ბაზები

MySQL, MS SQL, ORacle

Clojure for Data Science

Clojure for Data Science

წელი: 2015ავტორი: Henry Garnerგამომცემლობა: Packt PublishingISBN: 10: 1784397180, 13: 978-1784397180ენა: ინგლისურიფორმატი: PDFგვერდები: 608აღწერა:Statistics, big data, and machine learning for Clojure programmers About This Book Write code using Clojure to harness the power of your data Discover the libraries and frameworks that will help you succeed A practical guide to understanding how the Clojure programming language can be used to derive insights from data Who This Book Is For This book is aimed at developers who are already productive in Clojure but who are overwhelmed by the breadth and depth of understanding required to be effective in the field of data science. Whether you're tasked with delivering a specific analytics project or simply suspect that you could be deriving
Doing Data Science. Straight Talk from the Frontline

Doing Data Science. Straight Talk from the Frontline

წელი: 2013 ავტორი: Cathy O'Neil, Rachel Schutt გამომცემლობა: O'Reilly Media ISBN: 10: 1449358659, 13: 978-1449358655ენა: ინგლისურიფორმატი: PDF აღწერა Now that people are aware that data can make the difference in an election or a business model, data science as an occupation is gaining ground. But how can you get started working in a wide-ranging, interdisciplinary field that’s so clouded in hype? This insightful book, based on Columbia University’s Introduction to Data Science class, tells you what you need to know. In many of these chapter-long lectures, data scientists from companies such as Google, Microsoft, and eBay share new algorithms, methods, and models by presenting case studies and the code they use. If you’re familiar with linear algebra, probability, and statistic
Data Science for the Layman

Data Science for the Layman

წელი: 2019ავტორი: Annalyn Ng, Kenneth Soo / Анналин Ын, Кеннет Суენა: რუსულიფორმატი: PDFგვერდები: 208აღწერა: Cегодня Big Data - это большой бизнес. Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Не важно кто вы - деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик - "Теоретический минимум по Big Data" позволит разобраться в основах новой и стремительно развивающейся отрасли обработки больших данных.Хотите узнать о больших данных и механизмах работы с ними? Каждому алгоритму посвящена отдельная глава, в которой не только объясняются основные принципы работы, но и даются примеры использования в реальных задачах. Большое количество иллюстраций и простые комментарии позволят л
მონაცემთა დიდი ზომის ნაკრებთან მუშაობა 

მონაცემთა დიდი ზომის ნაკრებთან მუშაობა 

LINQ მოთხოვნა შეგვიძლია, აგრეთვე გამოვიყენოთ დიდი ზომის რიცხვითი მასივიდან რიცხვების ამოსაჩევად. მოყვანილი პროგრამით ხდება ამის დემონსტრირება. // //          შედეგიდან 5500-ზე ნაკლები მნიშვნელობის მქონე რიცხვების ამორჩევა label1.Text = ""; Random Shemtxveviti_Ricxvebi = new Random(); int[] masivi = new int[1000000]; for ( int i = 0; i < masivi.Length; i++ ) masivi[i] = Shemtxveviti_Ricxvebi.Next(); //          LINQ მოთხოვნის ფორმირება var shedegi = from cvladi in masivi  where cvladi < 5500 select cvladi; //          შედეგების ეკრანზე გამოტანა label1.Text = "5500-ზე ნაკლები რიცხვები:\n"; foreach (var elementi in shedegi) label1.Text += elementi.ToString() + "   "; } ძირითადი პროგრამიდან ხდება RixvebisGenerireba() მეთოდის გამოძახება და მისთვის 1000000-
LINQ  მეთოდის სინტაქსი და ლამბდა გამოსახულებები  

LINQ  მეთოდის სინტაქსი და ლამბდა გამოსახულებები  

 როგორც აღვნიშნეთ, პროგრამა დაიწერა LINQ მოთხოვნის სინტაქსის გამოყენებით. ახალა იგივე პროგრამა დავწეროთ LINQ მეთოდის სინტაქსის გამოყენებით. LINQ არის განხორციელებული როგორც კოლექციების, მასივების, მოთხოვნების შედეგების და სხვა ობიექტების, რომლებიც უზრუნველყოფენ IEnumerable ინტერფეისს, გაფართოებული მეთოდების სერია. LINQ-ს გაფართოებული მეთოდები გამოჩნდება, თუ 18.1 პროგრამაში saxelebi ცვლადის შემდეგ შევიტანთ „ .“ წერტილს. გაიხსნება სია, რომელშიც გამოჩნდება LINQ-ს გაფართოებული მეთოდები: Aggregate<>, All<>, Any<>, Average<>, First<>, Last<>, Contains<>, Take<>, Where<>, Reverse<> Sum<> და ა.შ. თუ using System.Linq დირექტივას გავაკომენტარებთ, მაშინ სიაში ეს მეთოდები აღარ გამოჩნდება.   უნდა გვახსოვდეს, რომ მოთხოვნის სინტაქსი უნდ
LINQ მოთხოვნის სინტაქსი

LINQ მოთხოვნის სინტაქსი

ინტეგრირებული მოთხოვნების ენა (LINQ, Language-Integrated Query) არის C# ენის გაფართოება, რომელიც ინტეგრირებულია ამ ენაში. ის არის დიდი მოცულობის მონაცემებთან მუშაობის მოხერხებული, სწრაფი და ეფექტური მექანიზმი. LINQ გვათავისუფლებს მონაცემების გაფილტვრისა და დახარისხების რთული და გრძელი კოდების წერისაგან. ის არის მოთხოვნების ენა, რომელიც საშუალებას გვაძლევს მიღებული შედეგები ადვილად დავახარისხოთ, გავფილტროთ და შევასრულოთ გამოთვლები. LINQ საშუალებას გვაძლევს ეფექტურად ვიმუშაოთ დიდი ზომის მონაცემთა ბაზებთან და კომპლექსურ XML დოკუმენტებთან, რომლებშიც მილიონზე მეტი ჩანაწერია. LINQ ტექნოლოგია შეგვიძლია გამოვიყენოთ მონაცემთა Object, SQL და XML ტიპების მიმართ: წარმოქმნის მოთხოვნებს, რომლებიც      გამოიყენება    მასივების,       სიებისა           და        სხვა კოლექციების მიმართ. წარმო
XML and JSON Recipes for SQL Server

XML and JSON Recipes for SQL Server

  Quickly find solutions to dozens of common problems encountered while using XML and JSON features that are built into SQL Server. Content is presented in the popular problem-solution format. Look up the problem that you want to solve. Read the solution. Apply the solution directly in your own code. Problem solved! This book shows how to take advantage of XML and JSON to share data and automate tasks. JSON is commonly used to move data back and forth between the database and front-end applications, often running in a browser. This book shows all you need to know about transforming query results into JSON format, and back again. Also covered are the processes and techniques for moving data into and out of XML format for businessintelligence and other purposes, such as when transfe
ცხრილები

ცხრილები

ცხრილები  მონაცემთა ბაზის ობიექტებიდან მხოლოდ ცხრილი შეიცავს საკუთრივ მონაცემებს. ცხრილი შედგება სტრიქონებისა და სვეტებისაგან: სტრიქონები (rows). თითოეული სტრიქონი წარმოადგენს კონკრეტული ობიექტის მახასიათებლების ერთობლიობას. მაგალითად, სტუდენტისათვის ესაა: გვარი, სახელი, უნივერსიტეტის დასახელება, კურსი და ა.შ. სვეტები (columns). თითოეული სვეტი წარმოადგენს ობიექტის მახასიათებელს ან მახასიათებლების ერთობლიობას. მაგალითად, სტუდენტების გვარი, სახელი და ა.შ. სტრიქონის სვეტი არის ცხრილის მინიმალური ელემენტი. ცხრილის თითოეულ სვეტს აქვს სახელი, ტიპი და ზომა. ცხრილის ზოგიერთი სვეტი შეიძლება იყოს გამოთვლადი (computed). ასეთ სვეტებში ეთითება ფორმულა, რომლის მიხედვით სვეტის მნიშვნელობა გამოითვლება. სისტემური ცხრილები  სისტემური ცხრილები (system tables) შეიცავენ სერვერის მუშაობისათ