BOOKS - Нечеткое сопоставление данных в SQL
Нечеткое сопоставление данных в SQL - Лемер Д. 2024 PDF питер BOOKS
ECO~14 kg CO²

1 TON

Views
80308

Telegram
 
Нечеткое сопоставление данных в SQL
Author: Лемер Д.
Year: 2024
Pages: 290
Format: PDF
File size: 19 Mb
Language: RU



Pay with Telegram STARS
Нечеткое сопоставление данных в SQL (Data Integration in SQL) is a comprehensive guide to integrating and combining multiple datasets in SQL. The book covers various aspects of data integration, from basic concepts to advanced techniques, providing readers with a solid understanding of how to work with diverse data sources and bring them together seamlessly. With a focus on practical applications, the author, Jim Lehmer, shares his expertise in data integration, helping readers learn how to effectively combine datasets from different sources, such as databases, spreadsheets, and other data systems. The book begins by introducing the fundamentals of data integration, including the importance of understanding the technology evolution process and the need for a personal paradigm to perceive the technological advancements in modern knowledge. This foundation sets the stage for the rest of the book, which delves into the specifics of SQL and its capabilities for data integration. Readers will learn how to use SQL to combine datasets, clean and evaluate data, and perform complex queries to extract meaningful insights from their data. As the book progresses, readers will discover how to tackle real-world challenges in data integration using SQL.
Нечеткое сопоставление данных в SQL (Интеграция данных в SQL) является подробным руководством по интеграции и объединению нескольких наборов данных в SQL. Книга охватывает различные аспекты интеграции данных, от базовых концепций до передовых методов, предоставляя читателям твердое понимание того, как работать с различными источниками данных и беспрепятственно объединять их. Уделяя особое внимание практическим применениям, автор, Джим Лемер, делится своим опытом в интеграции данных, помогая читателям научиться эффективно комбинировать наборы данных из разных источников, таких как базы данных, электронные таблицы и другие системы данных. Книга начинается с представления основ интеграции данных, включая важность понимания процесса эволюции технологий и необходимость личной парадигмы для восприятия технологических достижений в современных знаниях. Этот фундамент закладывает основу для остальной части книги, которая вникает в специфику SQL и его возможности по интеграции данных. Читатели узнают, как использовать SQL для объединения наборов данных, очистки и оценки данных, а также выполнения сложных запросов для извлечения значимой информации из своих данных. По мере развития книги читатели узнают, как решать реальные проблемы интеграции данных с помощью SQL.
L'association floue des données dans SQL (Intégration des données dans SQL) est un guide détaillé sur l'intégration et la fusion de plusieurs ensembles de données dans SQL. livre couvre différents aspects de l'intégration des données, des concepts de base aux meilleures pratiques, en fournissant aux lecteurs une bonne compréhension de la façon de travailler avec les différentes sources de données et de les combiner en toute transparence. En se concentrant sur les applications pratiques, l'auteur, Jim maire, partage son expérience dans l'intégration des données, aidant les lecteurs à apprendre à combiner efficacement des ensembles de données provenant de différentes sources, telles que des bases de données, des feuilles de calcul et d'autres systèmes de données. livre commence par présenter les bases de l'intégration des données, y compris l'importance de comprendre le processus d'évolution des technologies et la nécessité d'un paradigme personnel pour percevoir les progrès technologiques dans les connaissances modernes. Cette base jette les bases du reste du livre, qui plonge dans les spécificités de SQL et ses capacités d'intégration des données. s lecteurs apprennent comment utiliser SQL pour combiner des ensembles de données, nettoyer et évaluer des données, et exécuter des requêtes complexes pour extraire des informations significatives de leurs données. Au fur et à mesure que le livre évolue, les lecteurs apprennent à résoudre les vrais problèmes d'intégration des données avec SQL.
La asignación de datos borrosa en SQL (Integración de datos en SQL) es una guía detallada para integrar y combinar múltiples conjuntos de datos en SQL. libro abarca diversos aspectos de la integración de datos, desde conceptos básicos hasta buenas prácticas, proporcionando a los lectores una sólida comprensión de cómo trabajar con diferentes fuentes de datos y combinarlas sin problemas. Con especial énfasis en las aplicaciones prácticas, el autor, Jim mer, comparte su experiencia en la integración de datos, ayudando a los lectores a aprender a combinar eficazmente conjuntos de datos de diferentes fuentes, como bases de datos, hojas de cálculo y otros sistemas de datos. libro comienza presentando las bases de la integración de datos, incluyendo la importancia de entender el proceso de evolución de la tecnología y la necesidad de un paradigma personal para percibir los avances tecnológicos en el conocimiento moderno. Esta fundación sienta las bases para el resto del libro, que ahonda en la especificidad de SQL y su capacidad de integración de datos. lectores aprenden a usar SQL para combinar conjuntos de datos, limpiar y evaluar datos y realizar consultas complejas para extraer información significativa de sus datos. A medida que avanza el libro, los lectores aprenden a resolver problemas reales de integración de datos con SQL.
La mappatura dei dati in SQL (Integrazione dei dati in SQL) è una guida dettagliata per l'integrazione e l'unione di più dataset in SQL. Il libro comprende diversi aspetti dell'integrazione dei dati, dai concetti di base alle best practice, fornendo ai lettori una solida comprensione di come lavorare con diverse fonti di dati e unirli senza problemi. Con particolare attenzione alle applicazioni pratiche, l'autore, Jim mer, condivide la sua esperienza nell'integrazione dei dati, aiutando i lettori a imparare a combinare in modo efficace i dataset provenienti da fonti diverse, come database, fogli di calcolo e altri sistemi di dati. Il libro inizia presentando le basi dell'integrazione dei dati, inclusa l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e la necessità di un paradigma personale per la percezione dei progressi tecnologici nella conoscenza moderna. Queste fondamenta gettano le basi per il resto del libro, che si adatta alla specificità SQL e alla sua capacità di integrazione dei dati. I lettori impareranno come utilizzare SQL per combinare set di dati, pulire e valutare i dati e eseguire richieste complesse per estrarre informazioni significative dai propri dati. Man mano che il libro si sviluppa, i lettori impareranno a risolvere i problemi reali di integrazione dei dati con SQL.
Fuzzy Data Matching in SQL (Datenintegration in SQL) ist eine detaillierte Anleitung zur Integration und Zusammenführung mehrerer Datensätze in SQL. Das Buch behandelt verschiedene Aspekte der Datenintegration, von grundlegenden Konzepten bis hin zu Best Practices, und gibt den sern ein solides Verständnis dafür, wie sie mit verschiedenen Datenquellen arbeiten und diese nahtlos kombinieren können. Der Autor Jim maire, der sich auf praktische Anwendungen konzentriert, teilt seine Erfahrungen mit der Datenintegration und hilft den sern, Datensätze aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Tabellenkalkulationen und anderen Datensystemen effektiv zu kombinieren. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der Datenintegration, einschließlich der Bedeutung des Verständnisses des technologischen Evolutionsprozesses und der Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Fortschritts im modernen Wissen. Diese Grundlage legt den Grundstein für den Rest des Buches, das sich mit den Besonderheiten von SQL und seinen Möglichkeiten zur Datenintegration befasst. Die ser lernen, wie sie SQL verwenden, um Datensätze zu kombinieren, Daten zu bereinigen und auszuwerten und komplexe Abfragen durchzuführen, um aussagekräftige Informationen aus ihren Daten zu extrahieren. Während sich das Buch entwickelt, lernen die ser, wie sie echte Datenintegrationsprobleme mit SQL lösen können.
SQL Fuzzy Data Mapping (integracja danych z SQL) jest szczegółowym przewodnikiem integracji i łączenia wielu zbiorów danych w SQL. Książka obejmuje różne aspekty integracji danych, od podstawowych koncepcji po najlepsze praktyki, zapewniając czytelnikom solidne zrozumienie sposobu pracy i płynną integrację różnych źródeł danych. Skupiając się na praktycznych zastosowaniach, autor, Jim hmer, dzieli się swoją wiedzą z zakresu integracji danych, pomagając czytelnikom nauczyć się efektywnego łączenia zbiorów danych z różnych źródeł, takich jak bazy danych, arkusze kalkulacyjne i inne systemy danych. Książka rozpoczyna się od przedstawienia podstaw integracji danych, w tym znaczenia zrozumienia ewolucji technologii i potrzeby osobistego paradygmatu postrzegania postępu technologicznego we współczesnej wiedzy. Fundacja ta stanowi fundament dla reszty książki, która odkłada się na specyfikę SQL i jego możliwości integracji danych. Czytelnicy dowiedzą się, jak używać SQL do agregowania zbiorów danych, oczyszczania i oceny danych oraz wykonywania złożonych zapytań w celu wyodrębnienia istotnych informacji z ich danych. W miarę rozwoju książki czytelnicy dowiedzą się, jak rozwiązać problemy z integracją danych w świecie rzeczywistym z SQL.
''
SQL Fuzzy Data Mapping (SQL'e Veri Entegrasyonu), birden fazla veri kümesini SQL'e entegre etmek ve birleştirmek için ayrıntılı bir kılavuzdur. Kitap, temel kavramlardan en iyi uygulamalara kadar veri entegrasyonunun çeşitli yönlerini kapsamakta, okuyuculara farklı veri kaynaklarıyla nasıl çalışılacağı ve sorunsuz bir şekilde entegre edileceği konusunda sağlam bir anlayış sunmaktadır. Pratik uygulamalara odaklanan yazar Jim hmer, veri entegrasyonu konusundaki uzmanlığını paylaşarak, okuyucuların veri tabanları, elektronik tablolar ve diğer veri sistemleri gibi farklı kaynaklardan gelen veri kümelerini verimli bir şekilde nasıl birleştireceklerini öğrenmelerine yardımcı oluyor. Kitap, teknolojinin evrimini anlamanın önemi ve modern bilgideki teknolojik gelişmeleri algılamak için kişisel bir paradigmaya duyulan ihtiyaç da dahil olmak üzere veri entegrasyonunun temellerini sunarak başlıyor. Bu temel, SQL'in özelliklerini ve veri entegrasyon yeteneklerini inceleyen kitabın geri kalanı için temel oluşturur. Okuyucular, veri kümelerini toplamak, verileri temizlemek ve değerlendirmek ve verilerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için karmaşık sorgular yürütmek için SQL'i nasıl kullanacaklarını öğreneceklerdir. Kitap ilerledikçe, okuyucular SQL ile gerçek dünyadaki veri entegrasyonu sorunlarını nasıl çözeceklerini öğreneceklerdir.
SQL Fuzzy Data Mapping (دمج البيانات في SQL) هو دليل مفصل لدمج مجموعات البيانات المتعددة ودمجها في SQL. يغطي الكتاب جوانب مختلفة من تكامل البيانات، من المفاهيم الأساسية إلى أفضل الممارسات، مما يوفر للقراء فهمًا راسخًا لكيفية العمل مع مصادر البيانات المختلفة ودمجها بسلاسة. بالتركيز على التطبيقات العملية، يشارك المؤلف، جيم ليمر، خبرته في تكامل البيانات، مما يساعد القراء على تعلم كيفية دمج مجموعات البيانات بكفاءة من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات وجداول البيانات وأنظمة البيانات الأخرى. يبدأ الكتاب بعرض أساسيات تكامل البيانات، بما في ذلك أهمية فهم تطور التكنولوجيا والحاجة إلى نموذج شخصي لإدراك التقدم التكنولوجي في المعرفة الحديثة. يضع هذا الأساس الأساس لبقية الكتاب، والذي يتعمق في تفاصيل SQL وقدرات تكامل البيانات الخاصة به. سيتعلم القراء كيفية استخدام SQL لتجميع مجموعات البيانات، وتطهير البيانات وتقييمها، وتنفيذ استفسارات معقدة لاستخراج معلومات ذات مغزى من بياناتهم. مع تقدم الكتاب، سيتعلم القراء كيفية حل مشاكل تكامل البيانات في العالم الحقيقي مع SQL.
SQL中的模糊數據映射(SQL中的數據集成)是集成和整合SQL中多個數據集的詳細指南。該書涵蓋了數據集成的各個方面,從基本概念到最佳實踐,為讀者提供了有關如何處理不同數據源並無縫組合的堅定見解。通過專註於實際應用,作者Jim mer分享了他在數據集成方面的經驗,幫助讀者學習如何有效地組合來自數據庫、電子表格和其他數據系統等不同來源的數據集。本書首先介紹了數據集成的基礎,包括了解技術演變過程的重要性以及個人範式對現代知識中技術進步的感知的必要性。該基礎為本書的其余部分奠定了基礎,該基礎深入研究了SQL的細節及其數據集成能力。讀者將學習如何使用SQL組合數據集,清理和評估數據,以及執行復雜的查詢以從其數據中提取有意義的信息。隨著本書的發展,讀者將學習如何解決使用SQL進行數據集成的實際問題。

You may also be interested in:

SQL and Relational Theory How to Write Accurate SQL Code (3rd Edition)
SQL Cookbook Query Solutions and Techniques for All SQL Users, 2nd Edition
Learn T-SQL Querying: A guide to developing efficient and elegant T-SQL code
SQL: The Comprehensive Beginner|s Guide to Learn SQL with Practical Examples
Grokking the SQL Interview Master SQL, Excel in Interviews, Elevate Your Career
101 Oracle PL/SQL. Как писать мощные и гибкие программы на PL/SQL
SQL и реляционная теория. Как грамотно писать код на SQL
SQL - запросы для простых смертных. Практическое руководство по манипулированию данными в SQL
SQL mit SAS: Band 1: PROC SQL fur Einsteiger (German Edition)
Программирование на языке Transact SQL при работе с СУБД Micriosoft SQL Server
SQL Cookbook Query Solutions and Techniques for All SQL Users, 2nd Edition (Early Release)
SQL for Beginners The Practice Guide to Learn SQL in 1 Day + 10 Tips + Exercises, Projects, and Applications
Изучаем SQL и MySQL С легкостью извлекайте данные и манипулируйте ими с помощью команд SQL
Изучаем SQL и MySQL С легкостью извлекайте данные и манипулируйте ими с помощью команд SQL
Querying Databricks with Spark SQL Leverage SQL to query and analyze Big Data for insights
Querying Databricks with Spark SQL Leverage SQL to query and analyze Big Data for insights
SQL Queries for Mere Mortals A Hands-On Guide to Data Manipulation in SQL, 4th Edition
Oracle Database 11g. Операторы SQL и программы PL/SQL
Getting Started with SQL and Databases: Managing and Manipulating Data with SQL
SQL The Most Up-To-Date Guide For Intermediate To Learn SQL Programming
SQL and Relational Theory How to Write Accurate SQL Code
SQL Survival Guide Database basics for beginners Learn SQL from Scratch and Save Time and Effort
SQL Survival Guide Database basics for beginners Learn SQL from Scratch and Save Time and Effort
Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH
Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH
SQL for beginners The simplified beginner’s guide, to learn and understand SQL language computer programming, data analytics
Practical Graph Structures in SQL Server and Azure SQL: Enabling Deeper Insights Using Highly Connected Data
Microsoft SQL Server 2008. Основы T-SQL
Practical Guide for Oracle SQL, T-SQL and MySQL
Microsoft SQL Server 2012. Основы T-SQL
Analytic SQL in SQL Server 2014/2016
Real World SQL and PL/SQL Advice from the Experts
Expert Performance Indexing in Azure SQL and SQL Server 2022: Toward Faster Results and Lower Maintenance Both on Premises and in the Cloud
MS SQL Server Simplified Your Gateway to T-SQL
MS SQL Server Simplified Your Gateway to T-SQL
Основы инженерии данных как создавать надёжные системы обработки данных
Основы инженерии данных как создавать надёжные системы обработки данных
Язык R в задачах науки о данных импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных
Базы данных в Интернете практическое руководство по созданию Web-приложений с базами данных
Базы данных практикум по проектированию реляционных баз данных