大數據時代：資料庫系統實作與案例分析（強銷版） epub pdf txt mobi 電子書下載 2024

圖書介紹

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齣版者出版社：上奇資訊訂閱出版社新書快訊新功能介紹

翻譯者

齣版日期出版日期：2019/02/25

語言語言：繁體中文

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發錶於2024-04-27

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圖書描述

　　資料庫系統全面攻略／大數據分析深化掌握

　　‧舉列實際案例循序引導，運用實作培養資料庫概念、核心與架構。
　　‧詳盡說明資料分析、倉儲、探勘、應用等多方位課題。
　　‧常用套件、知名套件之介紹、撰寫說明與範例示現。

　　以資料庫系統實作為主軸，築實基礎並深入大數據應用與未來趨勢

　　作者精心彙整大數據分析工作所需之理論知識、系統開發技術、程式撰寫與建立模型等實務經驗，以資料庫實作為主軸導向大數據應用與未來趨勢。

　　由資料分析、資料倉儲到資料探勘，延展至資料應用，皆備周詳說明及予精闢釋例，讓讀者一目了然，於觀念結構建立上能更有效率的精準掌握；所舉列之重點案例更加讓讀者透過案例分析，而能對資料庫概念建置更深層的體認與領會。
本書對有志成為資料科學家的初學者而言，絕對是一本最好的入門書籍。

　　CH1、CH2、CH3、CH5：主要介紹關聯式資料庫中進階技巧，以檢視表為開端，接續單元介紹索引技術、交易管理和可程式性物件，讓讀者建立在處理大量結構化資料時能更有效率的觀念與基礎。

　　CH4：介紹 ADO.NET資料庫程式設計，讓讀者從無到有建置一個小型資訊系統專案，建立對於資訊系統開發之認識，以及提升程式撰寫的能力。

　　CH6：介紹資料倉儲與資料探勘，對於監督式學習或非監督式學習相關知識有一定程度的了解。

　　CH7：介紹SQL Server 2016版才有的新功能，也是微軟致力於大數據分析的解決方案，主要提供資料科學家能夠透過原先所熟悉的R語言，不論是在交談式介面中透過SQL Server R Services直接撰寫R腳本指令進行資料分析，或是在Visual Studio.NET中透過R Tools for Visual Studio或Microsoft R Client的安裝，在原有Visual Studio開發環境撰寫R指令從事各種機器學習，進行關聯、分類、集群和預測的工作。

　　書附光碟內容
　　※CD／本書範例檔案
　　1.Microsoft SQL Server 2016 範例資料庫
　　2.SQLServer2016

著者信息

作者簡介

李紹綸

　　學歷
　　淡江大學資訊工程學系博士

　　現職
　　亞東技術學院資訊管理系副教授兼系主任
　　中華資料採礦協會常務理事

　　經歷
　　亞東技術學院電算中心主任
　　中華資料採礦協會理事
　　亞東技術學院資訊管理系系主任
　　國立台北商業技術學院資訊管理系兼任助理教授
　　安佳資訊股份有限公司專案經理
　　經濟部資訊專業人員鑑定計劃命(審)題委員—94年資料庫管理
　　專長：資料庫系統、資料倉儲、資料探勘、大數據

　　Email：sllee@mail.oit.edu.tw

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圖書目錄

Chapter 0 大數據時代導讀

Chapter 1 視界
1.1 視界的優點
1.2 視界的缺點
1.3 視界的種類
1.4 使用「Management Studio」建立檢視表
1.5 使用「Management Studio」修改檢視表
1.6 使用「Management Studio」刪除檢視表
1.7 使用「T-SQL 指令」建立檢視表
1.8 使用「T-SQL 指令」修改檢視表
1.9 使用「T-SQL 指令」編輯檢視表的資料
1.10 使用「T-SQL 指令」刪除檢視表
1.11 習題

Chapter 2 索引
2.1 主索引
2.2 叢集索引
2.3 次索引
2.4 多層索引
2.5 密集索引和稀疏索引
2.6 使用「Management Studio」建立索引
2.7 使用「Management Studio」修改索引
2.8 使用「Management Studio」刪除索引
2.9 使用「T-SQL 指令」建立索引
2.10 使用「T-SQL 指令」修改索引
2.11 使用「T-SQL 指令」刪除索引
2.12 習題

Chapter 3 交易管理和並行控制
3.1 交易管理
3.2 為何需要並行控制
3.3 排程的循序性
3.4 並行控制的方法
3.5 使用「T-SQL 指令」執行交易
3.6 習題

Chapter 4 VB.NET 2015 資料庫系統實作
4.1 ADO.NET簡介
4.2 建立資料庫系統專案
4.3 習題

Chapter 5 SQL Server 可程式性物件
5.1 規則物件
5.2 預設值物件
5.3 預存程序物件
5.4 觸發程序物件
5.5 習題

Chapter 6 資料倉儲與資料探勘
6.1 資料倉儲簡介
6.2 資料探勘簡介
6.3 習題

Chapter 7 大數據分析與應用
7.1 大數據簡介
7.2 SQL Server R Services
7.3 R Tools for Visual Studio
7.4 Microsoft R Client
7.5 習題