Cantitate/Preț
Produs

Comptia Data+ Study Guide

Autor Mike Chapple, Sharif Nijim
en Limba Engleză Paperback – 12 apr 2022

Bazându-ne pe documentația oficială pentru certificarea DA0-001, volumul CompTIA Data+ Study Guide reprezintă resursa fundamentală pentru profesioniștii aflați la început de drum în analiza datelor. Publicat de Wiley, acest ghid de studiu este conceput pentru a oferi o instruire accesibilă și aplicabilă, necesară pentru a stăpâni competențele cerute în mediul de lucru actual. Descoperim aici o abordare structurată care transformă concepte complexe în pași acționabili, facilitând tranziția de la date brute la rapoarte strategice pentru stakeholderi.

Putem afirma că organizarea materialului este punctul forte al acestei ediții. Primele capitole introduc cititorul în ecosistemul analizei de date, explorând tipurile de date structurate și nestructurate, precum și formatele de fișiere comune (JSON, XML, HTML). Progresia narativă a cărții urmărește riguros ciclul de viață al datelor: achiziție, curățare, manipulare și, în final, analiză și vizualizare. Merită menționat că autorii Mike Chapple și Sharif Nijim nu se limitează la teorie, ci includ secțiuni esențiale de „Exam Essentials” și întrebări de recapitulare la finalul fiecărui capitol, asigurând o pregătire pragmatică.

Cititorii familiarizați cu CompTIA Data+ de Cameron Dodd vor aprecia în acest volum profunzimea resurselor digitale incluse. În timp ce alte ghiduri se concentrează strict pe terminologie, lucrarea de față, prin platforma Sybex, oferă un mediu de testare simulat care reflectă experiența reală a examenului. Structura cuprinsului indică o acoperire exhaustivă a tehnicilor de analiză — descriptivă, predictivă și prescriptivă — integrând totodată noțiuni moderne de Machine Learning și guvernanță a datelor, elemente vitale pentru un analist de date în contextul actual al securității informațiilor.

Citește tot Restrânge

Specificații

ISBN-13: 9781119845256
ISBN-10: 1119845254
Pagini: 368
Dimensiuni: 186 x 232 x 22 mm
Greutate: 0.61 kg
Ediția:1
Editura: Wiley
Locul publicării:Hoboken, United States

De ce să citești această carte

Această carte este esențială pentru oricine dorește să obțină certificarea CompTIA Data+ sau să își valideze competențele tehnice în analiza datelor. Cititorul câștigă nu doar cunoștințe teoretice, ci și instrumente practice prin platforma online Sybex. Este recomandată celor care fac tranziția spre o carieră de analist, oferind un parcurs clar de la înțelegerea bazelor de date relaționale până la tehnici avansate de raportare și control al calității datelor.


Despre autor

Mike Chapple este un autor recunoscut în domeniul certificărilor IT, fiind autorul a numeroase ghiduri de studiu premiate din seria Sybex. Experiența sa vastă în securitatea informațiilor și analiza datelor se reflectă în claritatea cu care explică conceptele tehnice. Sharif Nijim completează această expertiză prin experiența sa academică și profesională în ingineria datelor și arhitectura sistemelor, fiind profesor asistent la Universitatea din Notre Dame. Împreună, cei doi autori oferă o perspectivă echilibrată între cerințele industriei și rigoarea metodologică necesară învățării.


Cuprins

Introduction xv Assessment Test xxii Chapter 1 Today's Data Analyst 1 Welcome to the World of Analytics 2 Data 2 Storage 3 Computing Power 4 Careers in Analytics 5 The Analytics Process 6 Data Acquisition 7 Cleaning and Manipulation 7 Analysis 8 Visualization 8 Reporting and Communication 8 Analytics Techniques 10 Descriptive Analytics 10 Predictive Analytics 11 Prescriptive Analytics 11 Machine Learning, Artificial Intelligence, and Deep Learning 11 Data Governance 13 Analytics Tools 13 Summary 15 Chapter 2 Understanding Data 17 Exploring Data Types 18 Structured Data Types 20 Unstructured Data Types 31 Categories of Data 36 Common Data Structures 39 Structured Data 39 Unstructured Data 41 Semi-structured Data 42 Common File Formats 42 Text Files 42 JavaScript Object Notation 44 Extensible Markup Language (XML) 45 HyperText Markup Language (HTML) 47 Summary 48 Exam Essentials 49 Review Questions 51 Chapter 3 Databases and Data Acquisition 57 Exploring Databases 58 The Relational Model 59 Relational Databases 62 Nonrelational Databases 68 Database Use Cases 71 Online Transactional Processing 71 Online Analytical Processing 74 Schema Concepts 75 Data Acquisition Concepts 81 Integration 81 Data Collection Methods 83 Working with Data 88 Data Manipulation 89 Query Optimization 96 Summary 99 Exam Essentials 100 Review Questions 101 Chapter 4 Data Quality 105 Data Quality Challenges 106 Duplicate Data 106 Redundant Data 107 Missing Values 110 Invalid Data 111 Nonparametric data 112 Data Outliers 113 Specification Mismatch 114 Data Type Validation 114 Data Manipulation Techniques 116 Recoding Data 116 Derived Variables 117 Data Merge 118 Data Blending 119 Concatenation 121 Data Append 121 Imputation 122 Reduction 124 Aggregation 126 Transposition 127 Normalization 128 Parsing/String Manipulation 130 Managing Data Quality 132 Circumstances to Check for Quality 132 Automated Validation 136 Data Quality Dimensions 136 Data Quality Rules and Metrics 140 Methods to Validate Quality 142 Summary 144 Exam Essentials 145 Review Questions 146 Chapter 5 Data Analysis and Statistics 151 Fundamentals of Statistics 152 Descriptive Statistics 155 Measures of Frequency 155 Measures of Central Tendency 160 Measures of Dispersion 164 Measures of Position 173 Inferential Statistics 175 Confidence Intervals 175 Hypothesis Testing 179 Simple Linear Regression 186 Analysis Techniques 190 Determine Type of Analysis 190 Types of Analysis 191 Exploratory Data Analysis 192 Summary 192 Exam Essentials 194 Review Questions 196 Chapter 6 Data Analytics Tools 201 Spreadsheets 202 Microsoft Excel 203 Programming Languages 205 R 205 Python 206 Structured Query Language (SQL) 208 Statistics Packages 209 IBM SPSS 210 SAS 211 Stata 211 Minitab 212 Machine Learning 212 IBM SPSS Modeler 213 RapidMiner 214 Analytics Suites 217 IBM Cognos 217 Power BI 218 MicroStrategy 219 Domo 220 Datorama 221 AWS QuickSight 222 Tableau 222 Qlik 224 BusinessObjects 225 Summary 225 Exam Essentials 225 Review Questions 227 Chapter 7 Data Visualization with Reports and Dashboards 231 Understanding Business Requirements 232 Understanding Report Design Elements 235 Report Cover Page 236 Executive Summary 237 Design Elements 239 Documentation Elements 244 Understanding Dashboard Development Methods 247 Consumer Types 247 Data Source Considerations 248 Data Type Considerations 249 Development Process 250 Delivery Considerations 250 Operational Considerations 252 Exploring Visualization Types 252 Charts 252 Maps 258 Waterfall 264 Infographic 266 Word Cloud 267 Comparing Report Types 268 Static and Dynamic 268 Ad Hoc 269 Self-Service (On-Demand) 269 Recurring Reports 269 Tactical and Research 270 Summary 271 Exam Essentials 272 Review Questions 274 Chapter 8 Data Governance 279 Data Governance Concepts 280 Data Governance Roles 281 Access Requirements 281 Security Requirements 286 Storage Environment Requirements 289 Use Requirements 291 Entity Relationship Requirements 292 Data Classification Requirements 292 Jurisdiction Requirements 297 Breach Reporting Requirements 298 Understanding Master Data Management 299 Processes 300 Circumstances 301 Summary 303 Exam Essentials 304 Review Questions 306 Appendix Answers to the Review Questions 311 Chapter 2: Understanding Data 312 Chapter 3: Databases and Data Acquisition 314 Chapter 4: Data Quality 315 Chapter 5: Data Analysis and Statistics 317 Chapter 6: Data Analytics Tools 319 Chapter 7: Data Visualization with Reports and Dashboards 322 Chapter 8: Data Governance 323 Index 327

Notă biografică

ABOUT THE AUTHORS Mike Chapple, PhD, is Teaching Professor of IT, Analytics, and Operations at the University of Notre Dame. He's a technology professional and educator with over 20 years of experience. Mike provides certification resources at his website, CertMike.com. Sharif Nijim is Assistant Teaching Professor of IT, Analytics, and Operations in the Mendoza College of Business at the University of Notre Dame. He teaches undergraduate and graduate courses on cloud computing, business analytics, and information technology.

Descriere

Build a solid foundation in data analysis skills and pursue a coveted Data+ certification with this intuitive study guide CompTIA Data+ Study Guide: Exam DA0-001 delivers easily accessible and actionable instruction for achieving data analysis competencies required for the job and on the CompTIA Data+ certification exam. You'll learn to collect, analyze, and report on various types of commonly used data, transforming raw data into usable information for stakeholders and decision makers. With comprehensive coverage of data concepts and environments, data mining, data analysis, visualization, and data governance, quality, and controls, this Study Guide offers: All the information necessary to succeed on the exam for a widely accepted, entry-level credential that unlocks lucrative new data analytics and data science career opportunities 100% coverage of objectives for the NEW CompTIA Data+ exam Access to the Sybex online learning resources, with review questions, full-length practice exam, hundreds of electronic flashcards, and a glossary of key terms Ideal for anyone seeking a new career in data analysis, to improve their current data science skills, or hoping to achieve the coveted CompTIA Data+ certification credential, CompTIA Data+ Study Guide: Exam DA0-001 provides an invaluable head start to beginning or accelerating a career as an in-demand data analyst.