Database

Questo manuale insegna a comunicare efficacemente utilizzando forme di visualizzazione grafica dei dati. Scegliendo la giusta presentazione i numeri escono da tabelle e database, prendono forma e raccontano informazioni fino a quel momento celate. Il lettore entra così nel mondo dello storytelling dei dati dove nulla può essere dato per scontato. L'approccio didattico si appoggia a basi teoriche arricchite con esempi del mondo reale da cui è possibile prendere spunto. L'obiettivo è andare oltre le possibilità degli strumenti di presentazione normalmente a disposizione, per arrivare alla radice dei dati e dare voce alle informazioni attraverso storie visive in grado di catturare il pubblico. C'è una storia in ogni dato e questo libro aiuta gli analisti a raccontarla, mettendo da parte i limiti di grafici inefficaci e facendo esplodere il senso delle torte 3D.

Il testo affronta e presenta le tecniche, i principi e i principali strumenti che stanno ridefinendo gli approcci alla gestione ed utilizzo dei dati. La disciplina della Data Analysis si è sviluppata e perfezionata nel corso degli anni, migliorando costantemente i modelli di database gerarchico e reticolare per arrivare alla consacrazione del modello relazionale. Si può affermare, senza il rischio sbagliare, che ogni realtà informativa usa oggi RDBMS (Relational Database Management System). Nuove esigenze di business hanno, di recente, creato la necessità di elaborare ed archiviare exabyte e zettabyte di dati fortemente eterogenei per tipologia e formato, spingendo la tecnologia ad esplorare nuove soluzioni di tipo Big Data su piattaforme distribuite. NoSQL è un paradigma nuovo e rivoluzionario nato per archiviare informazioni su larga scala senza uno schema dati rigido, che non sostituirà gli RDBMS classici, ma li supporterà in quelle specifiche applicazioni che hanno la prerogativa di trasferire velocemente dati ed attingere direttamente da fonti operazionali destrutturate. Con l'avvento di architetture NoSQL distribuite ed il ritorno al calcolo parallelo, si può pensare di riprendere in mano quei progetti, accantonati perché ritenuti troppo difficili da realizzare.

L'apprendimento automatico è una delle più importanti aree dell'intelligenza artificiale. Nella nostra epoca esso gioca un ruolo fondamentale nell'estrazione automatica di informazioni dai big data e permette di sviluppare applicazioni per gestirli. Una larga parte dei big data è costituita da dati riguardanti persone, come i messaggi pubblici sui social e gli acquisti online. Saper gestire questi dati significa da un lato poter studiare con mezzi nuovi e sperimentali scienze come sociologia, storia e letteratura; dall'altro lato significa poter rispondere a una domanda crescente di data analysts in un mondo del lavoro accelerato a fatica verso l'innovazione. Il libro si rivolge a studenti universitari in discipline umanistiche, a chi lavora con i dati nel mondo delle startup, o anche a chi, semplicemente, vorrebbe capire meglio come sta cambiando il mondo che ci circonda.

L'informatica è sempre più presente, nelle attività lavorative come nella vita quotidiana, mentre il tempo che si può dedicare allo studio e alla formazione è sempre più ridotto. I libri della serie Pocket Apogeo rispondono alla sfida: volumi da portare con sé, brevi corsi per imparare tutto quello che serve di un linguaggio, di un sistema operativo, di un programma applicativo o di un particolare campo delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione. Volumi compatti, dunque, ma non a scapito della qualità: la brevità è ottenuta eliminando il superfluo ed escludendo l'inessenziale, puntando invece a quanto serve veramente per avere le idee chiare e sapersi orientare. Argomenti: Scoprire gli strumenti di lavoro di Access 2016; Creare e organizzare tabelle; Inserire dati e strutturare relazioni; Interrogare il database con le query; Utilizzare maschere per migliorare l'uso del database; Visualizzare informazioni grazie ai report. Scarica il capitolo extra "Le macro e i moduli" http://bit.ly/apo-access16

Questo manuale si rivolge agli studenti di basi di dati dei dipartimenti di ingegneria e di informatica e fornisce un compendio della progettazione logica e fisica delle basi di dati relazionali. Il manuale è corredato da una serie di 8 esercizi d'esame svolti in maniera dettagliata e ragionata, e da un caso di studio di organizzazione di agenzie stampa per la classificazione automatica di testi.

Questo libro è stato scritto in primo luogo come supporto a un insegnamento introduttivo sulle basi di dati in un corso di laurea triennale in Ingegneria informatica, ma si rivolge idealmente a un pubblico più ampio, comprendente anche i professionisti del settore. Nel libro vengono illustrati i concetti fondamentali per comprendere non solo i modelli delle basi di dati e le relative evoluzioni, ma anche i principi della loro progettazione concettuale, logica e fisica. Vengono inoltre introdotte le problematiche della progettazione dei sistemi che interagiscono con le basi di dati e le loro applicazioni gestionali. Infine sono descritte le tecnologie dei moderni sistemi di basi di dati.

Hadoop è un progetto software open source che permette di analizzare enormi quantità di dati distribuiti su cluster di computer e file system differenti. È progettato per essere completamente scalabile da un singolo server fino a migliaia di macchine. Hadoop si occupa anche di gestire problemi e guasti a livello applicativo piuttosto che hardware e questo garantisce migliori e più accurate prestazioni. Hadoop è mantenuto da The Apache Software Foundation e si basa sul linguaggio di programmazione Java. Questo libro è dedicato a chi non conosce Hadoop ma ha la necessità di lavorare e gestire Big Data. L'approccio è sia teorico che pragmatico e tutoriale. Si parte dall'installazione e dalla configurazione di Hadoop, per passare alla progettazione, l'implementazione e la gestione di sistemi complessi attraverso le varie componenti del software tra cui HDFS, YARN e MapReduce. Passo dopo passo il lettore scoprirà i componenti di Hadoop imparando a utilizzarli nella costruzione di soluzioni in grado di ottenere il massimo dai dati collezionati.