. Angefangen wird mit der Einrichtung der Umgebung und des Android-Geräts. Weiter geht es mit einfachen Apps, über Variablenkonzepte und Kontrollstrukturen zu komplexeren Themen. Es werden Ereignis gesteuerte Apps entwickelt, Unterprogramme behandelt und Sensoren abgefragt. Die Arbeit mit mehreren Bildschirmen spielt ebenso eine Rolle, wie Dateien und Dialoge. Die Beispiele sind so gewählt, dass die Themen mit ansteigendem Schwierigkeitsgrad möglichst systematisch behandelt werden. Die Beispiele sind nicht zu komplex, damit sie noch leicht verständlich bleiben. Sie sollen als Anregung für eigene Projekte dienen. Auf eine fachlich strenge Systematik und eine vollständige Beschreibung der Programmiersprache wird bewusst verzichtet, um Anfängerinnen und Anfänger nicht zu überfordern.
Einführungen in MySQL gibt es viele. Wer aber größere MySQL-Server betreut, die verlässlich laufen müssen, egal was Programmierer oder Benutzer auf sie loslassen, der braucht weiter reichende Informationen. In High Performance MySQL beschreiben sechs anerkannte Experten mit langjähriger Erfahrung auf großen Systemen alle Stellschrauben, an denen MySQL-Admins drehen können, um Sicherheit, Performance, Datenintegrität und Robustheit zu erhöhen. Von Profis für Profis Hier geht es nicht um kleine Webauftritte mit Datenbankanbindung! Lernen Sie stattdessen fortgeschrittene Techniken kennen, mit denen Sie MySQLs Potenzial voll ausreizen können -- um große, skalierbare Systeme zu entwerfen, zu optimieren und zu sichern. Behandelt werden Benchmarking, Indizes, Storage-Engines, Replikationen, Lastverteilung und Hochverfügbarkeit, Backups, Sicherheit... und zu jedem Aspekt die richtigen Werkzeuge, mit denen sich Ihre Ziele am besten realisieren lassen. Praxiserprobt muss es sein Der eine ist MySQL-Guru bei Yahoo!, der andere Angestellter Nr. 25 bei MySQL AB und dort nacheinander für das MySQL-Manual, die Trainingskurse und die Entwicklung des Supports zuständig, wieder ein anderer war bei MySQL AB im High-Performance-Team – die Autoren dieses Buchs wissen, wovon sie sprechen. Graue Theorie finden Sie woanders, hier geht es um bewährte Techniken aus der Praxis. Die erste Auflage von „High Performance MySQL“ wurde hoch gelobt und hat schon unzähligen Lesern wertvolle Dienste geleistet. Nun war es an der Zeit, dieses anerkannte Handbuch einmal komplett zu aktualisieren, um nützliches Referenzmaterial zu erweitern, neue Features der Versionen MySQL 5.0 und 5.1 zu ergänzen und zahlreiche Themen wie die Optimierung der Storage-Engine InnoDB zu vertiefen.
Deep-Learning-Netze, die mit großen Datenmengen angelernt wurden, lösen komplexe Aufgaben mit erstaunlicher Genauigkeit. TensorFlow ist die führende Open-Source-Bibliothek zum Erstellen und Trainieren neuronaler Deep-Learning-Netze z.B. für die Sprach- und Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder die vorhersagende Datenanalyse. Dieses Buch bietet einer breiten technisch orientierten Leserschaft einen praxisnahen Zugang zu den Grundlagen von TensorFlow.Sie erarbeiten zunächst einige einfache Beispielaufgaben mit TensorFlow und tauchen anschließend tiefer in Themen ein wie die Architektur neuronaler Netze, die Visualisierung mit TensorBoard, Abstraktionsbibliotheken für TensorFlow oder Multithread-Pipelines zur Dateneingabe. Wenn Sie dieses Buch durchgearbeitet haben, sind Sie in der Lage, Deep-Learning-Systeme mit TensorFlow zu erstellen und im Produktivbetrieb einzusetzen.
A book for English speaking learners of German.
Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource fur alle iPhone-Entwickler, die die Welt der iPad-Programmierung entdecken wollen. Randvoll mit vielen Beispielen, die auch zum Download zur Verfugung stehen, macht es Sie mit zentralen Konzepten der App-Entwicklung vertraut und zeigt Ihnen konkrete Wege, Ihre iPad-Apps mit ebenso schicken wie praktischen Funktionalitaten auszustatten. Dabei ist es den Autoren ein besonderes Anliegen, die Starken des iPads zu nutzen und den Bedienkomfort des Gerats zu unterstreichen. Solide Kenntnisse in der iPhone-Programmierung werden vorausgesetzt, das Buch basiert auf iOS 4.3. Aus dem Inhalt: Von der iPhone- zur iPad-Entwicklung Mit Split-Views arbeiten Gesten einsetzen, die das iPad-Display voll ausnutzen Popover und modale Dialoge Angepasste Tastaturen entwickeln Zeichnungen implementieren Den Movie Player einrichten und anpassen Externe Anzeigegeraten nutzen Gerate verbinden
Als Anne und Philipp aus dem magischen Baumhaus klettern, können sie es kaum glauben: Sie sind bei den ersten Siedlern in Nordamerika gelandet! Die Männer und Frauen haben einen Winter voll Hunger, Krankheit und Kälte in der neuen Welt überlebt und feiern jetzt ein Fest mit befreundeten Indianern. Die Geschwister wollen den Siedlern bei den Vorbereitungen helfen, doch dann passiert Philipp ein schreckliches Missgeschick ... Komm mit auf die Reise im magischen Baumhaus! Rätselhafte Abenteuer in fremden Welten und längst vergangenen Zeiten erwarten dich auch in den nächsten Bänden. Die beliebte Kinderbuch-Reihe von Bestsellerautorin Mary Pope Osborne! Die Geschwister Anne und Philipp reisen mit dem magischen Baumhaus durch die Zeit. Sie erleben spannende Abenteuer, entdecken ferne Länder und lernen viele berühmte Persönlichkeiten kennen.
TensorFlow ist Googles herausragendes Werkzeug für das maschinelle Lernen, und dieses Buch macht es zugänglich, selbst wenn Sie bisher wenig über neuronale Netze und Deep Learning wissen. Sie erfahren, auf welchen Prinzipien TensorFlow basiert und wie Sie mit TensorFlow Anwendungen schreiben. Gleichzeitig lernen Sie die Konzepte des maschinellen Lernens kennen. Wenn Sie Softwareentwickler sind und TensorFlow in Zukunft einsetzen möchten, dann ist dieses Buch der richtige Einstieg für Sie. Greifen Sie auch zu, wenn Sie einfach mehr über das maschinelle Lernen erfahren wollen.

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