Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Predictive Analytics Using Oracle Data Miner de Brendan Tierney

Predictive Analytics Using Oracle Data Miner

Autor Brendan Tierney
en Limba Engleză Paperback – 16 iun 2014

Ecosistemul analizat în acest volum gravitează în jurul Oracle Data Miner, extensia SQL Developer, oferind o metodologie riguroasă pentru transformarea datelor brute în informații acționabile direct în baza de date. Suntem de părere că abordarea lui Brendan Tierney este una esențialmente practică, axată pe utilizarea bibliotecilor native și a pachetelor SQL și PL/SQL pentru a elimina necesitatea extragerii datelor în instrumente externe de analiză. Volumul detaliază configurarea mediului pentru versiunile Oracle Database 11g și 12c, punând un accent deosebit pe fluxurile de lucru (workflows) și pe dicționarul de date specific modelării predictive.

Notăm cu interes structura progresivă a lucrării, organizată în patru secțiuni distincte. Primele părți familiarizează cititorul cu interfața grafică și ciclul de viață al unui model predictiv, pentru ca ulterior să facă tranziția către implementarea programatică. Această dualitate este esențială: în timp ce utilizatorul poate începe cu instrumente vizuale, dezvoltatorul Oracle poate automatiza procesele prin cod, acoperind tehnici de clustering, regresie și analiză de asocieri. Complementar volumului Data Science Using Oracle Data Miner and Oracle R Enterprise de Sibanjan Das, care introduce componenta R în arhitectură, lucrarea de față se concentrează strict pe funcționalitățile in-database, oferind o stăpânire mai profundă a pachetelor native Oracle.

Putem afirma că acest titlu reprezintă o evoluție tehnică față de lucrarea anterioară a autorului, Data Science. Dacă acel volum oferea o introducere conceptuală și etică în domeniu, Predictive Analytics Using Oracle Data Miner trece în sfera aplicată, furnizând soluții de inginerie pentru producție și automatizarea Business Intelligence-ului la nivel de enterprise.

Citește tot Restrânge

Preț: 46414 lei

Preț vechi: 58017 lei
-20%

Puncte Express: 696

Carte disponibilă

Livrare economică 25 mai-08 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780071821674
ISBN-10: 0071821678
Pagini: 464
Ilustrații: illustrations
Dimensiuni: 188 x 231 x 23 mm
Greutate: 0.79 kg
Editura: McGraw Hill Education
Colecția McGraw-Hill
Locul publicării:United States

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte administratorilor și dezvoltatorilor Oracle care doresc să implementeze modele de machine learning fără a părăsi ecosistemul bazei de date. Cititorul câștigă competențe directe în utilizarea SQL și PL/SQL pentru analiză predictivă, învățând să construiască fluxuri de date scalabile și să detecteze anomalii sau tendințe folosind algoritmi optimizați pentru mediul Oracle.

Despre autor

Brendan Tierney este o autoritate recunoscută în comunitatea globală, deținând titlul de Oracle ACE Director. Consultant independent și lector la Dublin Institute of Technology, Tierney are o experiență vastă, acumulată din 1992, în arhitectura datelor și designul bazelor de date. Contribuțiile sale includ redactarea revistei UKOUG Oracle Scene și roluri de coordonare în grupuri de interese specializate pe Business Intelligence. Experiența sa practică în proiecte internaționale se reflectă în rigoarea tehnică a scrierilor sale, fiind un vorbitor constant la conferințele tehnice majore din domeniu.

Descriere scurtă

Publisher's Note: Products purchased from Third Party sellers are not guaranteed by the publisher for quality, authenticity, or access to any online entitlements included with the product.


Build Next-Generation In-Database Predictive Analytics Applications with Oracle Data Miner

“If you have an Oracle Database and want to leverage that data to discover new insights, make predictions, and generate actionable insights, this book is a must read for you! In Predictive Analytics Using Oracle Data Miner: Develop & Use Oracle Data Mining Models in Oracle Data Miner, SQL & PL/SQL, Brendan Tierney, Oracle ACE Director and data mining expert, guides you through the basic concepts of data mining and offers step-by-step instructions for solving data-driven problems using SQL Developer’s Oracle Data Mining extension. Brendan takes it full circle by showing you how to deploy advanced analytical methodologies and predictive models immediately into enterprise-wide production environments using the in-database SQL and PL/SQL functionality. Definitely a must read for any Oracle data professional!” --Charlie Berger, Senior Director Product Management, Oracle Data Mining and Advanced Analytics
Perform in-database data mining to unlock hidden insights in data. Written by an Oracle ACE Director, Predictive Analytics Using Oracle Data Miner shows you how to use this powerful tool to create and deploy advanced data mining models. Covering topics for the data scientist, Oracle developer, and Oracle database administrator, this Oracle Press guide shows you how to get started with Oracle Data Miner and build Oracle Data Miner models using SQL and PL/SQL packages. You'll get best practices for integrating your Oracle Data Miner models into applications to automate the discovery and distribution of business intelligence predictions throughout the enterprise.
  • Install and configure Oracle Data Miner for Oracle Database 11g Release 11.2 and Oracle Database 12c
  • Create Oracle Data Miner projects and workflows
  • Prepare data for data mining
  • Develop data mining models using association rule analysis, classification, clustering, regression, and anomaly detection
  • Use data dictionary views and prepare your data using in-database transformations
  • Build and use data mining models using SQL and PL/SQL packages
  • Migrate your Oracle Data Miner models, integrate them into dashboards and applications, and run them in parallel
  • Build transient data mining models with the Predictive Queries feature in Oracle Database 12c

Cuprins

Part One: Orale Data Miner Fundamentals
1: Oracle Data Miner
2: The Predictive Model Lifecycle
3: How to Install, Set-up and Get Started
Part Two:Usng the Oracle Data Miner Tool
4: ODM Menus, Projects and Workflows
5: Exploring your data
6: Data Preparation
7: Association Rule Analysis
8: Classification
9: Clustering
10: Regression
11: Anomaly Detection
Part Three: Data Mining Using SQL and PL/SQL
12: The ODM Data Dictionary, SQL and PL/SQL
13: Data Preparation
14: Association Rule Analysis
15: Classification
16: Clustering
17: Regression
18: Anomaly Detection
Part Four: Migration and Implementations
19: How to Migrate you ODM Models
20: Implementation Related Topics