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資料科學：困難部分
卓越資料科學的技巧 幫助您在資料科學領域中脫穎而出！ 「Daniel再次創作了一部傑作，為資料科學家和業務主管之間搭建了有助創造價值的橋樑。本書就是實現資料科學能獲得商業成功的那本關鍵手冊。」 —Adri Purkayastha BNP Paribas全球AI技術風險主管 「全面涵蓋從經濟學到廣告，甚至是流行病學等多個領域，以及如何實際應用資料科學技術。它開端於大多數書籍結束的地方，深入探討由資料洞察驅動的實際決策過程。是每位資料科學家書架上迫切需要的重要資源。」 —Brett Holleman 自由職業資料科學家 這本實用指南提供了傳統的資料工程和資料科學教育中常被忽略的技術和最佳實務。常見的迷思是，優秀的資料科學家是這個領域中「重大主題」的專家（機器學習和程式設計）；但事實上，這些工具僅能帶我們走到一定程度而已。真正能區分頂尖資料科學家與普通資料科學家的，是他們對這些重大主題理解的細微差別，以及他們對商業產生影響的能力。 整體而言，本書內容能使在該領域工作的普通資料科學家和優秀資料科學家產生區別。作者Daniel Vaughan收集、擴展並應用這些技能來創造價值，並培訓來自不同公司和行業的資料科學家。 透過這本書，您將能夠： ‧確保您的資料科學工作流程能創造價值 ‧設計可操作的、及時的、相關的指標 ‧提供引人入勝的敘事，以獲得利益相關者的支持 ‧使用模擬來確保您的機器學習演算法是解決問題的正確工具 ‧識別、修正並預防資料洩漏 ‧透過估算因果效應來了解增量性
SQL的五十道練習：初學者友善的資料庫入門
*超值提供Hahow好學校「SQL的五十道練習」課程11個單元免費試看，以及專屬的課程折扣碼! *採用SQLite，搭配生活化的資料庫內容與題目設計，迅速掌握SQL與資料庫基本知識。我們可以將 SQL 在資料分析工具中定位為比較基礎、不是那麼絢麗的一個角色，它樸實地將資料分析專案與資料存儲之間的橋樑搭起來，甚至在資料庫管理員與資料工程師的手中，SQL 更是建構資料存儲的主角。 想要有效確實地將 SQL 學起來（適用於任何技能、包含且不限於程式語言），需要在每個知識點運用 LPAA 循環（Learn、Practice、Apply、Assess），首先透過本書的文字敘述理解觀念接著在自己電腦中所建立的學習環境跟著本書的範例操作，觀察是否得到相似的查詢結果，然後是寫作練習題進而驗證所學。 「SQL 的五十道練習」核心精神，採用了 EBL (Exercise Based Learning) 的學習理念，可以確保讀者在每個章節都會走一遍 LPAA 循環，五十九道練習都是明確給定預期輸入和預期輸出的題目設計，直觀而有效。 本書採用 SQLite 關聯式資料庫管理系統，能夠以檔案的形式提供給讀者離線使用，對初學者來說其精簡的架構與完整的功能性，是最合適也最友善的選擇。 本書是初學者友善的，只需要有基本的電腦操作能力與高中程度以上的英文就能入門 SQL，不需要任何程式或者資料庫的背景知識基礎，所有入門知識都會慢慢在書本內容講授。
MySQL/MariaDB資料庫設計與開發實務
★完整說明資料庫設計與開發人員應具備的觀念和技能，幫助你精通MySQL/MariaDB資料庫的使用與SQL程式設計！ ★介紹如何使用ChatGPT輔助學習MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發。．本書以資料庫設計與開發人員角度來切入MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發，完整說明資料庫系統相關原理、資料庫設計實務與SQL語言，能夠訓練和提昇讀者擁有足夠的技術能力來自行設計與建立資料庫應用程式。 ．內容適用Oracle的MySQL與開放原始碼的MariaDB資料庫系統，是一本為有志成為資料庫設計與開發人員的讀者、或學校資料庫設計相關課程所規劃的實務教材和訓練指南。 ．完美結合資料庫理論與設計實務，除了使用大量圖形和範例來說明資料庫系統理論、實體關聯模型和正規化外，更以實例說明資料庫設計，讀者不只可以實際在資料庫設計工具繪製專案的實體關聯圖，更可以將設計成果建立成MySQL/MariaDB資料庫，來驗證實體關聯模型的資料庫設計理論。 ．詳細且完整說明SQL語言的語法、預存程序、函數、觸發程序、資料指標和交易處理，可以幫助讀者精通MySQL/MariaDB的SQL程式設計。 ．實際說明如何使用Python建立資料庫用戶端程式和PHP語言架設Web網站。 ．詳細介紹如何使用ChatGPT幫助讀者學習MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發。
從試算表到資料平台：重構資料工程的技術與團隊
【本書特色】 ★ 不只是工具教學——本書源自顧問為企業導入現代資料棧的實戰經驗 ★ 精準拆解以 dbt、Metabase、Meltano 為核心，並示範 DuckDB 與其它資料倉儲選項的現代資料棧應用，讓你少走 90% 的冤枉路 ★ 用案例解析常見瓶頸，教你避開踩坑與重工的惡性循環 ★ 適用於決策者、技術主管、資料團隊——立即啟動資料驅動決策文化 用顧問級方法，替你的團隊打造「不再重工、不再卡關」的資料基礎建設，讓決策更快、產出更穩、團隊更有餘裕專注真正的價值創造。 https://youtu.be/Q3Zqd-hfBQ8【書籍內容】你是否曾懷疑過自己用錯了工具，因而浪費了許多時間？在過去的職業生涯中，我以為自己掌握了開發軟體的核心技能，但在遇到真實的資料工程與資料分析問題時，我只用了軟體開發的方法去硬做，結果浪費了大量時間。因為過去繞了很長的遠路，也順手做了不少研究，而這本書是我的心得。這本書帶你深入了解現代資料棧，教你如何用更靈活、易於組裝的工具和方法論來有效處理資料，以提升數倍的產出。◎本書為你提供：►現代資料棧：像 Linux Shell 一樣靈活的工具組合，協助你快速構建高品質的資料基礎建設。►資料分析的技巧與實務：透過研究實例與前人的分析方法，幫助你拆解陌生問題、提升解題效率。►管理實務：如何在組織內有效導入新技術，克服技術與決策的障礙。◎誰應該讀這本書？這本書寫給那些在資料相關領域中，感受到「卡住了」的人。無論你是哪一種角色，只要曾經在以下情境中點頭如搗蒜，這本書就是為你而寫：►你身為資料分析師，卻困在資料不乾淨、報表每週重工、每週趕進度的困境裡。►你是資料工程師，卻常常在寫一堆 ETL 程式，對資料倉儲與資料品質管控始終感到不夠優雅。►你是產品經理或行銷經理，每週都在催資料報表，卻不確定報表背後的資料是否一致、準確。►你是中階主管或技術領導者，想導入更好的資料流程，但每次提案總被打回票：「我們現在沒空重做」。►你身為數位轉型推動者，想改變整個組織面對資料的方式，但不知道該從哪裡開始。這不是一本教你單一工具操作的書，而是一本幫助你理解「資料基礎建設」背後的思維框架、常見瓶頸、與改進路徑的書。如果你希望節省時間、提升品質、減少重工、甚至把某些原本工程師才能做的事轉交給資料分析師做，那你會在這本書裡找到具體可行的方法論與實踐路徑。【專業推薦】中國信託商業銀行 數位科技處部長｜林佩蘭XREX INC., Backend Engineering Manager｜Stone HuangXREX INC., 資料科學家｜陳安祖
Google Cloud 從雲端小白到黑帶高手！雲端架構設計、實戰操作、證照攻略與轉職指南
擁有 3,000+訂閱者的YouTube頻道《東東GCP教學》創辦人東東，將自己對Google Cloud領域的雲端技術know-how整理成一本書，希望能對有心於端技術卻難以入手的讀者們有所幫助，因此本書鉅細靡遺地按步驟教學，用淺顯易懂的介紹方式輔以豐富的圖片幫助理解，手把手帶著初學者從零開始、快速上手。曾經企圖學習卻又受挫的新手，這本書正是你最好的救贖！ 針對 Google Cloud 手把手操作講解最詳細的中文書籍巿面上關於 Google Cloud 的教學資源，內容太多且分散，沒有一個整理好的學習路徑，對於新手來說，完全不知道如何開始。本書針對「完全不懂 Google Cloud 的雲端新手」，教你從註冊帳號跟環境開始，一步一步帶你進入 Google Cloud 的世界。而且本書不教程式開發，即使你不會寫程式，或沒有資訊背景，我保證你也能看得懂，只要照著書本操作，你會知道「原來我也能架設雲端服務」。【精彩內容】✔ 從零開始：連註冊帳號、申請試用都教你，完全不怕沒基礎✔ 手把手實作：每個步驟都有詳細截圖和說明，跟著做就對了✔ 大白話解釋：把艱澀的技術名詞變成生活化比喻✔ 核心服務實戰：虛擬機器、自動擴充、負載平衡⋯通通實作給你看✔ 進階服務導覽：大數據 BigQuery、機器學習、生成式 AI、GKE⋯讓你掌握完整生態系✔ 帳單管理：使用雲端最怕不小心花太多錢，教你保護你的荷包✔ 雲端架構師簡介：工作角色與職責、職涯發展建議和轉職攻略✔ 雲端架構師考證指南：提供學習資源與準備方式，讓你能靠自學並考取證照✔ 企業上雲指南：教你幫助公司，踏出上雲的第一步
架構資料與機器學習平台∣雲端啟動分析與AI驅動的創新
內容簡介:🔹 全面掌握雲端資料與AI平台設計關鍵 🔹 實戰導向，靈活運用AWS、Azure、Google Cloud、Snowflake、Databricks 🔹 從基礎到進階，打造符合企業需求的現代化資料平台 🔹 強化資料治理，加速AI/ML創新，驅動決策智慧 無論你是資料架構師、工程師，或是希望運用AI強化決策的企業領導者，本書都將成為你打造未來資料與機器學習平台的最佳指南！ 在資料驅動的時代，企業該如何善用資料創造價值？ 本書由三位資深工程師聯手打造，為雲端架構師與資料專業人士提供了一套清晰完整的解決方案。從雲端資料平台的設計到AI與機器學習的整合，帶您走過資料現代化的每一步。無論是整合分散的資料、實現即時決策，還是利用AI解鎖創新潛力，本書都提供了實用的架構與工具，幫助你在雲端時代保持優勢。 ----------------------------------------------------------- 「本書完整介紹，如何依據企業組織的策略方向，設計與建置現代雲端資料與ML平台的概念、模式與元件。真希望我能在多年前就能讀到這本書。」 —Robert Sahlin，Mathem資料平台主管 所有的雲端架構師都必須知道如何建置資料平台，以賦與企業能夠快速高效地做出資料驅動的決策，並在整個企業範圍內提供智能化服務。本書將展示如何使用AWS、Azure、Google Cloud以及Snowflake與Databricks這類多重雲端工具，設計、建置與現代化雲端原生資料與機器學習平台。 作者Marco Tranquillin、Valliappa Lakshmanan與Firat Tekiner使用真實世界企業架構來說明，內容涵蓋從雲端匯入到啟動整個資料生命週期。你將學到如何轉換、保全與現代化資料倉儲與資料湖這些熟悉的解決方案，也將能充份利用最新的AI/ML模式取得精準且快速的洞見，提升競爭優勢。 你將學會： *設計現代化且安全的雲端原生或混合資料分析與機器學習平台 *透過將企業資料整合到治理良好、可擴充的與彈性的資料平台，加速資料導向的創新。 *民主化存取企業資料，治理業務團隊提取洞見方式與建置AI/ML的能力。 *讓您的企業利用串流管道即時決策 *建置MLOps平台，移往預測性與指示性分析
AI×Excel×Tableau資料分析語法指南
【本書特色】 ✪收錄超過80個好用的數據分析AI語法 ✪生成式AI輔助分析的心法分享 ✪實作Excel與Tableau搭配的豐富案例 ✪瞭解使用者與生成式AI的互動邏輯 生成式AI進入高速發展的階段，各行各業紛紛與AI搭起合作橋梁，讓工作流程有了更多的可能性。本書以生成式AI如何輔助數據分析任務為核心架構，除了基礎與進階提問語法的練習之外，也分享了生成式AI與Excel/Tableau兩大分析工具的協作練習，內容包含AI輔助資料格式整理、Excel函數撰寫、生成VBA自動化分析語法練習等。讀者可透過本書的範例語法，親手練習高效率的學習與產出流程，是數據分析與AI生成技術愛好者的輔助指南。 AI × Excel × Tableau高效分析，實踐各行各業的數據分析應用豐富圖解 × 解說詳細 × 效率即戰力，打造工作超效率技術的實務應用好幫手【內容簡介】生成式AI進入高速發展的階段，各行各業紛紛與AI搭起合作橋梁，讓工作流程有了更多的可能性。本書以生成式AI如何輔助數據分析任務為核心架構，除了基礎與進階提問語法的練習之外，也分享了生成式AI與Excel/Tableau兩大分析工具的協作練習，內容包含AI輔助資料格式整理、Excel函數撰寫、生成VBA自動化分析語法練習等。讀者可透過本書的範例語法，親手練習高效率的學習與產出流程，是數據分析與AI生成技術愛好者的輔助指南。【精采內容】✪AI輔助資料分析的好用語法✪AI輔助Excel/Tableau資料分析✪AI如何執行數據分析✪AI輔助分析公開資料應用實戰✪AI幫你建立自動化分析✪AI幫你快速整理資料✪AI輔助高效生成數據分析報告【目標讀者】✪想了解AIGC如何輔助數據分析流程的人✪日常工作需要透過Excel撰寫函式進行分析的人✪希望透過AI輔助操作Tableau進階應用的人
版本控制使用Git 第三版
用於協同軟體開發的強大工具與技術 想真正掌握Git的強大力量嗎？本書絕對是你不可或缺的最佳選擇！ 循序漸進的教學×清晰易懂的圖表×實用的進階技巧 本書由Git領域的資深專家Prem Kumar Ponuthorai和Jon Loeliger精心撰寫，不只是一本普通的Git操作指南，更是深入Git核心原理的權威之作。透過大量清晰易懂的圖表來剖析Git的運作邏輯，從基礎概念到進階技巧，完整涵蓋各種真實開發場景。 無論你是剛踏入程式開發的新手，還是希望精進技術的資深開發者，都能從本書汲取寶貴知識，迅速提升Git技能，讓你輕鬆應對版本控制，在軟體開發過程更加得心應手。現在就開啟你的高效開發新篇章吧！ 「本書從介紹最基本的Git概念逐步深入至高階用法，因此既能滿足新手讀者，也適合經驗豐富、尋求技巧和訣竅的使用者需求。」 —Jeff King，Git貢獻者，開源開發者 迅速掌握Git的追蹤、分支、合併和管理程式版本的技巧。 這本實用指南透過一系列漸進式的內容，將帶領你從Git的基礎迅速引導到高階技巧，並提供友善但嚴謹的建議，使你能輕鬆地使用這個開源版本控制系統的眾多功能。 作者Prem Kumar Ponuthorai和Jon Loeliger根據熟練程度分解Git的概念。本次全面修訂的新版更深入探討樹狀結構的操作技巧、對reflog和stash擴充涵蓋範圍，以及對GitHub的完整介紹。一旦了解如何善用系統的靈活性，Git能讓你以幾乎無窮的方式管理程式開發。本書將引導你深入理解並善用Git的強大功能。 • 充分發揮分散式版本控制系統的優勢。 • 學習在多種實際開發場景中使用Git。 • 深入了解Git的常見案例、初始任務和基本功能。 • 學習管理合併、衝突、補丁和差異。 • 應用高階技巧，如rebase和hooks。 • 將專案從不同版本控制系統遷移到Git。 • 使用基於輕量級分支的工作流程，在GitHub上瀏覽、使用和貢獻儲存庫。
Notion X AI高效管理300招(第二版)：筆記×資料庫×團隊協作×自動化，數位生活與工作最佳幫手
榮登各大網路書店電腦資訊暢銷排行榜 繁中版全新登場 X Notion AI強大應用 新世代Notion重磅進化版 11大主題．超強計劃管理 數位筆記與資料庫應用全面升級 ■繁體中文介面、AI智慧創作、Notion與Google日曆同步、Word/Excel/PDF文件整合。 ■資料庫圖表視圖、表單資料收集、自動化郵件發送與訂單通知。 ■全方面實務應用：旅行筆記、閱讀書單、預算管理、專案管理、購物清單、客服管理、運動規劃、產品訂購單…等，輕鬆提升效率！ ■電腦、手機跨平台（Windows/MacOS、iOS/Anrdoid）適用，靈活操作即時更新。 【超值加贈】 全書範例與素材/達人都在用的31款實用範本 頁面設計優質圖示資源速查表/快速鍵隨身速查表 學習資源使用方式影音教學 解鎖Notion+AI開啟高效應用新時代 從個人規劃到團隊協作，輕鬆掌握效率與創意 使用Notion時，你可能會遇到這些問題： ‧操作不熟悉 - 區塊類型選擇困難 ‧資料整理不拿手 – 整合散亂筆記沒頭緒 ‧資料庫問題多 – 資料類型與關聯不熟悉 一步驟一圖文全面詳解！結合自動化與Notion AI的智慧輔助，從基礎操作到進階應用，涵蓋筆記、團隊協作、資料庫建構與報告產出，並整合表單設計、圖表視圖與Notion日曆，助你輕鬆打造高效數位工作流！ *熟悉Notion核心基礎 掌握區塊自訂與頁面階層重組，整合文字、資料庫、媒體內容及多平台資料（如YouTube、Google Drive、Google日曆、Google Maps…等），善用Markdown語法及操作快速鍵，全面提升使用效率。 *結合實務應用與高質感呈現 從設計師到學生，從行銷到工程師，Notion提供靈活的範本與編輯模式，支援跨平台協作，讓日常記事與工作規劃高效完成，內容呈現更專業、更具質感。 *資料庫專案管理與自動化 資料庫支援專案進度管理、屬性設定、數據計算、圖表與多種檢視模式；搭配線上表單及自動化按鈕，高效收集資料、傳送通知與更新進度，全面簡化工作流程，讓專案執行井然有序。 *團隊協作，邀請共同編輯與分配權限 提升團隊協作效率，支援跨時區、跨平台即時同步與共同編輯，滿足多場景的團隊需求。還可以依每位成員或訪客的性質分配管理權限，實現精準資料共享與即時高效討論。 *Notion AI聰明建立筆記 Notion AI為筆記創建帶來全新體驗，透過智慧生成功能，快速整理資訊、生成表格，甚至以指定條件完成內容創作。無論是規劃行程、會議記錄、設計食譜，還是處理客訴方案，AI助力讓筆記更高效、更精準。
dbt 與 Analytics Engineering 實戰手冊：從零打造現代資料分析架構及專業職涯(iThome鐵人賽系列書)
♛ 第一本 dbt 繁體中文書 ♛資料分析師與工程師必讀的技術及職涯實戰指南本書改編自第 15 屆 iThome 鐵人賽 AI & Data 組優選系列文章《被 dbt 帶入門的數據工作體驗 30 想》及其團隊夥伴作品。四位作者由不同身份和視角出發，分享如何透過 dbt 實踐 Analytics Engineering（分析工程）。dbt 是一個以 SQL 為基底的開源資料轉換工具，採用軟體工程原則，如版本控制、測試、模組化，讓資料轉換更可靠且高效。本書將帶你動手建立 dbt 專案，親自體驗其優勢。Analytics Engineering 則是隨著資料產業演化而發展出的新興領域，介於資料分析和資料工程之間，且和兩者的部分任務重疊。除技術外，書中也會討論資料文化、如何打造資料團隊，以及資料專業的職涯規劃和發展。無論新手或老手，本書都是能為你提供獨到見解的實用指南。重點摘要✦ dbt 由淺入深dbt Cloud 及 dbt Core 實作應用✦ 動手操作附範例、語法、操作截圖✦ 資料分析必備資料品質及建模最佳實踐✦ 打造資料文化資料團隊現代化經典案例目標讀者任何工作中使用資料的人。包含：◆ 參與資料專案的成員，不論你在資料部門，或是支援資料專案的軟體部門。你負責資料轉換成資訊的過程，想嘗試新工具，解決原本資料流程遇到的痛點。◆ 在工作上經常使用資料的角色，例如：行銷、Sales、PM、財務、營運人員等。你對資料、報表有好奇心、想知道資料轉換成資訊的過程，並且喜歡動手操作。專業推薦透過真實案例與深入見解，引導你有效導入 dbt，營造資料驅動環境。無論你是資料處理老手或新手，本書皆提供所需知識與工具，幫助組織進入資料引導決策的未來。──── 高嘉良（CL Kao）｜Recce, CEO這本書涵蓋了打造優秀數據團隊所需的全方位知識，不僅適合技術人員閱讀，也非常適合產品經理、商業分析師等角色參考。──── Richard Lee｜TNL Mediagene 技術長因緣際會被我推坑的 Taipei dbt Meetup 熱血志工群，融合真實經驗，以案例故事呈現 Data 如何貫穿企業，讓你認識 dbt 並一窺 Data Team 的重要定位。──── 陳正瑋（艦長）｜DevOps Taiwan Community 志工╱前 Organizer
資料工程基礎|規劃和建構強大、穩健的資料系統
🏆🏆🏆 Amazone 400+ 五星好評 🏆🏆🏆 👉 資料領域的必讀書單📚 ，適合IT專業人士和學生，尤其適合希望深入了解資料工程的讀者。 👉 書中提供資料工程的基本和進階概念，對於理解當前和未來的資料工程趨勢和技術非常有幫助。 👉 作者的寫作風格值得讚賞，使用的比喻和舉例能將複雜的概念有效簡化，更易理解。 👉 提供清晰的資料工程生命週期概念，有助提升資料管理和專案管理的能力。 「資料世界發展到現在已經有一段時間。首先從設計師開始，然後是資料庫管理員，接著是首席資訊官，然後是資料架構師。這本書將促使該行業朝著更加成熟和先進的方向發展。對於每一位認真對待自己的專業和職業的人來說，這都是一本必讀之作。」 —Bill Inmon 資料倉儲創建者 「《資料工程基礎》是一本絕佳的入門書籍，涵蓋了資料遷移、處理和管理的相關業務。我要強力推薦給任何想要快速瞭解資料工程或分析方面的人，或者想要填補自己知識漏洞的現有從業人員。」 —Jordan Tigani MotherDuck創始人和首席執行官 / BigQuery創始工程師和共同創始人 過去十年來，資料工程發展迅速，讓許多軟體工程師、資料科學家及分析師渴望全面了解這個領域的全貌。這本實用的書籍將告訴你，如何在資料工程生命週期的框架下，評估並選擇最適合的技術，規劃和建構系統能滿足你的組織與客戶需求的資料系統。 本書作者Joe Reis和Matt Housley將帶您深入瞭解資料工程生命週期，並解說如何把各種雲端技術接合起來，以滿足下游資料消費者的需求。你將瞭解如何應用資料產生、攝取、編排、轉換、儲存和治理等概念，這些概念在任何資料環境中都至關重要，而且與底層技術無關。 本書將助您： ‧掌握資料工程領域的精要與全貌。 ‧使用端到端的最佳實踐框架評估資料工程問題。 ‧正確選擇資料技術、架構和流程，避開誇大的行銷手法。 ‧使用資料工程生命週期來設計和建構強大、穩健的架構。 ‧將資料治理與安全性融入整個資料工程的生命週期。
新世代關聯：圖資料庫理論精解＋開發實務
新世代關聯 - 圖資料庫理論精解+開發實務近年來，網際網路、巨量資料、雲端運算、人工智慧和區塊鏈等資訊技術快速發展。我們已進入人類社會空間（Human）、資訊網路空間（Cyber）、實體物理空間（Physical）的人機物三元空間時代，這三個空間相互交互產生大量資料，成為生產的關鍵要素，滲透到生產、工作和生活的各方面。建構新型資料基礎設施，推動數位經濟發展，已成為時代熱點。在這個人機物深度融合的背景下，圖技術作為資料基礎設施的底層關鍵技術迅速發展。圖技術能夠呈現複雜的連結關係，提升資料在網路空間中的價值，使使用者從高效管理資料資產轉變為有效提取資料價值。例如，在龐大的社群網站和複雜的金融交易網路中，圖技術能挖掘巨量資料中的隱藏模式和規律，極大提升數位技術解決現實問題的能力。作者具有豐富的圖技術研究和實踐經驗。本書分為理論篇和實踐篇，詳述圖技術的研究內容和應用案例，內容翔實，深入淺出，兼具實用性和可讀性，是一本不可多得的圖技術教科書。
具成本效益的資料管道
開發雲端資料管道的權衡之計 「Sev Leonard的最佳實踐和策略可以為我的雇主節省數百萬美元。對比一本書的價格和閱讀時間而言，這是相當不錯的投資回報。」 —Bar Shirtcliff 軟體工程師 「這就是我們一直在等待的那本書，它為監控、控制和優化高效能雲端資料系統的成本，提供了清晰、有條不紊的指導。」 —Matthew Housley 首席技術長兼《資料工程基礎》的合著者 起初，雲端服務的成本看起來經濟實惠，但很容易在日後演變為一筆巨額開支。這對於開發資料管道的團隊來說是一個挑戰，特別是當技術和工作負載快速變化，而需要不斷重新設計週期，導致在開發、調試和停機方面產生額外的成本支出時，該如何提供可擴展、高度可用的產品，同時兼顧成本控制？ 在這本實用指南中，Sev Leonard提供了適用於雲端環境設計下，一種可擴展資料管道的整體方法，幫助您在雲端運算和儲存、管道開發和測試、以及監控之間進行成本效能的權衡之計。透過專注於整個設計過程，資料工程師、軟體開發人員、架構師和管理人員可以交付具有成本效益的高品質產品。本書可以幫助您： ‧透過具有成本意識的服務和智慧設計策略，降低雲端費用支出 ‧調整運算資源規模，在不犧牲效能的情況下，最大限度減少資源浪費 ‧推動資料管道發展防止效能問題，並透過有效監控來快速調試、除錯 ‧設定開發和測試環境，盡可能減少雲端服務依賴性 ‧建立可測試且可擴展的資料管道程式碼，降低開發成本並加速管道演進 ‧透過驗證和測試來提高資料品質和管道運行
商業大數據的視覺化設計與Power BI實作應用
世新大學校長 陳清河 ／ 國立中央大學副校長 許秉瑜 ～誠摯推薦～ 【中華企業資源規劃學會 視覺化軟體應用師認證教材指定用書】 現在是一個大數據無處不在的年代，無論是企業或個人，建立一個快速解讀資料的能力，顯得相當實用且重要。其中，資料視覺化就是一個備受關注且重視的面向。用視覺化的方式來呈現資料的內容，能夠讓決策者更容易理解，執行者能更輕易的利用圖表與他人進行溝通。因此，資料視覺化的應用已經是許多企業相當看重的大數據分析技術之一。 然而，圖表的類別龐雜，如何選擇適切的圖表來忠實呈現資料，卻是操作者的困擾。因此，本書將資料視覺化的圖形予以整理及分類，藉由各章的說明、介紹、優劣比較與繪製建議，搭配企業個案資料來實際操作，減少讀者天馬行空的想像。 目前坊間資料視覺化的書籍多以軟體功能的介紹與操作為主，本書則是以不同應用類型的視覺化圖表為重點，搭配Power BI進行教學與解說，期待讓讀者在未來的應用上能夠更為得心應手。 最後，本書設計了一個整合的應用，利用企業的資料來進行實戰。透過資料視覺化的相關整合應用，去解讀企業營運時的狀態與樣貌，進而部署儀表板，提供即時決策參考。
７天學會大數據資料處理：NoSQL：MongoDB入門與活用(第五版)
快速具備MongoDB的基本使用技能活用大數據資料處理的實用入門書！♔ 認識NoSQL與各類型資料庫♔ 學習MongoDB的管理工具操作♔ 認識Visual Studio 2022開發環境♔ 學習MongoDB Compass圖形介面的使用技巧♔ 學習MongoDB的新增、更新、刪除與查詢技巧♔ 使用索引加速查詢效率與分析效能♔ 使用聚合處理複雜的查詢操作♔ 使用複製提供可靠的系統服務♔ 開發與測試Web API伺服器系統♔ 使用MongoDB 7.0 & Visual Studio 2022開發【內容簡介】在大數據時代，NoSQL已成為資料儲存的主流方式，而在NoSQL中最具影響力的資料庫，則以文件類型的MongoDB為第一，其在IT業界最為活躍。本書內容共分為11章，以深入淺出的方式，帶領讀者從零開始、循序漸進地學習MongoDB的基礎知識與運作原理，並搭配Visual Studio 2022進行實務開發，以觀念結合實作，讓讀者在短時間內快速上手，並了解如何將MongoDB實際應用於真實的系統產品。本書適合資料處理的初學者、資料庫管理開發人員、資料探勘與分析人員以及各類應用大數據儲存的開發人員閱讀。【本書特色】✪內容豐富，淺顯易懂，可快速學會MongoDB✪透過實作範例，準確掌握MongoDB的精髓與技巧✪搭配MongoDB Compass的圖形介面，快速操作、了解資料的變化✪搭配Visual Studio 2022的整合開發環境，將MongoDB應用於真實專案✪使用資料複製（Replication）機制，提供更可靠的系統服務✪了解索引（Index），加速查詢的機制與效能優化，面對大量資料也能遊刃有餘✪強大的聚合管線（Aggregation pipeline），在大數據中滿足各種複雜的查詢操作✪學會開發與測試Web API伺服器，實作完整的系統產品
AI時代的資料科學：小白到數據專家的全面指南
這本趣味的指南在探索AI與資料科學領域的奇妙世界方面，具有以下特點，並獲得學界和業界的推薦：◆全面性：涵蓋從數據收集到機器學習模型構建的全過程，適合初學者和進階學習者。◆工具應用：重點介紹Python及其他主要工具的應用，這些工具是當今AI與資料科學必不可少的基礎。◆學界推薦：來自頂尖學術界專家的推薦，確保本書內容的學術性和專業性。◆業界推薦：專業資訊人士的推薦，證明本書在實際應用和職場技能需求的價值。◆實際案例和習題：提供豐富的實際案例和習題，有助於讀者從理論到實踐的無縫過渡，加深對知識的理解和應用能力。本書的特點使得這本指南不僅適合想要建立堅實基礎並深入研究AI與資料科學的新手，也適合希望在這些領域中追求更高專業水準的進階學習者。無論是學術研究還是商業應用，這本書都將成為讀者實現卓越的重要工具書。書籍推薦人：伽碩企業有限公司附設職業訓練中心執行長 郭明洽銘傳大學資訊科技與管理學程教授 尹邦嚴前仁寶電腦財務主管、法藍瓷行政主管、中強光電營運主管、國巨稽核主管 鄭穎臨日本東京農工大學 感染症未來疫学研究センター 特任助理教授 林立云王致遠 藥師國際商業機器股份有限公司 IBM 工程師 陳尚瑋優貝克股份有限公司資料工程師 吳俊毅
資料庫內部原理|深入了解分散式資料系統的運作方式
「為了選擇適合的工具來完成工作，我們必須了解其設計背後的概念和演算法。本書是由業界從業者為初學者撰寫的入門書籍，涵蓋了許多相關主題。」 -Michael Klishin RabbitMQ長期貢獻者 「對於任何從事資料庫技術有關的人來說，這是一本必備的書籍，尤其是在需要做出使用哪些系統的決策時。」 -Nate McCall Apache Cassandra貢獻者及PMC主席 在選擇、使用和維護資料庫時，了解其內部原理是必不可少的。然而，隨著當今有許多分散式資料庫和工具可供選擇，往往很難了解每個資料庫提供的功能和它們之間的差異。在這本實用指南中，Alex Petrov將引導開發人員深入了解現代資料庫和儲存引擎內部的概念。 在整本書中，您將探索從眾多書籍、論文、部落格文章及幾個開源資料庫的原始碼中所獲取的相關資料。您將發現，許多現代資料庫中，最重要的區別在於決定儲存結構和資料分散方式的子系統中。 您將深入探討以下內容： ‧儲存引擎：了解儲存分類和分類法，深入研究基於B樹(B-tree-based)和不可變的日誌(immutable log-structured)結構儲存引擎。 ‧儲存建構塊：了解如何使用輔助資料結構組織資料庫檔案，如頁面快取和緩衝池，來建立高效的儲存系統。 ‧分散式系統：逐步學習節點和進程如何連接並建立複雜的通訊模式。 ‧資料庫叢集：探索現代資料庫常用的一致性模型，以及分散式儲存系統如何實現一致性。
一週學會Google Analytics 4|迅速打下分析基礎
「怎麼辦？對Google分析一竅不通，好焦慮！！」 趕快打開這個為期7天的學習計劃 每天都從有趣的漫畫開始 按部就班享受有趣且高效的GA4學習過程 「OMG！Google Analytics又改版，該不會要打掉重練吧......」 別擔心，我們會教你如何併用和遷移到GA4 曾經的努力會一直都在的^^ 「我不是不會，只是"稍微"忘記一點點」 需要回想哪個部分，就從哪個部分開始就好 32位撰稿人據自己的專長進行撰寫與發揮 精心安排的高效學習曲線 每章最後的QA練習讓你立刻加深印象 再也不怕轉頭就忘！ Google Analytics或網站分析的專業書籍，但總感覺有點難度。為了應對這類困擾，本書從「基本中的基本」開始說明相關基礎知識，為讀者提供全方位協助。 本書規劃以一日一個主題的方式，一週就能讓您理解Google Analytics 4的運作和操作方法，並且掌握製作簡單報表的能力。 全面認識Google Analytics 4的工作原理、操作及分析方法 踏入網站分析實務之前， 先確實提升基礎能力吧！
智慧預測性維護
隨著資訊、機械、系統工程和管理等學科的發展，特別是以行動互聯網、大數據、人工智慧等為代表的新一代資訊技術，推進了智慧製造的快速發展。 & 在設備的營運維護領域，為解決設備營運與維護服務的異地化、即時化和及時性等問題，設備製造或營運企業透過採集設備運行資料，並上傳至企業資料中心（或企業雲端），使系統軟體能夠對設備進行即時線上監測、控制，並經過資料分析進行預測性維護，逐漸形成了基於（行動）互聯網的維護、維修和營運（Maintenance Repair Operation, MRO）技術服務網路和相應的資料支援環境，如產品狀態、設備狀態、環境狀態、業務營運狀態、人員狀態、社交網路資料以及客戶回饋資料等大數據資訊，並體現出全球性（互聯網連接）、即時性（工業互聯網支援的狀態檢測）和及時性（行動終端調度）的特性，使得設備全生命週期的知識能被高效和自發地產生和利用。然而，由於MRO 技術服務網路中裝備系統故障的高隨機性和維護需求的高不確定性，面向大範圍MRO 網路環境中多個不確定性的合作主體和高隨機性的設備故障，如何可靠地獲取、建模、推理和挖掘來自產品狀態、環境狀態、設備運行狀態、人員狀態、業務營運資料、社交網路資料以及客戶產品回饋資料等裝備全生命週期中的異構大數據資訊？如何利用上述資訊準確地預測設備故障和維護需求，制定合適的維護和優化策略？如何在有限服務資源下，充分利用互聯網環境下廣泛存在的共用服務資源，最大限度地回應網路維護需求，建立與客戶長期全面的合作關係？更進一步，如何透過資訊物理系統（Cyber Physical System, CPS）將維護決策回饋給製造系統，實現誤差補償、調節和回饋控制？這些問題成了智慧製造環境下MRO 技術服務網路中各個參與主體的共同訴求，需要研究面向智慧營運環境的多源異構資料高品質獲取與融合理論與方法、資料驅動的裝備及部件故障預測理論和方法、面向裝備營運網路的大規模維護決策理論、基於CPS的回饋控制方法等大數據環境下面向MRO技術服務網路的智慧預測性維護（Smart Predictive Maintenance, SPdM）理論、技術和方法。 & 本書系統地介紹了新一代資訊技術環境對製造業的影響、智慧製造模式下的設備維護問題，以及各種維護策略，如預防性維護、預測性維護和智慧預測性維護等；詳細地介紹了故障預測的方法體系，包括基於物理模型的故障預測、基於可靠性模型的故障預測、資料驅動的故障預測、融合模型驅動的故障預測等內容；結合智慧製造的參考體系結構，系統地介紹了智慧預測性維護的技術體系與框架，如面向智慧工廠的智慧預測性維護、面向智慧工廠營運網路的智慧預測性維護框架等；注重智慧預測性維護的關鍵理論、方法和技術，例如，基於IoT的感知資源管理與車間無線路由技術、大數據驅動的故障預測理論和方法、維護決策和優化方法、網路決策和優化方法以及基於CPS的虛擬控制技術等，較全面系統地闡述了設備維護領域正在興起的理論、技術和方法，涉及面廣，內容豐富。 & 本書具體內容安排為：第1章對智慧製造模式下智慧預測性維護、設備維護策略與發展趨勢進行綜述，並為全書內容的展開進行鋪墊；第2章介紹故障診斷與預測方法；第3章結合智慧製造的參考體系架構，系統地介紹智慧預測性維護技術體系與框架；第4章介紹基於IoT的感知資源管理框架與模型；第5章介紹面向複雜製造環境的無線路由模型與演算法；第6章給出資料獲取的協定集成與設計案例；第7章討論資料驅動的故障診斷方法；第8章介紹資料驅動的故障預測模型與方法；第9章討論智慧工廠的維護優化調度與決策；第10章介紹大範圍維護服務預測與優化配置；第11章討論基於資訊物理系統的運行程序控制。 &
AI 時代的管理數學：使用 R 語言實作
如果你主要關注統計分析、數據可視化、線性代數、初等微積分， 並希望較快上手，「R語言」會是較佳的選擇！ 本書獨特之處在於以直觀且實用的方式，清楚介紹人工智慧及機器學習領域中常用的管理數學工具。透過R語言的實作，讀者得以深入理解並實際應用於不同實務情境。 書中的實例不侷限於理論探討，更著重實際應用，貼近日常生活，喚起讀者對數學的共鳴與學習熱情。舉例而言，透過應用貝氏定理，探討運動員實際服用興奮劑的真相，以及判斷過濾垃圾郵件的情境。同時，透過極佳化方法的應用，協助航空公司訂定最適價格和最大利潤路線圖等案例，使得理論更具實用性。 除此之外，本書擴大管理數學的範疇：從管理數學傳統上僅處理統計、線性代數的刻板印象，將此核心概念延伸至線性轉換、特徵值與特徵向量等進階議題，並且更進一步涵蓋一般書籍較少觸及的「極佳化方法」，包括微分、極值、偏微分以及拉氏乘數等內容，於實用範例中為機器學習（Machine learning）的數學應用奠定基礎。 線性規劃的討論更是引領讀者回溯至二戰時期，線性規劃應用於確定空中力量和雷達（radar）的最佳使用，具有時代非凡之意義。同時探討在各種混和限制條件下，欲達目標極大、極小化，使用線性代數中構築人工基底手法，自標準的極大化問題做為起點，經二階段法、對偶問題法、對偶單形法，深入解說 R 軟體 lpSolveAPI 套件背後的數學脈絡或故事。 本書精彩內容 —— 線性代數｜線性函數｜線性方程組｜矩陣｜向量空間｜線性轉換｜ 極佳化方法｜拉氏函數｜機率與統計｜單利．複利｜線性規劃｜馬可夫鏈｜預測｜ 本書特色 ☑ 以 R 軟體的程式語言與過程，深入解說並印證數學定義、定理 ☑ 透過 R 軟體的印證，經驗的移轉，形塑跨電腦語言的整體處理思維 ☑ 促成 R 軟體成為數學符號以外的第二語言，加速數學學習效率 ☑ 將人工智慧及機器學習常用之數學思維，應用於資料分析及解決管理問題 專業推薦 本書可以說是兩位學、產業界菁英以其多年的學經歷共同澆鑄的里程碑。內容以線性代數開啟矩陣，揭開「資料呈現的語言：矩陣」運用的神秘面紗（向量空間與轉換）；其他如微積分與拉氏函數在決策上扮演了重要的角色（波音收購麥道背後的精細計算）、機率統計的應用如何決定快篩的時機（避免偽陽、偽陰）、線性規劃包括各種極大化及極小化情境的應對技巧（單形法），和管理者最關注的前瞻預測（時間趨勢、週期變化與雜訊過濾）等等，都有待讀者諸君細細品嚐。—— 范宏書 博士｜輔仁大學商學研究所長 &
機器學習的公式推導和程式實作
進行機器學習的開發時，精通相關數學理論是關鍵的基礎。本書基於對所有機器學習演算法的系統分類，詳細介紹了監督學習單模型、監督學習集成模型、無監督學習模型、概率模型等四大類共26個經典演算法，並進行詳細的公式推導和程式碼實現。旨在協助讀者充分了解演算法細節、實現方法和內在邏輯。 本書適合數理基礎扎實的初學者，也適合深入學習的進階者閱讀，同時可作為機器學習領域的參考書籍。
SQL × Power Automate × Python 自動化 Excel 與 Pandas 資料分析
Excel 使用者的最佳 SQL 語言入門書 讓資料處理、報表生成自動化！ & 【18 個一定要會的資料分析技巧！】 【輕鬆超入門 × 任務自動化 × 全方位上手資料分析 × 打造高效率工作術】 & 本書的目的是讓 Excel 使用者快速升級成 SQL 資料庫的使用者，學習如何使用 SQL 語言來進行 Excel 資料分析，並且以 SQL 角度來學習使用 Python 的 Pandas 套件，在 DataFrame 物件執行資料分析。 & Excel 無所不能，但是功能操作繁雜。使用 SQL 語言，我們就只需要少少的程式碼來代替 Excel 功能，進行一系列的資料處理，包含排序、切割、篩選、合併、使用聚合函數、建立群組查詢，最後產生樞紐分析表。本書提供的 ChatGPT 提問模板，可以產生 SQL 及 Python 指令，幫助我們更快精通 Excel 與 Python 資料分析。 & 最後再結合 Power Automate 這套免費流程自動化工具，不僅能加速我們整理、命名報表檔案的效率，其內建的設定可以執行 SQL 語言，輕鬆完成自動化 Excel 資料分析。 & ▍你將學會 ◆ 認識 RPA 與 Power Automate 基本概念及操作技巧 ◆ 設定自動化流程，實現檔案批次命名、工作表合併 ◆ 理解 SQL、Python 及資料庫結構的基本概念 ◆ 使用 Pandas 來擷取網路表格資料 ◆ 使用 SQL 指令和 Pandas 來處理 Excel 工作表資料 ◆ 與 ChatGPT 對話，幫你寫出 SQL 及 Python 指令 ▍本書應用範例 ◆ 自動統計各個通路的業績總和 ◆ 顯示業績達標狀況通知 ◆ 自動在 Excel 執行 VBA 程式 ◆ 使用 Pandas 套件爬取 HTML 表格資料 ◆ 批次命名和移動檔案 ◆ 撰寫 SQL 指令以建立樞紐分析表 ◆ 將不同檔案資料合併到同一個工作表 ◆ 讓 ChatGPT 幫你寫 SQL、Python 指令 & ▍適合讀者 ◆ 經常使用 Excel 工作表進行資料分析的上班族 ◆ 渴望學習 SQL、Python 但缺乏經驗的新手 ◆ 追求工作流程自動化，希望融入 AI 技術以提升效率的人 &
輕鬆上手Power Automate入門與實作：數位轉型必備，打造高效率自動化流程控制的智慧辦公室
輕鬆掌握RPA！將辦公室的電子作業自動流程化！ 無需撰寫程式碼、節省寶貴時間、減少人為錯誤 提升整體營運力、兼顧雲端版和桌面版、巧妙搭配ChatGPT 可以任意自訂流程將「Excel操作」、「SQL資料處理」、「Web應用」、「資料夾處理」等一連串作業輕鬆自動化！ ✪可下載本書範例檔案✪ ★全盤掌握RPA：機器人流程自動化的基礎知識、優勢與應用案例。 ★Power Automate新手入門：基本操作與桌面流程的設置。 ★自動化範例實作導引：解析檔案管理及Excel工作表、活頁簿等操作。 ★結合SQL進行資料處理：Power Automate結合SQL指令進行資料處理。 ★生活應用自動化實例：操控應用程式、OCR文字及影像識別、PDF分類動作、LINE群發訊息。 ★網頁應用自動化實例：網路爬蟲、螢幕擷取、爬取表格資料、整合Web服務與ChatGPT API。 ★豐富學習資源：包含官方學習資源、社群論壇和YouTube頻道等。 本書為讀者提供了全面且實用的RPA（機器人流程自動化）與Power Automate學習指南。從基礎入門到進階應用，囊括了RPA的各個面向，並透過豐富的實作範例展示如何將這些技術應用於工作與日常生活。無論您是初學者還是尋求技能提升的專業人士，本書將為您提供所需的知識與技巧，幫助您在數位轉型的趨勢中站穩腳步。 每一頁、每一章，都是筆者精心規劃的結晶，希望透過這些文字與範例，不僅僅傳遞知識，更能激發您對自動化潛能的探索熱情。我們相信，技術的學習應該是輕鬆而愉悅的。本書精彩內容如下： ☛初探機器人流程自動化RPA ☛Power Automate的基礎 ☛第一次Power Automate自動化就上手 ☛桌面流程必懂的基礎知識 ☛檔案與資料夾自動化操作 ☛自動化操作Excel工作表 ☛自動化操作Excel活頁簿 ☛在Power Automate結合SQL進行資料處理 ☛生活應用自動化實例 ☛網頁應用自動化實例 ☛Power Automate雲端版的網路服務 ☛Power Automate學習資源 ☛ChatGPT聊天機器人與提示詞基本功 &
MySQL資料庫開發的樂趣
18堂資料庫開發基礎入門與專題實作課程 《MySQL資料庫開發的樂趣》以快速的學習步調和精簡的學習課程，帶領讀者進入關聯式資料庫開發的世界。書中充滿實務範例和專家建議，協助讀者快速上手。 本書會帶讀者學習SQL語言的基礎技能、如何建立資料庫、打造SQL查詢來取出資料，以及運用事件、程序和函式；了解如何為資料表加入條件約束，強制規定資料表能接受的資料，以及利用索引加速資料檢索，甚至還會探索如何從PHP、Python和Java來呼叫MySQL。 最後會介紹三個專題：說明如何從無到有建立天氣資料庫、利用觸發器防止選舉資料庫發生錯誤，以及使用檢視表來保護薪資資料庫內的敏感資料。 本書學習重點： ‧針對特定資訊查詢資料庫中的資料表、排序查詢結果、為SQL程式碼加入註解以及處理空值。 ‧為了保存字串、整數和日期等資料，資料表需要定義資料欄，並且判斷該使用哪種資料型態。 ‧針對資料庫中的多個資料表進行合併查詢，以及如何運用暫存資料表、通用資料表運算式、衍生資料表和子查詢。 ‧新增、修改和移除資料表中的資料、根據特定查詢建立檢視表、撰寫可重複使用的預存常用程序以及自動執行已排程的事件。 《MySQL資料庫開發的樂趣》為資料庫開發人員提供完美的快速入門資源，裝備一些需要的工具，協助開發人員以MySQL為基礎，建立和管理快速、強大且具有安全性的資料儲存系統。 線上資源：讀者只要前往本書提供的連結https://nostarch.com/mysql-crash-course，即可下載本書的程式腳本(用於建立書中有用到的MySQL範例資料庫和資料表)、程式碼和練習題的答案。
資料庫系統管理與實作：Access＋Excel商務應用(2016/2019/2021) 暢銷回饋版
★☆★☆★好評回饋中！★☆★☆★ 雖然資料庫理論不是馬上就能夠立刻瞭解的，但透過Access的操作介面，認識資料表、表單、報表和查詢這些資料庫物件，游刃有餘之後，再進一步學習巨集和模組。本書非常適合對資料庫有興趣，又想要對資料庫的理論基礎有通盤性認識的人。 認識Access資料庫物件 從資料與資訊的觀念導引，揭開章節序幕，說明資料庫與檔案系統的不同處。藉由簡易的選課管理系統，認識Access資料庫物件及使用環境的基本操作。 從關聯式理論看Access資料庫 進一步探討資料庫系統，以關聯式資料庫的理論基礎為架構，Access的分割功能為輔，掌握資料庫原理的精髓，深入查詢內部，利用運算式產生排行榜效果，交叉資料表查詢多方面分析資料。 善用巨集簡化Access的操作 好用的資料庫，表單和報表不能少，巨集和模組的巧妙搭配，能提高操作效能。將建置好的資料庫系統，配合切換表單管理員產生選單管理；協同Office將資料匯出PDF格式，匯入文字檔，並介紹Access和Excel的互助合作。 重點主題 ◎資料庫的發展和相關技術 ◎使用資料表與欄位 ◎利用工作資料表進行排序和篩選 ◎關聯式資料庫的理論與使用 ◎提供輸入介面的表單 ◎彙整資料輸出的報表 ◎選取查詢、動作查詢和SQL語法 ◎簡化操作的巨集 ◎Access和Excel攜手，配合樞紐做分析 ◎適用Access/Excel 2021/2019/2016/2013/2010版本 本書特色 ◎從零開始學習資料庫，逐步導引，理論與實作兼顧 ◎針對Access的資料庫物件，由入門到應用，每個範例皆能學以致用 ◎基本操作步步詳實，深化應用Access資料庫物件 ◎範例思考操作兼備，追蹤學習成效 &
文圖互織的資料寫作學：使用 R Markdown
如何運用資料說故事？資料科學最重要的功能在於解讀與呈現其意義。 將資料產生的意義加以串接與形成更多理解世界的線索，並且讓他們的讀者更快、更精準地理解現象背後的真相。 & 自周敦頤說「文，所以載道也」，後有「文以載道」一說。對資料科學家，「文以載道」就是資料寫作學：讓資料分析成為書寫。如果文件需要對資料作圖表處理和統計分析，用R Markdown 製作文件就是最佳選擇。編輯R Markdown可以直接在R Studio當中進行，在寫R Code分析數據的同時，同時撰寫分析報告，不需要在不同的軟體中進行切換，上手相當容易。 & 在本書中，將使用RStudio的免費平台，建立好讀者製表、製圖與繪製地圖的基本功，以及運用Markdown語法，將R語法及結果直接與你的解讀編織(knit) 在一起，進而轉為簡報檔或一本線上圖書。分享、讓大眾理解數據資料蘊含的脈絡與現象，是資料寫作最大的價值。 &
資料治理技術手冊
實現資料可信度的人員、流程和工具 「現今組織產生的資料量和種類比以往任何時候都來得多，企業需要更加了解手中的資料並為未來趨勢做好準備，他們必須採行現代資料治理方式—透過事先設計而不是事後才想到。」 —Jim Cushman, Collibra產品長 當您將資料移動到雲端時，對於資料該如何治理，您需要考慮全面的管理方法，以及定義明確且利益相關者皆有相同共識的策略，以確保您的組織滿足合規性要求。資料治理結合了人員、流程和技術協同工作的方式，以確保資料值得信賴並且可以有效使用。本實務指南向您展示如何在整個組織中實施和擴展資料治理。 首席資訊長、資料長和資訊安全長及其團隊將學習戰略和工具，以支持資料民主化並釋放其價值，同時執行安全、隱私和其他治理標準。通過良好的資料治理，您可以激發客戶信任，使您的組織能夠確定業務效率，產生更具競爭力的產品，並改善客戶體驗。這本書會教你怎樣做。 您會學到： ‧針對人員、流程和工具的資料治理策略 ‧基於雲端服務的資料治理方法的優勢和挑戰 ‧從資料擷取到資料準備和使用，資料治理是如何進行的 ‧如何對資料質量做持續性改進 ‧治理串流資料的挑戰和技術 ‧針對身份驗證、安全、備份和監控的資料保護 ‧如何在您的組織中建立資料文化
文科生也可以輕鬆學會Web Scraper網路爬蟲與Power Automate X Excel大數據分析
不用動手寫程式，讓Web Scraper爬蟲 X Power Automate自動化工具幫你搞定！ • 活用ChatGPT學習網路爬蟲、大數據分析和辦公室自動化 • ChatGPT學習SQL語法，建立高效率Excel資料處理術 Web Scraper是第一名Chrome擴充功能的爬蟲工具，不用撰寫程式碼，就可以建立CSS選擇器的網站爬取地圖從網站擷取資料，本書不只教你利用內建視覺化工具輕鬆爬取Web網站，更能夠使用ChatGPT學習HTML標籤+CSS選擇器，並了解各種網站巡覽結構。 Power Automate Desktop自動化工具，可以建立流程來執行一系列動作，輕鬆打造Windows應用程式和Excel自動化，來提高辦公室的工作效率，不只如此，再搭配書中使用ChatGPT學習SQL語法後，我們更可以整合Power Automate Desktop + SQL建立高效率的Excel資料處理。
人工智慧入門：演算分析×設計習題×章節回顧，不只當「被AI引導的人」，更要成為「掌控AI的人」！未來不遠，跟不上時代腳步，未來一定不會有你！
新世紀的技術大變革，「人工智慧」背後的核心技術與原理為何？ 「圖靈測試」早在70年前就預言了機器的智慧將會顛覆世界？ 程式設計基礎×搜尋算法定義×過度低度擬和×隨機森林算法…… 不只當「被AI引導的人」，更要成為「掌控AI的人」 ──想要掌握AI，先從理論課開始學起！ 【搜尋策略】 第一章首先介紹單智慧型搜尋問題的定義，然後詳細介紹盲目搜尋和啟發式搜尋兩種主要的方法；隨後，將介紹多智慧型對抗搜尋。為方便讀者理解，更穿插介紹了一些必要的數據結構知識及例子。 【機器學習】 機器學習是人工智慧領域的一個重要組成部分，其基本想法是利用數據進行學習，而不是人工定義一些概念或結構。第二章將學習機器學習的核心框架，即監督式學習（supervised learning）。監督式學習的應用非常廣泛，目前也有很好的解決方案。從監督式學習出發，本書會介紹各種不同類別的數據集，包括訓練集、測試集等。正確地區分不同類別的數據集，是理解監督式學習的關鍵。 【線性迴歸】 第三章會學到監督式學習中最基礎的線性模型。在經濟學與其他社會科學領域，線性模型仍然是最為常用的模型。線性模型可以用來分析資本存量、人均受教育程度等與經濟增長的關係，或根據市場訊息預測價格變動。本章將基於線性模型的概念，介紹梯度下降法，它不僅可用於線性模型，也適用於絕大部分機器學習算法，是機器學習領域最為常用的優化算法。 【神經網路】 第五章將先從深度線性網路談起，理解為什麼簡單疊加多層線性網路對於函數表達能力毫無提升，因此需要在網路中加入非線性的元素，以得到更強的表達能力，激勵函數就是神經網路中的非線性元素。神經網路的優化算法仍然是梯度下降法，相比線性模型，神經網路的導數計算更為複雜。 本書特色 人工智慧被廣泛應用在日常生活中，包括無人駕駛、臉部辨識、語音助理等，這場技術變革為人類的生活帶來巨大影響，且仍舊在不斷地推陳出新。本書以簡單易懂的實例介紹人工智慧的核心原理，並以數學語言具體分析描述，加深讀者對基礎理論的理解，更結合練習題以便讀者深入學習，希望能從科學角度來見證人工智慧的變革與未來。 &
Google Analytics學習手冊
創造商業影響力與洞察先機 「藉助Google Analytics的學習過程，熟悉這個數位行銷道具箱裡的每項工具，不僅能了解手上的資料、活化資料，還能創造出自己的競爭優勢，推動價值與成長。」 —Melinda Schiera, 策略分析師 在數位行銷分析領域裡，當前最新的資料模型非Google Analytics 4莫屬，因為GA4不只回報已經發生的事，新增的雲端整合功能還可以活用更多的資料，橫跨所有資料串流，串接線上與離線資料，提供點對點的行銷資料。這本實用手冊還會示範GA4如何支援這些新增的雲端整合功能，幫助讀者做好準備，迎向數位行銷的未來。 本書作者Mark Edmondson是Google Analytics和Google Cloud的開發專家，他針對GA4及其雲端整合應用，提供簡要但全面的入門介紹。資料、商業與行銷分析人員可以從本書學到GA4新的分析模式裡幾個強大的主要面向，主題包含資料架構與策略，資料擷取、儲存和建模，探索幾個常見的資料活用使用案例，指引分析人員實作案例時需要的步驟。 讀者將從本書學到： ‧Google雲端平台如何結合GA4 ‧GA4能與哪些使用案例結合 ‧建立GA4整合應用時需要哪些技術和資源 ‧啟用使用案例時，GA4必須先擷取多少資料 ‧設計資料流的程序，從策略到資料儲存、建模與活化 ‧如何調整使用案例，以符合自身的業務需求
Power Automate 自動化大全：串接 Excel、ChatGPT、SQL 指令，打造報表處理、網路爬蟲、資料分析超高效流程
「同事下班壓線交報告, 苦了你還要加班一份份貼到 Excel 彙總交出去...」「周年慶到處收集對手的促銷資訊, 不斷複製、貼上, 做到有點懷疑人生...」「每天收不完的 Email, 要篩出報價單另存、轉寄真麻煩, 不小心忘了改檔名還要從茫茫郵件中挖出來...」以往這些日常瑣事只能自己解決, 比較有經驗的人可能懂得找 IT 部門幫忙寫程式自動處理。現在你不用再自己默默承擔, 也不用拜託別人, 統統交給 Power Automate 就搞定了！Power Automate 是微軟強力推廣的自動化工具, 不須撰寫程式就可以完成各種自動化的流程作業。本書是市面上最完整的 Power Automate 專書, 教導你如何善用各種內建功能, 搭配 Excel、ChatGPT 和 SQL 查詢語法, 將日常工作打造成簡便的自動化程序。全書共收錄【超過 100 個】日常操作應用例，工作上常遇到的各種重複、單調的作業，現在統統幫你轉化為自動執行的程序。◆ 用日期和代號幫不同業務的報表重新命名◆ 自動統計、篩選出不同業務區的季報表◆ 將總收支流水帳依成員拆解成不同檔案◆ 搭配 VBA 將報表匯出成 PDF 檔留存◆ 讓 ChatGPT 自動幫你回覆客服信件或留言◆ 將資料集中的遺漏值自動以平均值補上◆ 自動刪除資料不齊全的紀錄◆ 自動將表單依項目、月份拆成不同報表◆ 辨識 Excel 功能表元件自動進行各種操作◆ 用 OCR 自動將每張發票號碼擷取存入 Excel◆ 自動切換頁面爬取購物網站的商品資料◆ 自動化分割與合併整批 PDF 檔案的內容◆ 自動下載、更新網路開放資料集檔案◆ 自動登入網站抓取各種資料◆ 用 Excel 365 線上自動提醒業績達成狀況◆ 自動將郵件檔案或訂單存到網路硬碟保存從桌面應用到雲端服務，從 RPA、DPA 到 BPA，建立全方位的辦公室自動化流程！本書特色:【零基礎】、【全方位】、【跨雲端】，內容最多、範例最豐富的 Power Automate 專書◎ 超過 100 個自動化流程範例, 即學即用、簡化例行作業◎ 介紹超過 20 大類的功能元件, 打造個人化的自動流程◎ 串接各種網路服務, 完成雲端 DPA 或 BPA 的自動化流程◎ 讓 Power Automate 自動呼叫 ChatGPT API, 打造 AI 應用◎ 運用 UI 元素和影像比對, 讓各種應用程式都可自動操作◎ 免用 VBA 完成各種 Excel 自動化表單處理◎ 使用內建 OCR 功能自動將畫面或圖片的文字擷取出來◎ 善用 ChatGPT 自動生成 SQL 語法, 簡化繁雜的樞紐分析◎ 各種常見檔案類型處理：pdf、doc、xls、csv、txt、json、zip...◎ 提供全書流程範例, 立即貼上、馬上套用
資料科學入門完全指南：資料分析的觀念處理實作
Chapter1 資料的概念：在最開始的地方，以一系列的案例讓讀者認識到資料的價值（1.1），並且學習透過資料的型態（1.2） 和尺度（1.3） 來認識資料。 Chapter2 Python 基礎：對於沒有程式基礎的讀者，會從 Python的介紹和環境安裝（2.1 ∼ 2.2） 開始，並且介紹一些基礎的程式語法與邏輯（2.3 ∼ 2.4），讓讀者可以快速上手Python。 Chapter3 基本數值資料處理：分別介紹在資料分析中最常用到的NumPy（3.1） 和Pandas（3.2），讓讀者可以對各種基本的資料進行處理與分析。 Chapter4 各式資料處理：除了基本的數值資料以外，更進一步介紹對於影像（4.1 ∼ 4.2）、音訊（4.3 ∼ 4.4）、文字（4.5 ∼ 4.6） 類型資料的觀念與實作。 Chapter5 資料前處理：專門介紹各種拿到資料後要先做的前處理方式，包含資料清理（5.1）、資料轉換（5.2），以及如何進行合適的資料視覺化（5.3）。 Chapter6 其他專題補充：針對本書無法展開的內容，透過一個個小實作專題進行補充介紹，包含探索式分析（6.1）、網頁爬蟲（6.2）、機器學習與模型評估（6.3）、ChatGPT API（6.4）、HuggingFace（6.5）、資料管線（6.6）、常見誤區（6.7） 等。 &
新編計算機概論
本書涵蓋了資訊科學的核心知識與實務運用，將時下的熱門議題如大數據、物聯網、人工智慧、電子商務等等，融入適當的章節中，希望在培養讀者的電子計算機基礎知識的同時，也能窺見資訊科技的未來趨勢。 本書具有以下特色： 1. 融合資訊科技與生活：主要探討資訊科技在當代社會的重要性，以及其對個人生活和社會發展的影響，並擘畫未來電腦技術發展的趨勢。 2. 電腦概論的認識：主要在介紹電腦的基本理論和架構，包括硬體結構、數字系統、資料結構、系統軟體和常用應用軟體等基礎知識等。其中，特別針對目前最熱門的程式語言做一個概覽介紹，讓讀者了解這些語言的主要功能，以便確定未來學習的方向。 3. 認識通訊與網路」：探討資訊通訊、網路應用和電子商務等相關主題，包括網際網路的運作原理和常見網路應用。 4. 了解資訊管理與安全：討論資訊管理、知識科技和資訊倫理與安全等議題，包括如何管理和保護資訊資源以及相關的倫理問題。 為了讓讀者自我檢視學習成效，本書每一章後面，都附有複習題庫，其中多為歷年來各種升學、就業考試試題，希望可以幫助讀者自我檢核。此外，本書附上QR Code，內容包括實習課程與解釋名詞的整理，讓讀都能快速、便捷的使用相關資訊。 &
舞動 Access 資料庫管理
範例式教學步步導引，觀念詳解輕鬆學習Access是個簡易但卻功能強大的資料庫應用軟體，本書即由淺入深告訴您如何開發出一進銷存管理系統，此系統是針對國內精品服飾業所設計，但仍適合其他行業的進銷存管理。其中較特別的是，對於精品服飾業者，每年都有所謂的換季大拍賣，供應商會將折數逐次降低(例如5折、4折、3折等)，遇此狀況時，您只要輸入品牌及調降的折數，庫存中所有該品牌的產品將自動依指定的折數調降。本書除了附上一完整的進銷存管理系統外，對於系統中的各程式都有完整的介紹，所以您還可以針對此系統依您的需要加以適度的調整及擴充。◎ 認識資料庫及資料庫管理系統◎ 資料表的結構及建立方法◎ 資料表中的記錄的新增、修改、刪除◎ 認識關聯式資料庫及資料表間關聯的建立◎ 表單的設計方法、由表單編輯資料◎ 資料的查詢、動態查詢◎ 各式報表的製作、加上合計欄位◎ 切換表單的製作◎ 使用巨集
成為Git專家的18天學習計畫
Git已經成為程式專案開發的必備工具，但是它不是主角，所以只會在需要的時候出現。就算你不了解它，也可以模仿別人的步驟操作，但是萬一運氣不好，出現意外狀況，你一定會心驚膽跳，因為那可是大家嘔心泣血的成果啊。如果你很幸運，還沒有遇到過，那麼先恭喜你，但是未來你很有可能會遇到！到時候你希望靠運氣嗎？ 學習本書的內容不需要有任何程式開發經驗。以下是本書的四個目的： 1.從零開始，帶你了解Git的運作方式。 2.學習使用Git官方的跨平台圖形操作工具。雖然它沒有第三方程式那般華麗的外表，但是它的功能、執行速度、簡潔的介面，還有只要學一次，就可以適用所有平台，和各種類型的專案，這些優點是其他第三方程式所無法比擬的。 3.本書從最基本的單機操作開始，包括檔案比對、建立分支、合併、解決衝突，再到進階的遠端Git檔案庫和團隊開發模式，以及三大Git伺服器網站，都有完整的介紹。 4.學習四種分支使用策略，包括Git Flow、TBD、GitHub Flow和GitLab Flow，讓你完全掌握Git的各種應用。 Git會如此普及，一定有它的道理。它能夠帶給你的幫助，絕對超乎你的想像！一旦你能夠完全掌握它，必定會有相見恨晚的感覺，所以現在就讓我們開始探究Git的超凡能力吧！
大數據分析實務：RapidMiner之應用
本書使用免費下載的「RapidMiner」軟體，該軟體使用圖形化界面，不需編寫程式、操作簡易、功能強大且應用廣泛，適合初學與進階資料分析人士使用。 本書從基礎的資料取得、事前處理到模型的建置、評分、驗證與實例分析等，以實作方式，循序漸進的介紹大數據分析的操作步驟與流程。 全書提供30個案例，內容包含金融、製造、銷售、管理、醫療、休閒、氣象與情感分析文字探勘等諸多領域的應用實例，除了對現有結構與非結構式資料進行分析外，同時利用訓練模型預測未來，提升數據分析的實用價值。 本書除提供數據資料檔Data File外，亦附有各章節之程式/流程檔供讀者參考。
實戰Tableau資料分析與視覺化分析
學會Tableau的操作方法以及思維，培養Tableau腦想要讓數位轉型成功的企業，就少不了Tableaui這類BI工具的應用。本書的目的是透過多道題目介紹「製作判斷所需的視覺化分析」的方法，以及「根據資料找出想知道的數值」的方法。讓我們一起學會Tableau的操作方法以及思維，培養Tableau大腦。 大量的技巧與提示本書大量介紹了各種技巧與Tips。由於能快速找到每個問題的解決方案，所以能快速地提升Tableau的技巧。本書除了介紹常見的技巧以及問題之外，也介紹一些需要Tableau獨特創意的內容，所以大家能透過本書學會更多分析技巧，全面提升Tableau的實力。 透過實際演練，了解Tableau的操作與邏輯要想熟悉Tableau，就必須多練習、多累積經驗。不斷地優先練習那些不容易記住的題目，藉此學會思考模式。大量練習之下，練習的品質也會跟著提升。建議大家不要只是瀏覽步驟，而是要實際動手演練。不斷地練習，總有一天會有所突破。只要能夠熟悉Tableau的操作，就能在短時間之內完成高品質的分析。但願有更多人能夠體驗使用Tableau進行視覺分析的趣味與益處。 本書的目標讀者○ 已經學會Tableau基本操作的人 ○ 想學會更多分析方法，推動業務的人 ○ 想透過實際的練習強化相關技巧的人
資料科學 SQL 工作術：以 MySQL 為例與情境式 ChatGPT 輔助學習
[學會關鍵 SQL 技能，開啟你的資料科學職業生涯] 現今，許多企業與組織都要求資料科學家、資料分析師，必須具備從資料庫提取與結合原始資料、設計並生成所需資料集的能力，不需要靠資料工程師或資料庫管理者處理。 [SQL 是從事資料科學必學的 3 大技能之一] 本書是由與資料為伍 18 年經驗的資料科學家、資料庫開發者親自撰寫，教導有志於從事資料科學者一定要學會的 SQL 查詢技能，以及發現可能問題的解決方法。你將學到如何設計查詢程式，建構用於探索、分析的資料集，並於過程中培養資料分析思維。 此書會引導你建立用於商業智慧軟體，以及機器學習演算法等應用的資料集。教導做為資料科學家最需要的 SQL 查詢技能，並透過專家經驗學習如何從資料中獲得有價值的訊息或知識，並避免處理資料時會遇到的陷阱，幫助企業主管快速掌握情況做出正確決策。 [搭配 ChatGPT 輔助學習 SQL] 本書以業界主流也最普及的 MySQL 8.0 資料庫系統與 MySQL Workbench 工具做示範。在各章進行過程中依情境穿插 “ChatGPT 來幫忙” 說明框 (總共有 40 多個) 在你可能需要的地方補充相關背景知識或額外的學習技巧，例如請 ChatGPT 依指示產生 SQL 程式、挑出程式錯誤並修改、調整程式寫法增加執行效率、用 Show Me Diagram plugin 為 SQL 查詢繪製執行流程圖、用 Code Interpreter 執行 SQL 程式查詢 Excel 檔內容等等，讓 ChatGPT 與學習 SQL 融為一體。 [SQL 查詢技巧重點] ●瞭解基本 SQL 語法並設計有效的 SQL 查詢 ●使用 SQL 進行探索性資料分析 ●從資料庫中建構、篩選和排序需要的資料集 ●使用 SQL JOIN 技巧，連結多個表格的資料 ●為分析報表和機器學習應用設計資料集 ●應用更進階的 SQL 技術，如窗口函數和 CTE ●建立資料庫表格和視圖，儲存並引用查詢結果 本書特色 ● 資深資料科學家寫給有志從事資料科學者的貼心指導 ● 學習作者觀察資料的視角，培養資料分析思維 ● 提供書中 SQL 程式碼下載，節省讀者輸入時間 ● 依學習情境所需穿插 40 多個 &ChatGPT 來幫忙& 說明框 ● 各章練習題皆附參考答案，非常適合自主學習 &
SQL Server管理實戰（適用SQL Server 2022/2019）
台灣微軟雲端解決方案副總經理 宋明遠 專業推薦!* 完整涵蓋SQL Server 2022及其向下相容版本之管理技巧 * 從DBA觀點出發，建立正確的資料庫系統觀念 * 最實用的企業級資料庫管理與維護指南，解決常見的技術瓶頸 現今的資訊系統邁向全面性地連結整合，從手機、平板乃至於各種裝置、個人電腦與伺服器在結合公有/私有雲後，強化了無所不在的資料應用。但隨之而來的是處理資料的質與量爆增。企業的競爭力絕大部分取決於資訊系統，而資訊系統的核心之一是資料庫。 本書作者以累計超過30年的資料庫管理經驗，由建置穩健的資料庫系統開始，教導讀者一步步打造出可靠有效的環境，並學會最實務的管理與維護技巧。 ■ 介紹SQL Server 2022的新功能，說明其設計理念與應用情境。 ■ 安裝SQL Server，介紹硬體需求、選擇適當的服務、元件與帳戶，設定系統的驗證模式與管理帳戶的密碼等，開始邁入SQL Server的殿堂。 ■ 說明SQL Server Management Studio（SSMS）各項功能，透過圖形化管理介面來管理伺服器。 ■ 解說SQL Server資料庫的資料檔案與交易記錄檔案的結構與特性，以獲取最佳磁碟效能。 ■ 計畫完善的備份/還原策略，可協助保護資料庫免於遺失資料。藉由還原備份和復原資料庫來測試備份/還原策略，以有效地面對各類災難事件。 ■ SQL Server提供完善的自動化自我管理機制，管理人員可將管理工作交由SQL Server Agent服務代勞，讓管理SQL Server資料庫系統事半功倍。 ■ 介紹監控常用的擴充事件和SQL Server Profiler工具程式，並說明如何透過Windows系統提供的效能計數器分析整體效能，以透過資源管理員控管伺服器上的硬體資源。 ■ 說明系統「可用性」的需求及規劃，進而說明SQL Server提供的「高可用性」解決方案及相關技術。 ■ 實做SQL Server不同類型的複寫，針對部分的資料內容，持續且即時地將變動從一個資料庫帶到另一個資料庫。 ■ 介紹Azure上與SQL Server相關的架構與技術，說明備份與高可用性、基本的安全規劃、紀錄與監控，以及自動化作業等。
數據網格|大規模提供資料驅動價值
「一本「將數據視為產品」全面且重要的介紹，包括達成此目標所需的文化、流程、技術和團隊變革。」 Manuel Pais 《Team Topologies》共同作者 「Zhamak詳細說明Data Mesh方法，讓這個新概念清晰且實用。」 Gwen Shapira Nile Platform共同創辦人與產品長，《Kafka: The Definitive Guide》作者 我們正處於數據的轉捩點。組織的複雜度、資料來源的激增及期望使用AI和資料分析來從數據取得價值等原因，已經讓目前的數據管理解決方案無法應對。在這本實用書中，作者Zhamak Dehghani介紹了數據網格，這是從現代化分散式架構描繪出的去中心化的社會技術典範，提供一種新的方法，規模化的獲取分析數據的來源、分享、存取和管理。 作者引導從業人員、架構師、技術主管和決策者，讓他們從傳統的大數據架構順利走向分散式、多維度的分析數據管理方法。數據網格將數據視為產品，將領域視為主要考量，套用平台思考模式來建立自我服務的數據基礎設施，同時介紹數據治理的聯合計算模型。 ‧完整介紹數據網格的原則與內容 ‧設計數據網格的架構 ‧引導數據網格的策略與執行 ‧引領組織設計去中心化的數據所有權模型 ‧將傳統資料倉儲與資料湖泊轉移到分散式數據網格
GA4全方位攻略：掌握行銷科技與數據營運的成功指南
數據分析已經成為每個人的日常工作 視覺化的圖表讓我們更好地理解資訊的趨勢與分佈 本書以透過數據分析的架構與邏輯，幫助大家從 Universal Analytics 接軌到 Google Analytics 4；讓 Google Analytics 4 不僅僅只是網站/APP分析的工具，更能成為大家在日常工作中的好夥伴，讓 Google Analytics 4 與各式行銷工具擁有整合的能力，以達成自動化行銷的目的，並有效的提升大家的工作效率。 &
SQL Server 2022/2019資料庫設計與開發實務
第一本詳細說明使用ChatGPT學習SQL Server、寫出T-SQL指令敘述與建立用戶端程式！*完整說明資料庫設計與開發人員應具備的觀念和技能，幫助你精通SQL Server的Transact-SQL程式設計！ *本書以資料庫設計與開發人員角度來切入SQL Server資料庫程式設計與開發，完整說明資料庫系統相關理論、資料庫設計理論與T-SQL程式設計，能夠訓練和提昇讀者擁有足夠的技術能力來自行設計與建立SQL Server資料庫應用程式。 *在實作上，本書適用微軟SQL Server 2022/2019企業、標準、開發人員版和Express版，是一本真正為有志成為資料庫設計與開發人員的讀者、或學校資料庫設計相關課程所規劃的實務教材。 *完美結合資料庫理論與設計實務，除了使用大量插圖和範例來說明資料庫系統理論、實體關聯模型和正規化外，更以實例說明資料庫設計，讀者不只可以實際在資料庫設計工具繪製專案的實體關聯圖，更可以將設計成果建立成SQL Server資料庫，來驗證實體關聯模型的資料庫設計理論。 *完整說明T-SQL語言的語法、預存程序、順序物件、自訂函數、觸發程序、資料指標和交易處理，可以幫助讀者精通SQL Server的Transact-SQL程式設計。 *實際說明如何使用C#和Python語言建立用戶端程式。 *詳細介紹SQL Server + Python機器學習服務、SQL Server全文檢索搜尋，和使用ChatGPT幫助讀者學習SQL Server資料庫程式設計與開發。
快速學會 Access 資料庫管理
Access是個簡易但卻功能強大的資料庫應用軟體，本書即由淺入深告訴您如何開發出一進銷存管理系統。如何以Access來完成一完整的資料庫系統呢？這是本書的目的，本書由最基本的資料表，告訴您如何製作各資料表的表單，由表單來建立資料，再建立各資料表之間的關聯，製作所要的查詢及各式報表，建立切換表單及至完成整個進銷存管理系統。本書除了附上一完整的進銷存管理系統外，對於系統中的各程式都有完整的介紹，所以您還可以針對此系統依您的需要加以適度的調整及擴充。◆ 認識資料庫及資料庫管理系統◆ 資料表的結構及建立方法◆ 資料表中的記錄的新增、修改、刪除◆ 認識關聯式資料庫及資料表間關聯的建立◆ 表單的設計方法、由表單編輯資料◆ 資料的查詢、動態查詢◆ 各式報表的製作、加上合計欄位◆ 切換表單的製作
圖解資料科學的工作原理
書中收錄給新手的重點詞彙集！ 從分析方法到AI基本概念，圖解所有應該掌握的知識 圖表、數值種類、資料結果等，從基礎知識開始講解！ 技術相關項目也會圖解說明，幫助初學者理解內容！ 完整收錄統計學、AI基礎概念等相關知識！ 網羅資訊社會中資料運用的問題點與課題！ 資料科學家(Data Scientist)一詞已經使用超過10年，資料科學(Data Science)也時有耳聞。AI、物聯網愈發受到注目，IT工程人員紛紛投入資料分析的業務，運用他人的分析結果建構系統的事例亦不斷增加。相信不久的將來，在商務中使用資料會將變得理所當然。 稍微掌握基礎知識後，會想要嘗試複雜的分析手法。然而即便完成高階分析，如果接收者無法理解分析結果，就失去資料分析的意義了。 分析人員對分析手法會有深入了解，會仔細調查新的分析方法，但接收分析結果的受眾，不見得有充實的背景知識。 因此，如果最後的結論相同，建議使用比較簡單的方法。即便不用高階統計方法、機器學習，簡單的圖表也足以解釋背後的意義。有時也不需要使用數值資料準確地分析，簡單易懂的圖解就十分足夠。 然而接收分析結果的人不宜毫無背景知識，也不應因方便而要求使用簡單的分析方法。不僅是分析人員，接收分析結果的人的也需要學習。 本書將會圖解介紹各種分析方法的概要，但收錄的內容終究僅是概略的內容，想要進一步深入了解的話，建議搭配專業書籍來閱讀。不過，了解有哪些分析方法、掌握各種手法的特徵，其實本書就綽綽有餘了。在運用手邊的資料之前，一起學習資料的分析方法及處理時的注意事項吧。 -增井敏克
Apache NiFi|讓你輕鬆建立Data Pipeline
‧精簡的設定和範例介紹，快速掌握Apache NiFi核心精髓 ‧整合當今主流的資料工程架構與相關服務說明 ‧掌握資料流設計的特性與重點，踏出資料工程第一步 本書介紹Apache NiFi這套服務工具，讀者可以於該服務設計自動化處理資料流(Data Pipeline)。所有的設計與設定都是以No Code與WEB UI方式處理，具備強大的操作互動性和易用性。另外支援大多數的資料載體，如：Relational Database、Document DB、Column-Based、DataWarehouse 、Message Queue等對接處理，並支援目前主流的三大雲平台-AWS(Amazon Web Service)、GCP(Google Cloud Platform)和Microsoft Azure，涵蓋大部分企業使用到的應用與服務，都可透過Apache NiFi做到一站式整合與資料流設計，確保資料處理邏輯以及流入和流出的方向和目的地。同時在面對大量資料處理時也可以運用高擴展的特性來平行執行，也能更細節地去追蹤資料的變化與狀態，最後做到完整的流程與錯誤控制以避免產生資料遺漏的窘境。 本書會介紹當今在資料工程常見的架構，接著介紹Apache NiFi的架構與元件、建置流程與設定、操作方式、與外部服務的整合和應用、資料追蹤等各個資料工程常見的應用處理。最後會提及資料工程領域的發展和重點分析，讓對於這塊領域較陌生或有興趣的讀者們，除了可以在本書學到Apache NiFi的核心價值之外，也能意識到該領域的後續發展與重點，給予讀者具體方向進行未來的發展和準備。
Access 與 Excel 商業智慧決策分析系統 高手
循序漸進課程安排，學習充滿成就感。靈活運用Access和Excel技術所開發的應用系統。【商業智慧】的瞭解與導入已是現在高度競爭下的各行各業必須執行的關鍵任務！企業導入【商業智慧】，除了增強本身的競爭力外，更能協助決策管理階層，正確而快速的做出營運決策！本書也因此應運而生！本書是一本不一樣的系統開發用書，使用目前企業公司資訊部門使用最多也是最熱門的Office Access以及Excel來教導讀者以及企業電腦人員，如何使用一套Office辦公室作業軟體，就能夠開發出能滿足不同企業內部以及營運階層所需要的【商業智慧決策分析系統】！讓中小企業導入符合本身需求的【商業智慧】，變的高貴而不貴！這也是本書出版的最大價值所在。本書使用深入淺出的方式，以系統開發設計為主、理論說明為輔，使用Access與Excel 雙開發平台交叉設計實作的方式來教導讀者以及企業電腦人員建置強大而實用的【商業智慧決策分析系統】！希望本書能帶給所有讀者與程式師些許的助益。
Access資料庫系統概論與實務(適用Microsoft 365、ACCESS 2021/2019)
■ 適用Access 2021/2019/Microsoft 365(原Office 365)大數據時代，資料與訊息無所不在，本書以Access為實作工具，從資料庫系統的觀念開始談起，進而學得相關應用。 學習資料庫管理系統，說不如做！全書著重資料庫的實際操作演練，以實務的範例來驗證資料庫理論，讓資料庫系統的學習與管理能事半功倍。 證照至上年代，面對Access相關的資料庫認證考試，本書內容，亦可訓練解題技能，培植資料庫基本技術養成的基礎。 最後一章涵蓋了一個完整且可運用的資料庫系統為案例，講述糖果禮盒公司其資料庫管理系統的營運與作業，亦彙整且驗證各章節所學習的精要。當然，更可讓讀者舉一反三的思考，以應用於其他各行業別的資料庫管理系統之需求。 ．認識資料庫及資料庫管理系統 ．關聯式資料庫及資料庫正規化的介紹 ．Access操作環境的認識與體驗 ．各種建立資料庫的方式與備份、還原資料庫 ．資料表的結構與各種建立資料表的方式 ．資料表記錄的新增、修改、刪除、篩選、排序 ．資料庫關聯的建立與管理 ．各種資料查詢的設計與運用技巧 ．表單與報表的設計、編輯與客製化 ．活用控制項與屬性的設定 ．子母表單與子母報表的設計 ．資料庫開發實務範例設計介紹
SQL學習手冊 第三版|資料建立、維護與檢索
「本書提供了當代資料庫世界中你應當瞭解關於SQL的一切事物，從SQL的基本概念到分析用函式及大型資料庫操作等進階題材。」 —Mark Richards,《軟體架構原理》(歐萊禮出版)作者 當資料如潮水般湧入企業內部，你需要立即讓它們派上用場時，SQL就是最佳的利器。這本最新版的入門指南可以協助您迅速掌握SQL的基礎知識，以便撰寫資料庫應用程式、執行管理作業、並製作報表。讀者們還會看到新加入的章節，涵蓋分析用函式、操作大型資料庫的策略、以及SQL與大數據的關係與進展。 每一章專注於一項SQL的關鍵概念或技術，佐以大量的說明和註解清晰的範例。章傑最後的習題可以讓你立即練習剛剛學到的技巧，檢驗學習成效。瞭解SQL是操作資料的必備技能。藉由本書，你將能迅速學會如何發揮此種語言的威力及彈性。 ．迅速掌握SQL的基本知識與進階功能 ．以SQL的資料敘述來產生、操作及取得資料 ．以SQL的架構敘述建立資料表、索引及約束條件等資料庫物件 ．學習如何以查詢語句操作資料集合；理解子查詢的重要性 ．以SQL的內建函式轉換及操作資料，並在資料敘述中運用條件邏輯
