SQL語法查詢入門|挖掘數據真相，征服大數據時代的第一本書
SQL是一種用建立、管理和查詢資料庫的程式語言。無論您是分析師、記者或是從事學術研究的研究人員，都可以運用SQL來發掘隱藏在數據中的故事。 本書除了解說SQL以及資料庫的基礎知識之外，還會告訴您如何使用pgAdmin和PostgreSQL資料庫系統來建立、組織和分析真實世界的資料，像是犯罪統計資料或人口普查統計數據，同時也將告訴您如何在資料庫中進行運算，以及排解實際工作過程中常見的障礙。 透過本書，您將了解如何： ．為您的資料定義正確的數據類型 ．聚合、排序和過濾數據以查找模式 ．識別並清除數據中的任何錯誤 ．搜尋有意義數據的文字 ．建立進階查詢並自動完成繁瑣的任務
Access 資料庫導向設計寶典
Access是微軟推出的最新版本關聯式資料庫管理系統（RDBMS,即Relational Database Management System），是Office系列應用軟體之一。其提供了資料表、查詢、表單、報表、巨集、模組等物件用來建立資料庫系統的管理與應用；提供了多種精靈、運算式建立器、範本、資料儲存、資料查詢、介面設計、報表建立等規範化操作，為建立功能完整的資料庫管理系統提供了便捷的支援與服務，讓使用者不必編寫程式碼就可以完成大部分資料管理的工作。本書課程規劃從資料表、查詢、表單、報表、巨集等物件的建立，精靈、運算式建立器、範本等工具的應用，到最終完整的使用者介面建構，即使是初學者也可以輕鬆製作出專業的管理介面與報表。課程內容特別針對Access入門讀者的學習安排，也非常適合會計財務、資訊管理等辦公室人員學習使用。全書均採用實務應用範例進行課程演練，為讀者詳細講述Access的各種應用與操作技巧，希望透過本書的學習，讓您不只是熟悉軟體的操作，還能快速將所學的知識輕鬆應用於實際工作之中。
大數據時代(強銷版)：資料庫系統實作與案例分析
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。商品特色：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
唯一串流大數據處理平台 ：Apache Kafka動手做
作者把學到的知識及原理集中整理、轉化成文字來幫助那些尚未接觸Kafka 的讀者們，希望讀者們能夠降低在學習Kafka 時所花費的時間成本、 快速上手；作者也期許眾讀者們，於閱讀完本書的同時，能夠和作者一樣，體驗到瞭解一個過去從未觸及的領域時，所產生的那種滿足及興奮感。
不懂程式也能學會的大數據分析術 ： 使用 RapidMiner
行銷企劃、市場分析、統計預測、財務金融、風險管理...都該學！ 養成大數據分析力的第一本書！ & 資料分析、資料科學都是近來非常夯的關鍵字，與其相關的工作職務紛紛冒出，形成一股勢不可擋的大數據分析學習熱潮。 只是聽說學資料分析都得具備一定的技術能力 (例如要會撰寫 Python、R...程式)，往往讓底子不夠、或非資訊背景的人止步...沒關係！不管您身處什麼領域、技術背景如何，本書就是為了想搭上這波學習熱潮的您而生。 書中將利用免費、完全不用撰寫程式的分析工具 - 【RapidMiner】，帶您走過資料科學 / 資料分析的經典分析領域。各專案會一步步帶您從「思考解決什麼樣的問題？」開始，從蒐集資料、清理資料、資料探索與視覺化、到實際建置模型、正確解讀結果...等。所用的分析方法均結合時下盛行的機器學習演算法，您會清楚了解如何利用已知的資料對未來做出預測分析。 在現今數據充斥的環境下，期盼讀者可以藉由本書將滿滿的數據「變現」，提早掌握重要資訊、贏得先機！ 【釐清資料領域重要關鍵字】 ‧大數據‧開放資料‧資料分析‧資料科學‧機器學習 【資料分析雙鑽石模型】 ‧問題發掘‧蒐集與前處理‧資料探索與視覺化‧建模‧模型解讀 【完全免費的資料集散地任你挖寶】 ‧data.word‧Kaggle‧Github‧政府開放資料平台… 【統計、建模術語零阻礙，白話解說保證看懂】 ‧監督式/非監督式學習‧決策樹‧邏輯迴歸‧混淆矩陣‧分類問題‧迴歸問題‧RMSE、MSE‧分群問題‧K-means模型‧Elbow method‧時間序列‧ARIMA 模型 【不分領域、一看就懂的生活實例】 ‧預測NBA選秀球員發展性‧預測中古車的價格‧找出相似喜好的客群‧出生率預估 本書特色 ●零程式基礎！建立分析模型 Step by Step 保證做的到 ●零統計基礎！滿滿白話實例，輕鬆解讀統計、衡量指標概念 ●生活化實例全面展示【分類、迴歸、分群、時間序列】經典分析
Neo4j大事典：圖形資料庫&大數據時代
一種高效能、擅長處理複雜或龐大的關係網絡、新型態的NoSQL資料庫；大數據、圖形資料庫愛好者絕對值得擁有的專業書籍；全書涵蓋基本概念、基本操作和豐富的實際案例；無論是入門還是高級進階均具有極高之參考價值。圖形資料庫（Graph database）是應運”大數據時代”所產生的一種新型NoSQL資料庫；以圖論為理論根基，用節點與關係所組成的「圖」為真實世界直接建立資料庫模型，支持百億乃至千億規模之巨型圖的高效關係運算，非常適合用於高效、便捷、直觀的分析和處理大數據中之複雜關係。商品特色：本書全面深入介紹目前最為成熟優異、領先全球的最高端圖形資料庫─Neo4j，全書涵蓋基本概念、基礎操作與運用，以及提供豐富的實際案例，既可以作為Neo4初學者的入門教材，亦可作為相關行業Neo4j技術專家的絕佳參考手冊。
科技巨頭：Hadoop+Spark大規模實際運作進行式
說明大數據和Hadoop 相關概念的書已經有很多了，本書更多想做的不是新聞和概念的堆砌、範例程式的詳解，或是某一項技術的再一次陳述，而是從實際場景出發，為讀者們說明應用中的Hadoop 應該是怎樣的。 本書不是為了說明教科書式的概念，而是為了告訴大家Hadoop 究竟能夠為我們的企業做些什麼。我們會從一些真實可靠的案例出發，說明在各種場景下如何應用Hadoop。 本書可以幫助讀者開闊眼界和找到方法，知道如何分析實際商業場景和業務問題，構建基於Hadoop的大數據系統，透過使用數據運營，對公司業務運營帶來直接的效益。當然對於學生、教師和有志於從業大數據運營的人員來說，也是一本實用的教材。
高效經營Big Data(第2版)：MongoDB資料庫系統管理與開發
全書分4 部分，共13章，每章的內容簡單介紹如下。‧第1章：本章主要從什麼是MongoDB以及幾個核心處理程序兩方面概述了MongoDB，讓讀者整體上對MongoDB的系統結構有個認識。‧第2章：本章主要介紹了MongoDB的查詢語言系統，包含各種查詢選擇器以及查詢選項，這是對任何一個資料庫都有的內容。‧第3章：本章主要介紹了MongoDB的索引與查詢最佳化。‧第4章：本章主要介紹了MongoDB的增、刪、改敘述。‧第5章：本章主要從底層儲存視圖與寫入操作流程剖析了MongoDB的Journaling 記錄檔功能。‧第6章：本章主要介紹了MongoDB的聚集分析架構與MapReduce的程式設計模型。‧第7章：本章主要介紹了複製集的功能與工作機制，包含資料同步、容錯移轉、寫關注等，這些是MongoDB的核心。‧第8章：本章主要介紹了分片叢集，包含部署架構、分片、讀寫分離、片鍵選擇等內容，這是MongoDB不同於傳統關聯式資料庫地方，也是實現巨量資料分散式儲存的關鍵。‧第9章：本章主要介紹了分散式檔案系統的GridFS檔案，實現二進位資料的儲存。‧第10章：本章主要介紹了對MongoDB的管理與監控，包含資料的匯入匯出、備份恢復以及執行狀態的監控。‧第11章：本章主要介紹許可權控制，實現不同資料庫對不同角色使用者的許可權分配。‧第12章：本章主要從應用程式開發角度，介紹了MongoDB的PHP 驅動介面。‧第13章：本章主要介紹了一個完整的電子商務平台，資料庫使用的是MongoDB並對前面所有章節的知識進行歸納，內容包含電子商務平台資料庫表的設計、核心程式的撰寫、前台介面的原型圖設計等，還介紹了開發Web 應用程式常用的PHP 架構Codeigniter和前端開發架構Bootstrap 等。本書特色：本書儘量從一個學習與實作者的角度，本著力求精簡、突出精髓的原則，剖析了MongoDB在生產環境中使用需要知道的所有內容。
資料庫系統管理與實作：Access＋Excel商務應用(2016/2019)暢銷回饋版
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 2016/2013/2010版本 內涵特色 ◎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
會計總帳與應收付票據管理系統：Access 2016進階應用
＊ 市面第一本使用Access 2016規劃總帳會計與應收付票據管理系統的設計與教學用書。＊ 本書附接近20MB的Access 2016資料庫、表單物件、查詢物件、報表物件…等實作完成的程式碼與物件。＊ 本書程式系統流程使用UML格式檔案來建立完整的財務整合管理系統的作業設計流程，可直接使用與參考。Access 2016是目前Windows環境下最新以及最強的資料庫開發與管理軟體，同時也是包含在Office內的資料庫管理軟體！Access 2016具有完整的資料庫開發與管理能力、以及資料庫程式開發能力與網頁資料程式開發的功能！所以，非常適合來規劃商用資料庫軟體程式！再加上財務管理以及會計總帳管理等作業，更是企業電腦化作業中，不可或缺的應用處理邏輯！本書使用深入淺出的方式，從財務整合資料庫開始教起，到財務基本程式的建立與開發，到財務整合應用到高階應用，以Step By Step的方式來教導讀者與程式師使用「Access 2016強大的資料庫管理與資料庫的程式開發能力」來開發商用財務整合應用系統！希望本書能帶給所有讀者與程式師些許的助益。
資料庫高手昇華必經道路：解析PostgreSQL原始程式碼
PostgreSQL為優秀的開放原始碼關聯式資料庫管理系統，本書揭示PostgreSQL查詢引擎運行原理和實現技術細節。 & 其中包括：基礎資料結構；SQL詞法語法分析及查詢語法樹；查詢分析及查詢重寫；子連接及子查詢處理；查詢訪問路徑創建；查詢計畫生成，等等。以深入淺出的方式討論每個主題並結合基礎資料結構、圖表、原始碼等對所討論的主題進行詳細分析，以使讀者對PostgreSQL查詢引擎的運行機制及實現細節能有全面且深入的認識。
集華人智慧之大成：Apache Kylin用中文處理大數據
Apache Kylin為第一個由華人團隊完整貢獻至Apache的專案。 & 作者為業界知名的Apache Kylin專家，本書為其多年的技術累積與實戰精華。 & 內容淺顯易懂、實作性強大，是目前第一本系統性介紹Kylin的實作書籍。 & Apache Kylin為開放原始碼的分散式儲存引擎，提供Hadoop上的SQL查詢介面及多維分析能力以支援大規模資料。 & 本書全面介紹Apache Kylin，內容包含： & 環境架設、範例演練、原始程式分析、Cube最佳化⋯⋯等。 & 資料倉儲、資料模型、OLAP、資料立方體⋯⋯等方面的相關知識。 & 系統性學習與實戰操作，使讀者能夠架設以Apache Kylin為基礎的企業級大數據分析平台。 & 熟練使用Apache Kylin多維度分析巨量資料，並透過視覺化工具展現結果。 適用：大數據技術初學者；大數據分析人員、架構師等；亦適合Hadoop、HBase、Hive和Kylin等相關從業人員。
一書貫通從資料科學橫入人工智慧領域
《本書特色》 本書是一本集數據分析、數據挖掘、機器學習為一體，面向商業實戰的養成式學習手冊。 & 《本書內容》 本書為有志從事數據科學工作的讀者提供系統化的學習路徑，使讀者掌握數據科學的理念、思路與分析步驟。力圖淡化技術，對於方法的介紹也盡量避免涉及過多的數學內容，而且都輔以圖形進行形象地展現。也注重對讀者思辯能力和分析能力的培養。
數據庫管理與應用
本書以關係數據庫系統為核心，以ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ ２００８為平臺，全面闡述數據庫系統的基本概念、基本原理和應用技術，主要包括數據庫基本概念，數據庫設計，數據庫操作，數據庫管理，數據庫應用以及結合程序設計的數據庫開發，並設計了大量的課堂上機實驗指導，同學們在學習過程中，可以邊學邊練。 本書主要分為五個章節：章節一講解數據庫設計的基本概念和設計流程以及方法；章節二講解數據庫的操作，包括ＳＱＬ 命令；章節三講解數據庫的管理，包括數據庫的恢復以及並發控製；章節四講解數據庫的高級應用；章節五講解數據庫的程序設計開發。本書由概念到管理，由管理到應用，再由應用到開發，由易到難，合適同學們學習使用。
巨量資料分析與智能應用(第2版)
巨量資料分析，強化洞悉事物能力；智能應用於裝置產品，大幅提升價值；讓本書給您洞悉力與價值觀，點燃人生亮點。以智能開發模型注入到巨量資料分析實務練習中，按部就班讓讀者由淺入深的學習如何為產品量身訂做智能化裝置，進而以範例說明如何應用在行動商務、醫療診斷服務、自助服務式智能商務、金融科技等新世代裝置產品的開發上，適用於現代人想投入智能產品開發的人才培育與自學用實務教材。
精通Azure Analytics|在雲端上使用Azure Data Lake、HDInsight與Spark
為了儲存、處理及分析各式各樣規模、形式及擷取速度的資料，Microsoft Azure提供超過25種「平台即服務（PaaS）」選項，幫助使用者完整建置資料分析管線。如何為你的組織需求選定最適切的服務？本書列舉一個實用且具體的參考框架，引導你借助Azure服務，打造屬於自己的巨量資料分析解決方案。 本書作者Zoiner Tejada首先介紹諸如Lambda資料架構及資料湖等基本概念，接著帶領讀者仔細探討資料分析管線中每一階段的程式碼範例。為了幫助使用者在每一階段選擇並應用適當的Azure服務，作者利用一則貫穿全書的案例研究，引導讀者瞭解如何在現實情境中應用Azure服務及相應程式碼。 ．了解如何超大規模存放資料 ．設計並實作解決方案，迅速提供「熱」查詢結果，並正確產生「冷」結果。 ．批次處理資料，以「即時微批次」或「一次一tuple」的方式處理串流資料。 ．將機器學習功能整合到資料分析管線。 ．管理、治理與保護你的資料資產。 ．使用C#、Scala及Java的範例程式碼，以及現行資料分析管線內服務的原生語言 Zoiner Tejada是一位在雲端運算、大數據、資料分析及機器學習等領域中具備專業知識的軟體工程架設師。在Azure及資料平台（Data Platform）兩個領域中，Microsoft皆授與他MVP（最有價值專家）榮譽認證。 「如果您在設計資料分析策略時感到迷茫困惑，本書將是導引你離開無助荒野的求生指南。」 —Microsoft Azure CAT資深專案經理 Rama Ramani
大數據時代的資料庫處理：Spark SQL親自動手做
Spark SQL是 Spark大數據框架的一部分，支援使用標準SQL查詢和HiveQL來讀寫資料，可用於結構化資料處理，並可以執行類似SQL的Spark資料查詢，有助於開發人員更快地建置和執行Spark程式。全書分為4篇，共9章，第一篇講解Spark SQL 發展歷史和開發環境搭建。第二篇講解Spark SQL 實例，幫助讀者掌握Spark SQL的入門操作，瞭解Spark RDD、DataFrame和DataSet，並熟悉 DataFrame 各種操作。第三篇講解基於WiFi探針的商業大數據分析專案，實例中包含資料獲取、預處理、存儲、利用Spark SQL 挖掘資料，一步步帶領讀者學習Spark SQL強大的資料採擷功能。第四篇講解Spark SQL 最佳化的知識。 適用：Spark初學者、Spark資料分析人員以及Spark程式開發人員，也可作為大專院校和培訓機構等相關專業的師生教學參考。
機器學習|工作現場的評估、導入與實作
本書是專為想要將機器學習實際應用在工作上的讀者所寫的書，說明如何在職場上應用機器學習與資料分析的工具。 透過本書，您可以了解： ．如何啟動機器學習的專案 ．如何讓機器學習與現存的系統互動 ．如何收集機器學習的資料 ．如何建立假設與分析 ．機器學習的基礎知識 ．分門別類介紹機器學習演算法的各種特徵 ．以阻絕垃圾郵件的範例說明如何評估離線預測模型的方法 ．如何在機器學習的分類工作收集正確資料的方法 ．使用統計學的檢定、因果推論、A/B測試驗證方案效果
用TensorFlow 玩轉大數據與量化交易
本書是關於TensorFlow大數據與量化交易的原創書籍，除了神經網路與量化分析的教程，配合zwPython開發平臺和zwQuant開源量化軟件學習，是一套完整的大數據分析、量化交易的學習教材，可直接用於實盤交易。
看得懂的人工智慧實作書：手把手教你玩Tensorflow
TensorFlow是谷歌2015年開源的主流深度學習框架，目前已得到廣泛應用。《TensorFlow：實戰Google深度學習框架（第2版）》為TensorFlow入門參考書，旨在幫助讀者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度學習。
大數據的下一步：Spark MLlib機器學習實戰技巧大公開
本書特色❑ 從應用實作出發：儘量避免純粹的理論知識介紹和高深技術研討，用最簡單的、典型的範例引伸出核心知識，最後還指出通往「高精尖」進一步深入學習的道路。❑ 系統介紹MLlib全貌：全面介紹了MLlib相關資料採擷的基本結構與上層程式設計，讓讀者在學習過程中不至於迷失方向。❑ 簡潔的理論：本書在寫作上淺顯容易，沒有深奧的數學知識，讓讀者透過輕鬆愉悅地閱讀掌握相關內容。❑ 創新的技術：每章都會用範例描述的形式，幫助讀者更進一步地學習內容。❑ 程式遵循重建原理：避免程式污染，引導讀者寫出優秀、簡潔、可維護的程式。適用：欲接觸或對Spark MLlib有興趣的讀者最佳入門書，亦適合大數據採擷、分析等相關領域之從業人員與師生作為參考之用。
MySQL 5.X/6.X 雲端資料庫SQL設計技術寶典
※市面上第一本教導讀者使用MySQL無介面無開發工具直接建立應用系統資料庫(MySQL Database)用書。 ※市面上第一本教導讀者：MySQL 5.X/6.X最新視覺化資料庫管理工具：MySQL WorkBench的管理設定與操作。 ※市面上第一本教導讀者MySQL資料庫結合JSON結構設計統計與分析式SQL技術用書。 附贈全書所有章節的MySQL SQL程式範例檔案，可直接上線使用。 MySQL 5.7X/6是MySQL最新的版本，內建了最新的視覺化資料庫管理與設計軟體平台：MySQL WorkBench！使用此最新的資料庫發展平台，可使用視覺化設計與操作方式來管理MySQL Server、以及視覺化設計方式來管理與維護所有MySQL資料庫物件！而且MySQL 5.7X/6更新增了JSON設計功能，讓資料庫能處理與儲存JSON格式資料以及提供了豐富用來處理JSON資料文件的函數集，讓MySQL 5.7X/6更適合用來做為雲端應用軟體的資料庫系統！ 本書全程使用最新MySQL WorkBench視覺化資料庫管理平台做為資料庫程式發展平台！Step By Step循序漸進的教導讀者與資料庫管理師各種MySQL 5.7X/6的資料庫開發及應用與SQL程式設計技術，包含完整的JSON資料文件設計與維護的程式技術，讀完全書，必定能讓所有讀者與資料庫管理師都成為MySQL的設計熟手！
資料庫系統理論與實務：使用SQL Server 2016(第2版)
本書以作者教學與實務經驗為立基，為讀者量身打造SQL Server精實課程，由淺入深的章節架構和內容說解，無論是初學亦或進階，只要有心想徹底學習資料庫相關知識技術，絕對能從本書獲取豐富的專業知識和技能。 ‧結合理論實務－理論實務雙內涵並重，讓您一次掌握，事半功倍。 ‧內容架構完整－由理論推展到專案實務開發，涵蓋資料庫基礎理論介紹、SQL Server資料庫設計實務等精采展現。 ‧課後練習要點－採名詞解釋、問答題型導引各章內容重點記憶，輔助讀者資訊統整。 ‧課程教學模組－針對大專院校教學課程編排出廣泛實用的內容，循序漸進，打造良好基礎。 本書特色 單一個案貫通任督二脈，讓您資料庫技術大躍升 ‧整合理論與實務，增強並加深應用操作能力。 ‧架構完整精實，內容廣泛詳盡，針對大專院校課程模組編排。 ‧循序漸進建立最佳實力，即使新手入門仍可輕鬆掌握。 ‧章後附習題，協助讀者進行資訊統整與記憶，提高學習效能。
從零開始！邁向數據分析SQL資料庫語法入門
紮穩 SQL 基礎, 循序養成大數據分析新技能 MySQL / MariaDB、MS SQL Server、Oracle、PostgreSQL、DB2 全適用！ 在資訊系統的開發中, 資料庫都扮演了重要的角色, 近來資料庫更擴展到大規模的資料處理及數據分析工作, 造就了大數據 (Big Data)、資料科學 (Data Science) 等急速竄升的 IT 發展趨勢。然而無論資料庫的發展如何改變, 學習資料庫形式的主流 – 【關聯式資料庫】, 及其操作用的 【SQL 語言】, 絕對是踏入資料庫領域的重要基礎！ 本書從認識資料庫、資料表的結構開始, 您可以學習到資料查詢和更新的語法、經常使用的函數、以及多個資料表的結合等透過 SQL 做到的資料庫操作方法。書中繪製了豐富的圖解, 以清楚易懂的方式進行解說 WHERE子句、GROUP BY子句、HAVING 子句或子查詢等初學者較不易理解的部分。 最後, 針對讓 SQL 功能大躍進、可提升大規模資料處理效率的【視窗函數 (Window Function)】 和 【GROUPING運算子】, 也會教您如何快速上手, 學習如何挖掘出有價值的數據。 本書特色 : ‧查詢語法、擷取結果即時呈現, 隨時都能掌握語法用途、各種修改差異 ‧隨時盤點須牢記的 SQL 語法原則及關鍵字, 讓你腦袋不卡卡 ‧熟悉不同資料庫系統的語法差異, 增加職場競爭力 ‧適用 MySQL / MariaDB、MS SQL Server、Oracle、PostgreSQL、DB2
雲端時代三大基石之儲存篇：大數據時代的資料新範式
本書共分為四篇： ▶ 第一篇& 企業儲存概述： 試圖以一幅生動的演進畫面，讓讀者清晰理解近60年來儲存工業的原始訴求，以及透過歷史的分析，為讀者在了解與思考儲存工業後續新媒體及雲端環境下之研究打下基礎。 ▶ 第二篇& 雲端儲存： 有系統的介紹雲端運算環境的典型分散式儲存系統所要解決的問題以及其技術架構。 ▶ 第三篇& 資料庫： 以企業到雲端化的演進為出發點，探索資料庫從垂直擴充架構向分布擴充架構的需求變化，以及其後對儲存所產生的影響。 ▶ 第四篇& 大數據： 主要介紹大數據儲存的挑戰及應對技術、產品。 適用：資訊管理、IT經理人等專業人士；技術專家、電腦資訊相關科系學生；及更多欲瞭解與投入到儲存浪潮中者。
從大數據到人工智慧：理論及Spark實作
本書共分為四篇： ▶ 第一篇& 企業儲存概述： 試圖以一幅生動的演進畫面，讓讀者清晰理解近60年來儲存工業的原始訴求，以及透過歷史的分析，為讀者在了解與思考儲存工業後續新媒體及雲端環境下之研究打下基礎。 ▶ 第二篇& 雲端儲存： 有系統的介紹雲端運算環境的典型分散式儲存系統所要解決的問題以及其技術架構。 ▶ 第三篇& 資料庫： 以企業到雲端化的演進為出發點，探索資料庫從垂直擴充架構向分布擴充架構的需求變化，以及其後對儲存所產生的影響。 ▶ 第四篇& 大數據： 主要介紹大數據儲存的挑戰及應對技術、產品。 適用：資訊管理、IT經理人等專業人士；技術專家、電腦資訊相關科系學生；及更多欲瞭解與投入到儲存浪潮中者。
大數據資料處理利器：Storm技術內幕與應用
本書內容主要圍繞即時大數據系統的各個主題，從即時平台總體介紹到集群程式碼、運算監控、即時系統擴展、以使用者畫像為主的資料平臺，最後到推薦、廣告、搜索等具體的大數據應用。書中提到實際生產環境中因為資料量增長而遇到的一些真實問題，對即將或正在運用即時系統處理大數據資料的團隊會有所幫助。 本書特色 匯集作者在大眾點評和1號店即時平台的大數據實作方式。 講解以Storm為基礎的流資料處理整體解決方案。
SOEZ2u 多媒體學園電子書 -- Access 資料庫管理
Microsoft Office Acess 是個簡單易學且功能強大的資料庫軟體，它使用的是關聯式資料庫。如何以 Aces s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。本進銷存管理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。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★認識及使用巨集指令★切換表單的製作與資料庫的加密
Google御用Docker叢集管理Kubernetes(2018全新修訂)
Kubernetes 是Google 開放原始碼的容器叢集管理系統，它對於容器執行時期、編排、正常服務都抽象設計出了準確完整的API，並以此建立起一個開放原始碼的系統，符合企業化需求，每家企業都可以以此架設出自動化和標準化的底層平台，以最佳化研發和營運效率。Kubernetes 可以說是Google 借助著容器領域的爆發，對於其巨大規模資料中心管理的豐富經驗的一次實作，旨在建立新的技術業界標準。 本書特色 ● Docker使用者一定要學的叢集管理 ● 支援Docker-machine，Docker-composer ● 使用etcd來建立紀錄服務 ● 使用Mesos來完成發現服務 ● 可以用在Google的雲端平台 ● 比Docker-Swarm整合度更棒的容器管理
Neo4j 圖形資料庫權威指南：傲視大數據時代的先端利器
全面剖析Neo4j圖形資料庫 ◆一種高效能、擅長處理複雜或龐大的關係網絡、新型態的NoSQL資料庫。 ◆大數據、圖形資料庫愛好者絕對值得擁有的專業書籍。 ◆全書涵蓋基本概念、基本操作和豐富的實際案例。 ◆無論是入門還是高級進階均具有極高之參考價值。 圖形資料庫（Graph database）是應運＂大數據時代＂所產生的一種新型NoSQL資料庫；以圖論為理論根基，用節點與關係所組成的「圖」為真實世界直接建立資料庫模型，支持百億乃至千億規模之巨型圖的高效關係運算，非常適合用於高效、便捷、直觀的分析和處理大數據中之複雜關係。 本書全面深入介紹目前最為成熟優異、領先全球的最高端圖形資料庫─Neo4j，全書涵蓋基本概念、基礎操作與運用，以及提供豐富的實際案例，既可以作為Neo4初學者的入門教材，亦可作為相關行業Neo4j技術專家的絕佳參考手冊。
TensorFlow之外的好選擇：Keras、Caffe SK-Learn機器學習實作
機器學習需要一條脫離過高理論門檻的入門之路。本書繞過理論障礙，打通了一條由淺入深的機器學習之路。豐富的實戰案例講解，介紹如何將機器學習技術運用到股票量化交易、圖片渲染、圖片識別等領域。 本書包含兩部分：機器學習篇和深度學習篇。 機器學習篇，主要從零開始，介紹什麼是資料特徵、機器學習模型，如何訓練模型、偵錯模型，以及如何評估模型的成績。透過一些簡單的工作實例，說明在使用模型時如何分析並處理工作資料的特徵，如何組合多個模型共同完成工作，並嘗試將機器學習技術運用到股票交易中，重複熟悉這些技術的同時，感受機器學習技術在落實到專業領域時常犯的錯誤。 深度學習篇，則主要介紹一些很基礎的深度學習模型，如DNN、CNN 等，簡單涵蓋一些RNN 的概念描述。我們更關注模型的直觀原理和背後的生物學設計理念，希望讀者能夠帶著這些了解，直接上手應用深度學習架構。 本書適合有Python程式設計能力的讀者。如果讀者有簡單的數學基礎，了解機率、矩陣則更佳。使用過Numpy、pandas 等資料處理工具的讀者讀起來也會更輕鬆，但這些都不是必需的。 本書所附程式可在www.topteam.cc 佳魁官網下載
認識大數據的第一本書
完整的大數據概論 大數據是無所不包的名詞，它代表無法使用傳統資料管理工具來管理十分大量、快速、且高度多樣又複雜的資料。理想上大數據包含了所有資料類型，可用來協助我們在正確的時間，以正確的數量，傳達正確的資訊給適當的人，最終協助人們做出正確決策。本書將為管理階層與資料科學家提供完整的大數據概論。涵蓋大數據的關鍵挑戰與優點，以及組織所需的必備工具與技術，還有能從大數據獲得的好處。 本書涵蓋內容包括： ．大數據的商業應用 ．頂尖組織如何應用大數據 ．大數據的生態系統 ．大數據的應用、入門與教學
最新SQL語法範例字典
全新資料庫對應！ Oracle、SQL Server、Access、DB2、PostgreSQL、MySQL (MariaDB)、SQLite 完全適用 工作中時常需要使用到 SQL 語言，但卻被參考文件弄得暈頭轉向、找不出正確寫法嗎？本書收錄完整語法，提供多種查閱方式、豐富範例展示、以及不同資料庫系統的適用說明，讓您好查閱、看得懂，隨時為您解答疑惑！ ●【語法教學】& ‧SQL 基本語法（DML、DDL）說明。 ‧預儲程序（Stored Procedure）語法說明。 ‧各種程式設計介面說明。 ●【方便查閱】：提供功能別、字母別、目的別等查詢方式。 ●【豐富範例演練】：每個語法、子句、函式都提供多個範例展示，讓你清楚了解用法。 本書特色& ‧適用最新的知名資料庫系統，包括 Oracle、SQL Server、Access、DB2、PostgreSQL、MySQL (MariaDB)、SQLite 以及 SQL 標準語法。 ‧附有詳盡的索引對照表, 讓您查詢、參照更有效率。 ‧每個語法都清楚標示適用的資料庫圖示, 馬上知道自己的系統是否合用！
資料庫管理與實務應用-使用Access 2016(第2版)
面臨大數據時代，管理巨量資料刻不容緩，Are You Ready？ 本書嚴選 Microsoft Access 2016 的特性和實例，細心統整資料庫管理的知識架構且搭配詳細的操作步驟和補充說明，課後並附有不同類型的習題，讓您輕鬆學習並高效強化資訊處理能力！ 本書特點 ■內容豐富精詳 Access的相關主題都有介紹，包括資料表、查詢、表單、報表、巨集及模組。 ■易閱易學好上手 以深入淺出、有系統、容易閱讀的方式介紹Access的操作及應用，引導讀者按部就班的深入Access的世界。 ■精心設計撰寫 精心設計的範例，配合圖表詳細而清楚的解說每一個步驟，循序漸進、一氣呵成的寫法，非常適合初學者、自學者，或教師作為教材或參考書籍。 這絕對是一本值得向大家推薦的好書 ■範例光碟的內容： ◆範例資料庫：每章一個資料庫。 ◆程式設計的網站：建立一個網站系統完整介紹Access程式設計。 ◆Access應用系統範例：提供5個Access開發應用系統範例。
大數據時代：資料庫系統實作與案例分析
本書作者精心彙整大數據分析工作所需的理論知識、系統開發，程式撰寫與建立模型之實務經驗，以資料庫實作為主軸，導引出大數據之應用和未來方向；由資料分析、資料倉儲到資料探勘，皆有周詳的說明與釋例，讓讀者一目了然，在觀念結構的建立上能更有效率的掌握，並舉列案例讓讀者透過案例分析，而能對資料庫的概念有更深一層的體會。 書中並完整介紹一些常用和知名套件如何撰寫、使用以及對跑出的結果如何進行解讀，例如：如何利用wordcloud套件繪製文字雲、Arules 套件 apriori 進行關聯規則分析、stats套件 kmeans 進行集群分析、C50 套件 C5.0 進行決策樹分析、stats 套件 glm 和RevoScaleR 套件 rxLogit進行羅吉斯迴歸分析等，相信對於有志成為資料科學家的初學者而言，本書絕對是一本絕佳的入門書籍。 ※本書架構： 1. 第一、二、三、五章：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。 2. 第四章：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。 3. 第六章：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。 4. 第七章：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 1.Microsoft SQL Server 2016 範例資料庫 2.SQLServer2016 本書特色 1. 以資料庫的實作為主軸，詳述大數據的應用和未來方向。 2. 詳盡說明資料分析、倉儲與探勘等課題。 3. 舉列實際案例且循序引導，進而培養對資料庫的概念。 4. 常用套件、知名套件之介紹、撰寫、解讀說明與範例。 5. 對有志成為資料科學家的初學者而言，本書絕對是一本絕佳的入門書籍。
為你自己學Git
不管您的職業是不是工程師，只要你是電腦工作者每天或多或少都需要編輯、修改許多的檔案。 您怎麼樣備份您的檔案？您怎麼樣一眼就可以知道每次備份的差別？如果您跟其它同事一起共同檔案，不論是有心無意，萬一檔案被其它同事覆蓋掉了該怎麼救回來？ 如果你在乎這些問題的答案，那使用「版本控制系統」就是一個很不錯的選擇。透過這樣的系統，可以清楚的記錄每個檔案是誰在什麼時候加進來、什麼時候被修改或刪除。Git 就是一種版本控制系統，也是目前業界最流行的版本控制系統，沒有之一。 人生不能重來，但 Git 可以隨時幫你救回來不小心修改或刪除的檔案。 簡單的說，Git 就像玩遊戲的時候可以儲存進度一樣。為了避免遊戲打輸了而損失裝備，又或是打倒頭目卻沒有掉落期望的裝備，你也許在每次要去執行任務之前之前記錄一下，在發生狀況的時候可以載入舊進度，再來挑戰一次。 若您平日的工作已有在使用 Git，本書大部份的內容應該相對的輕鬆；即使已經平日有在使用 Git，也可從本書學到一些「本來以為 Git 是這樣，但其實是那樣」的觀念。 本書內容： - 常用 Git 指令介紹。 - 各種 Git 的常見問題及使用情境。 - 如何修改 Git 的歷史紀錄。 - 如何使用 GitHub 與其它人一起工作。 - 一般平常工作用不到但對觀念建立有幫助的冷知識。
SAP HANA企業級大數據資料處理
SAP 高性能分析應用軟體(SAP High-Performance Analytic Appliance，SAP HANA)自2011向全球推廣以來，引發資料庫領域大震動。SAP HANA利用其突破性的分析功能，已經為全球客戶的業務運營方式帶來根本性的變革，並成為SAP史上用戶數量增長最快的產品之一。 本書以初學者為核心，全面介紹SAP HANA的基本知識和基於SAP HANA 開發應用的各種技術。由淺入深，讀者循序漸進地掌握SAP HANA相關基本知識的同時，輔以實例和練習；在內容講解上結合豐富的圖解，幫助讀者理解晦澀難懂的技術，快速掌握SAP HANA的知識以及應用方法。 適用：適合任何對SAP HANA感興趣的初學者、有SAP HANA專案經驗的開發者、技術人員。
用TensorFlow提早進入人工智慧的未來世界
機器學習深度學習領域參考書 涵蓋TensorFlow1.1的新特性、人臉識別、語音辨識、圖像和語音相結合等熱點一應俱全。 TensorFlow是Google公司開發的深度學習框架，也是目前深度學習的主流框架之一。本書從深度學習的基礎講起，深入TensorFlow框架原理、模型構建、原始程式碼分析和網路實現等各個方面。 全書分為基礎篇、實戰篇和加強篇三部分。 基礎篇講解人工智慧的入門知識，深度學習的方法，TensorFlow的基礎原理、系統架構、設計理念、程式設計模型、常用API、批次標準化、模型的存儲與載入、佇列與執行緒，實現一個自訂操作，並進行TensorFlow原始程式碼解析，介紹卷積神經網路（CNN）和迴圈神經網路（RNN）的演化發展及其TensorFlow實現、TensorFlow的高級框架等知識。 實戰篇講解如何用TensorFlow寫一個神經網路程式並介紹TensorFlow實現各種網路（CNN、RNN和自編碼網路等），並對MINIST資料集進行訓練，講解TensorFlow在人臉識別、自然語言處理、圖像和語音的結合、生成式對抗網路等方面的應用。 加強篇講解TensorFlow的分散式原理、架構、模式、API，還會介紹TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes結合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移動端應用，以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow計算加速等其他特性。附錄中列出一些可供參考的公開資料集，並結合作者的項目經驗介紹項目管理的一些建議。 本書深入淺出，理論聯繫實際，實戰案例新穎，基於最新的TensorFlow 1.1版本，涵蓋TensorFlow的新特性，非常適合對深度學習和TensorFlow感興趣的讀者。
巨量資料分析與智能應用
巨量資料分析，強化洞悉事物能力。 智能應用於裝置產品，大幅提升價值。 讓本書給您洞悉力與價值觀，點燃人生亮點。 & 本書內容： 以智能開發模型注入到巨量資料分析實務練習中，按部就班讓讀者由淺入深的學習如何為產品量身訂做智能化裝置，進而以範例說明如何應用在行動商務、醫療診斷服務、自助服務式智能商務、金融科技等新世代裝置產品的開發上，適用於現代人想投入智能產品開發的人才培育與自學用實務教材。
你也能成為機器學習專家：Tensorflow 一書搞定
大師Jim Gray表示我們人類終於離開運算範式而進入資料範式，大量的資料集讓我們脫離了取樣的思考模式，取得資料的整體更讓沈寂多年的人工智慧重獲新生。從前因訓練資料只有數百或數千筆的資料缺乏年代，讓再棒的演算法也無用武之地。 & 但大數據時代的來臨，我們終可取得幾乎等於整體的資料量，讓人工智慧的訓練集瞬間到達數十億筆的等級，TensorFlow就是一個誕生在這個世代的寵兒。在巨量資料的基礎下，演算法的訓練越來越精準，從而產生了難以想像的高科技應用。無人車、辨視系統、自然語言處理，種種都需要靠深度學習，而TensorFlow就是一個讓不需要太多數學訓練的工程師，也能立即加入這個大時代的新趨勢。與其被機器淘汰，不如立即投身控制機器，TensorFlow會是你進入此領域的首選，本書也會是你學習TensorFlow最不可或缺的實用教材。
高效經營Big Data
本書儘量從一個學習與實作者的角度，本著力求精簡、突出精髓的原則，剖析了MongoDB在生產環境中使用需要知道的所有內容，全書分4 部分，共13章，每章的內容簡單介紹如下。 ‧第1 章：本章主要從什麼是MongoDB以及幾個核心處理程序兩方面概述了MongoDB，讓讀者整體上對MongoDB的系統結構有個認識。 ‧第2 章：本章主要介紹了MongoDB的查詢語言系統，包含各種查詢選擇器以及查詢選項，這是對任何一個資料庫都有的內容。 ‧第3 章：本章主要介紹了MongoDB的索引與查詢最佳化。 ‧第4 章：本章主要介紹了MongoDB的增、刪、改敘述。 ‧第5 章：本章主要從底層儲存視圖與寫入操作流程剖析了MongoDB的Journaling 記錄檔功能。 ‧第6 章：本章主要介紹了MongoDB的聚集分析架構與MapReduce的程式設計模型。 ‧第7 章：本章主要介紹了複製集的功能與工作機制，包含資料同步、容錯移轉、寫關注等，這些是MongoDB的核心。 ‧第8 章：本章主要介紹了分片叢集，包含部署架構、分片、讀寫分離、片鍵選擇等內容，這是MongoDB不同於傳統關聯式資料庫地方，也是實現巨量資料分散式儲存的關鍵。 ‧第9 章：本章主要介紹了分散式檔案系統的GridFS檔案，實現二進位資料的儲存。 ‧第10 章：本章主要介紹了對MongoDB的管理與監控，包含資料的匯入匯出、備份恢復以及執行狀態的監控。 ‧第11 章：本章主要介紹許可權控制，實現不同資料庫對不同角色使用者的許可權分配。 ‧第12 章：本章主要從應用程式開發角度，介紹了MongoDB的PHP 驅動介面。 ‧第13 章：本章主要介紹了一個完整的電子商務平台，資料庫使用的是MongoDB並對前面所有章節的知識進行歸納，內容包含電子商務平台資料庫表的設計、核心程式的撰寫、前台介面的原型圖設計等，還介紹了開發Web 應用程式常用的PHP 架構Codeigniter和前端開發架構Bootstrap 等。
大數據分析SQL Server 2016與R全方位應用
台灣微軟首席技術與策略長 丁維揚 專業推薦! *數據是企業的重要資產，近來大數據潮流、機器學習和人工智慧(AI)…等興起。無疑地，都是依據數據來支持決定。 *本書內容闡述從大數據技術範疇、資料倉儲和商業智慧的概念與原理，以及顧客關係管理(CRM)的相關應用。重點深入敘述Microsoft SQL Server 2016發揮在大數據分析領域。 *從實務分析，說明利用T-SQL撰寫會員消費行為分析指令，例如：會員基本輪廓、購買行為(週期)、產品組合、會員流失率、會員貢獻度與行銷模型RFM等，讓讀者獲得貼近實務的大數據分析經驗。 *從整合分析，介紹SQL Server 2016在數據分析的突破With R。R屬於免費開放來源(Open Source)程式設計和統計語言，近來特別受到青睞。如今SQL Server 2016將R整合，資料分析人員不僅可以在SQL Server執行原本T-SQL之外，更可同時執行R語言，瞬間搭起分析與IT的橋樑。 *內容闡述從R Services 和R Package安裝、利用R Script讀取SQL Server資料表與寫入資料至SQL Server和使用R Tools for Visual Studio 進行資料建模。 *相較於一般市面上SQL Server書籍，本書讓讀者更好理解和上機操作，每一個範例都搭配詳細的操作步驟和分析結果解讀。
SQL Server與R開發實戰講堂
本書以企業現場常見的情境為例進行解說，幫助您快速解決SQL開發上的疑難雜症，學到資料庫與大數據整合的概念，進而開發出企業級的應用系統。 本書精采內容包括： ．在4秒內將十年的微軟股價載入到資料庫 ．報表服務整合SQL Server R語言 ．直接輸出SQL Server R繪製圖片 ．使用SQL Server R建立預測模型 ．使用SQL Server R rxDTree演算法產生互動式決策樹 ．透過SQL Server R與Database Mail遞送數據與圖表 ．使用SQL Server R的資料採礦進行決策分析 ．整合Power BI與SQL Server R服務呈現數據與圖形 ．SQL Server直接產生XML與JSON資料格式 ．不為人知的OPENQUERY秘密功能大公開 ．如何在1秒內匯入40萬筆資料列 ．利用簡單T-SQL作為網路爬蟲
Cassandra技術手冊第二版
想像如果擴展性不是問題，您可以做什麼？透過這本實踐指南，您將了解如何應用Cassandra資料庫管理系統處理數百兆位元組的資料，在跨資料中心的同時還保有高可用性，以及許多您在實務運作時必須了解的技術細節與實作範例。 本書將告訴您Cassandra非關聯式資料庫設計的優點，並且特別著重於資料模型的建立。如果您是正在尋求具有擴展性或是前瞻架構解決方案的開發者、資料庫管理人員或架構師，這本指南可以協助您駕馭Cassandra的速度與彈性。 ．了解Cassandra的分散式與去中心化概念 ．使用Cassandra查詢語言（CQL）與cqlsh（CQL shell） ．建立有效的資料模型並與關聯式模型比較 ．使用各種不同語言的客戶端驅動開發範例應用程式，包含Java、Python與Node.js ．探索叢集拓譜與學習節點間的互動機制 ．維護高效能的叢集 ．在機房、雲端或Docker容器佈署Cassandra ．整合Cassandra與Spark、Hadoop、ElasticSearch、Solr與Lucene
SQL Server效能調校(暢銷修訂版)
專業資料庫人才的最佳實務培訓手冊！！！ 全面進擊！職場DB實務技能 ◎案例式寫法，讓你學得輕鬆 ◎充分瞭解影響資料庫效能的原因 ◎完封業界所需的資料庫技能 ◎徹底掌握資料庫效能調校技法 巨量資料(Big Data)時代的來臨，你的公司資料庫系統效能開始閃黃燈了嗎？ 隨著巨量(Big Data)時代的來臨，資料的成長速度超乎我們的想像，幾乎呈直線上升。在資料量變得如此龐大之時，系統效能的問題也會相伴而生。本書即採用案例探討的寫作模式(共70個精彩案例)，循序漸進地說明資料庫效能調校的方法，讓從事DBA工作的讀者能有效改改善公司的資料庫執行效率。 想要建置一個有效率的資料庫系統，絕對不是在安裝與設定資料庫之初，全數採用原本安裝程式的預設值就好。反倒是要先有系統化的規劃與考量之後，再來進行安裝，甚至在安裝之後加以調整；這些都必須要有一個具有系列且規則的思考依據。 如果將整個『資料庫系統』（Database System）有條理地整理出效能調校的思維脈絡，可以依據功能分層的觀念來切割成五個層級，由底層至最高層分別為： 硬體層（Hardware） 作業系統層（Operating System, OS） 資料庫管理系統層（Database Management System, DBMS） 應用程式開發層（Development） 應用程式使用層（Application） 本書內容著重在「資料庫管理系統層」，探討索引、比較運算子、純量函數、多資料表的聯結對資料表查詢與異動的影響，並介紹重新組織與重建索引的概念、動態管理物件的使用、及資料分割與壓縮的應用等實用的管理手法，讓DBA們能徹底發揮維護資料庫效能的能力。
資料庫系統理論與實務-使用SQL Server 2012(第二版)
佳評如潮！整合理論與實務，加強應用面的操作能力。 針對大專院校課程編排，架構完整，內容詳實。 循序漸進的內容與章尾所附的課後習題，適合新手入門、自我統整。 精彩內容： 以作者多年的教學與實務經驗為底，為讀者量身打造SQL Server 2012課程，由淺入深的章節和內容，無論是初學者或進階者，只要有心徹底學習資料庫相關知識，便能從書中獲得豐富的專業知識和技巧。 結合理論實務－理論和實務兩大內涵並重，讓您掌握學習，事半功倍。 內容架構完整－由理論進展到專案實務開發，涵蓋資料庫基礎理論介紹、SQL Server 2012 資料庫設計實務、ADO.NET 介紹、Visual Basic.NET 資料庫程式設計和資料庫系統專案實作等等精采段落。 附有課後練習－名詞解釋和問答題配合章節內容，適時提醒讀者進步技巧。 適合大專院校－廣泛實用的內容特別針對大專院校的教學課程，循序漸進，打造良好基礎。
Storm-大數據分散式即時運算系統
阿里巴巴、yahoo、Twitter、Groupon等大型互聯網企業，處理即時巨量資料的最實用工具！ 本書從基礎知識、安裝與部署、研發與維護、進階知識、企業應用等5個模組，分別介紹Storm 的安裝與設定、基本原理、Topology 元件、Spout 元件、Bolt 元件、ZooKeeper 叢集、實戰環節等內容。讓讀者在最短的時間內系統掌握Storm 的理論基礎，針對Linux 平台架設與研發自己以Storm 為基礎的巨量資料處理平台。 適合：所有巨量資料處理、即時流資料處理、Storm的開發者或有興趣者，或大專院校和培訓單位等相關科系的師生參考使用。
Access 2016實力養成暨評量解題秘笈
＊本書專為「Access 2016實力養成暨評量」的術科題庫所寫的解題技巧。 ＊「Access 2016實力養成暨評量解題秘笈」需搭配「Access 2016實力養成暨評量」使用。 ＊精選術科題庫4大類共40題，包含Access 2016「資料表建構與資料建置」、「查詢類型及設計」、「表單控制項之建立與應用」、「報表設計與控制項運用」等類別，使用者可自行指定題目進行練習，透過術科電腦自動評分系統，可立即評核學習成果。練習系統亦提供「使用者專區」功能，記錄並管理歷次練習的成績。 ＊操作步驟詳細精解，圖文對照，編排方式清晰易讀，圖解標示操作先後順序，學習過程不致產生錯誤。 ＊讓讀者在極短的時間內，從學習運用軟體操作到考取證照，一氣呵成。
