Скачать книги автора «Юрий Николаевич Кондрашов»

В учебном пособии рассматриваются физические принципы хранения и обработки больших объемов информации в современных ЭВМ, теоретические и практические аспекты технологии транзакций и оптимизации запросов, особенности их реализации в СУБД MS SQL Server.

Учебное пособие предназначено для бакалавров направлений 01.03.02. «ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА», 09.03.03. «ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА», 38.03.05 «Бизнес-информатика» при изучении дисциплин, связанных с СУБД и базами данных. Может быть использовано

бакалаврами других направлений, а также магистрами и аспирантами для подготовки в области информационных технологий.

В сборнике ситуационных задач рассматривается примеры использования языка SQL, включая примеры по созданию базы данных, объектов базы данных, ввода информации в таблицы, построению запросов, созданию и использованию представлений, хранимых процедур и

функций, триггеров. Раздел построения запросов включает широкий набор примеров однотабличных запросов, использования операций сортировки и группировки, внутреннего и внешнего соединения, самосоединения, скалярных, векторных и табличных подзапросов,

операций над множествами, редактирования данных в таблицах, преобразования данных, применяемых в современных технологиях хранилищ данных. Все разделы имеют задания для индивидуального выполнения на вариантах баз данных.

Сборник ситуационных задач предназначен для бакалавров направлений 01.03.02. «ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА», 09.03.03. «ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА», 38.03.05 «Бизнес-информатика» при изучении дисциплин, связанных с СУБД и базами данных. Может быть

использовано бакалаврами других направлений, а также магистрами и аспирантами для подготовки в области информационных технологий.

В учебном пособии рассматриваются современные технологии

анализа данных и машинного обучения и их реализация на платформе MS

SQL Server. Приводятся предпосылки появления аналитических техноло-

гий и теоретические и практические аспекты использования хранилищ

данных, оперативной аналитической обработки (On-Line Analytical Processing, OLAP) и Data Mining, а также их реализация на платформе MS SQL Server. Рассматривается пример создания хранилища данных,

OLAP-куба и работы с ним с использованием клиента MS Excel. Подробно рассматриваются инструментальные средства подготовки данных и алгоритмы решения типовых задач Data Mining (регрессия, классификация, кластеризация, поиск ассоциативных связей, анализ

последовательностей, прогнозирование, нейронные сети) на платформе MS SQL Server с использование MS Excel.