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Automated Data Collection with R

A Practical Guide to Web Scraping and Text Mining

Author: Simon Munzert,Christian Rubba,Peter Meißner,Dominic Nyhuis

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 111883481X

Category: COMPUTERS

Page: 480

View: 7312

"This book provides a unified framework of web scraping and information extraction from text data with R for the social sciences"--

Routineaufgaben mit Python automatisieren

Praktische Programmierlösungen für Einsteiger

Author: Al Sweigart

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 3864919932

Category: Computers

Page: 576

View: 5820

Wenn Sie jemals Stunden damit verbracht haben, Dateien umzubenennen oder Hunderte von Tabelleneinträgen zu aktualisieren, dann wissen Sie, wie stumpfsinnig manche Tätigkeiten sein können. Wie wäre es, den Computer dazu zu bringen, diese Arbeiten zu übernehmen? In diesem Buch lernen Sie, wie Sie mit Python Aufgaben in Sekundenschnelle erledigen können, die sonst viel Zeit in Anspruch nehmen würden. Programmiererfahrung brauchen Sie dazu nicht: Wenn Sie einmal die Grundlagen gemeistert haben, werden Sie Python-Programme schreiben, die automatisch alle möglichen praktischen Aufgaben für Sie abarbeiten: • eine oder eine Vielzahl von Dateien nach Texten durchsuchen • Dateien und Ordner erzeugen, aktualisieren, verschieben und umbenennen • das Web durchsuchen und Inhalte herunterladen • Excel-Dateien aktualisieren und formatieren • PDF-Dateien teilen, zusammenfügen, mit Wasserzeichen versehen und verschlüsseln • Erinnerungsmails und Textnachrichten verschicken • Online-Formulare ausfüllen Schritt-für-Schritt-Anleitungen führen Sie durch jedes Programm und Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels fordern Sie dazu auf, die Programme zu verbessern und Ihre Fähigkeiten auf ähnliche Problemstellungen zu richten. Verschwenden Sie nicht Ihre Zeit mit Aufgaben, die auch ein gut dressierter Affe erledigen könnte. Bringen Sie Ihren Computer dazu, die langweilige Arbeit zu machen!

Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

Author: Ian H. Witten,Eibe Frank

Publisher: N.A

ISBN: 9783446215337

Category:

Page: 386

View: 4082

Jahrbuch für Handlungs- und Entscheidungstheorie

Author: Eric Linhart,Marc Debus,Bernhard Kittel

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3658167149

Category: Political Science

Page: 166

View: 415

Handlungs- und Entscheidungstheorien gelten als erfolgversprechende Ansätze zur Erklärung sozialen Handelns. Handeln wird dabei als das Ergebnis eines Prozesses gesehen, bei dem Akteure aus verschiedenen verfügbaren Handlungsalternativen diejenige auswählen, die bei gegebenen Rahmenbedingungen und erwarteten Handlungen anderer Akteure ihre Ziele am besten zu verwirklichen verspricht. Band 10 des Jahrbuchs vereint innovative Beiträge zur Handlungs- und Entscheidungstheorie, die sich mit der gesamten Breite des Feldes befassen. Die Themen reichen von Arbeiten, die Reaktionen in unterschiedlichen marktwirtschaftlichen Systemen auf die Finanzkrise analysieren, über Aufsätze, die aus spieltheoretischer Sicht Probleme bei der Etablierung des Sozialstaats in lateinamerikanischen Ländern aufzeigen, bis hin zu Beiträgen, die sich mit der Reaktion von Wählern auf Koalitionssignale befassen. Auch methodisch decken die Beiträge des vorliegenden Bandes eine große Bandbreite ab. So werden wichtige Konzepte kollektiven Entscheidens sowohl theoretisch verfeinert als auch experimentell oder mit Hilfe von Simulationen überprüft.

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

View: 1221

Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

View: 7514

Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Text Mining in den Sozialwissenschaften

Grundlagen und Anwendungen zwischen qualitativer und quantitativer Diskursanalyse

Author: Matthias Lemke,Gregor Wiedemann

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3658072245

Category: Social Science

Page: 423

View: 3300

Die Analyse von Sprache ermöglicht Rückschlüsse auf Gesellschaft und Politik. Im Zeitalter digitaler Massenmedien liegt Sprache als maschinenlesbarer Text in einer Menge vor, die ohne Hilfsmittel nicht mehr angemessen zu bewältigen ist. Die maschinelle Auswertung von Textdaten kann in den Sozialwissenschaften, die Text bislang in der Regel qualitativ und weniger quantitativ, also sprachstatistisch, analysieren, wertvolle neue Erkenntnisse liefern. Vor diesem Hintergrund führt der Band in die Verwendung von Text Mining in den Sozialwissenschaften ein. Anhand exemplarischer Analysen eines Korpus von 3,5 Millionen Zeitungsartikeln zeigt er für konkrete Forschungsfragen, wie Text Mining angewandt werden kann.

Computational Social Science

Die Analyse von Big Data

Author: Andreas Blätte,Joachim Behnke,Kai-Uwe Schnapp,Claudius Wagemann

Publisher: Nomos Verlag

ISBN: 3845286555

Category: Political Science

Page: 402

View: 3386

"Big Data" ist in aller Munde. Zeitungen, Zeitschriften und Bücher greifen das Thema auf; es wird viel debattiert. Wie fundamental die Umwälzungen sind, die mit der Datenflut einhergehen, dringt erst seit kurzem ins öffentliche Bewusstsein. Was aber bedeutet "Big Data" für die Politikwissenschaft? Welche Herausforderungen stellen sich? Der Sammelband trägt politikwissenschaftliche Perspektiven auf neue Entwicklungen zusammen, um zur Diskussion darüber beizutragen, welche Art von Veränderungen der Arbeitsweisen, Erkenntnismöglichkeiten und Erkenntnisprozesse empirischer politikwissenschaftlicher Forschung sich aufgrund der Möglichkeiten der Digitalisierung ergeben haben. Der Ausrichtung der Sektion Methoden folgend ist der Band vorrangig auf die methodisch-technischen, weniger auf die moralischen und gesellschaftspolitischen Dimensionen des Gesamtthemas Big Data und New Analytics ausgerichtet. Mit Beiträgen von Florian Bader, Joachim Behnke, Andreas Blätte, Sebastian Dumm, Mennatallah El-Assady, Thorsten Faas, Valentin Gold, Simon Hegelich, Christian Hoops, Pascal Jürgens, Andreas Jungherr, Cathleen Kantner, Kelly Lancaster, Christian Müller, Simon Munzert, Dominic Nyhuis, Maximilian Overbeck, Christian Rohrdantz, Christian Rubba, Gary S. Schaal, Kai-Uwe Schnapp, Susanne Schnorr-Bäcker, Harald Schoen, Andree Thieltges und Claudius Wagemann.

Datengesellschaft

Einsichten in die Datafizierung des Sozialen

Author: Daniel Houben,Bianca Prietl

Publisher: transcript Verlag

ISBN: 3839439574

Category: Social Science

Page: 390

View: 6328

Daten sind überall. Mit den jüngsten Digitalisierungsschüben durchdringen Daten(technologien) zunehmend jede Nische des Sozialen und entfalten auch in bislang nicht-quantifizierten oder informationstechnisch erschlossenen Bereichen eine transformative Qualität. Der Band fragt daher sowohl nach den Auswirkungen dieser Datafizierung auf die Gegenwartsgesellschaft als auch nach den sozialen und kulturellen Voraussetzungen der Produktion, Kommunikation und Nutzung von Daten bzw. digitalen Datentechnologien. Im Zentrum der Beiträge steht dementsprechend das Verhältnis von Datafizierung und gesellschaftlicher Entwicklung.

Nichtlineare Finite-Elemente-Analyse von Festkörpern und Strukturen

Author: René de Borst,Mike A. Crisfield,Joris J. C. Remmers,Clemens V. Verhoosel

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527678026

Category: Technology & Engineering

Page: 587

View: 7532

Echte Ingenieursprobleme sind intrinsisch nichtlinear. Kennnisse der nichtlinearen Finiten-Elemente-Analyse sind für Maschinenbauer, Bauingenieure und Werkstofftechniker daher unabdingbar. Mit ihrer Hilfe lassen sich mechanische Festigkeitsberechnungen durchführen, zeit- und kostenintensive Tests bei der Produktentwicklung werden so reduziert. Didaktisch schlüssig vom Modell und dessen theoretischer Durchdringung bis zum Algorithmus und dessen praktischer Implementierung bietet dieses Buch eine Einführung in die nichtlineare Finite-Elemente-Analyse ? leicht zugänglich, kompakt und auf die technische Ausrichtung fokussiert: - mathematische und kontinuumsmechanische Grundlagen, Lösungstechniken für nichtlineare Probleme in der statischen und dynamischen Analyse - erste Einblicke in geometrische Nichtlinearitäten - Schädigung, Plastizität und zeitabhängige Nichtlinearitäten - Plastizität von Balken, Bögen und Schalen - elastische und elastoplastische Finite-Elemente-Analyse großer Dehnungen - Einführung in moderne Diskretisierungskonzepte Hilfreich fürs Bestehen von Prüfungen sind die Beispiele im frei erhältlichen Finite-Elemente-Code auf Python?-Basis. Das dazugehörige Hintergrundwissen macht den User mit den Möglichkeiten und Grenzen moderner Finite-Elemente-Software vertraut. Der ideale Einstieg in die nichtlineare Finite-Elemente-Analyse für Studenten und Praktiker ? mit so viel Mathematik wie nötig und so vielen realen Ingenieursproblemen wie möglich. Mit Beispielen im Finite-Elemente-Code auf Python?-Basis unter: www.wiley-vch.de

Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python

Author: Tariq Rashid

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960101031

Category: Computers

Page: 232

View: 6045

Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Einführung in XML

Author: Erik T. Ray

Publisher: O'Reilly Verlag DE

ISBN: 9783897213708

Category: XML (Document markup language)

Page: 428

View: 8254

Die Kunst des Game Designs

Bessere Games konzipieren und entwickeln

Author: Jesse Schell

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958452841

Category: Computers

Page: 680

View: 4213

Grundlagen der Entwicklung und Konzeption klassischer Spiele von einem der weltweit führenden Game Designer Mehr als 100 Regeln und zentrale Fragen zur Inspiration für den kreativen Prozess Zahlreiche wertvolle Denkanstöße für die Konzeption eines erfolgreichen Spiels Jeder kann die Grundlagen des Game Designs meistern – dazu bedarf es keines technischen Fachwissens. Dabei zeigt sich, dass die gleichen psychologischen Grundprinzipien, die für Brett-, Karten- und Sportspiele funktionieren, ebenso der Schlüssel für die Entwicklung qualitativ hochwertiger Videospiele sind. Mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie im Prozess der Spielekonzeption und -entwicklung vorgehen, um bessere Games zu kreieren. Jesse Schell zeigt, wie Sie Ihr Game durch eine strukturierte methodische Vorgehensweise Schritt für Schritt deutlich verbessern. Mehr als 100 gezielte Fragestellungen eröffnen Ihnen dabei neue Perspektiven auf Ihr Game, so dass Sie die Features finden, die es erfolgreich machen. Hierzu gehören z.B. Fragen wie: Welche Herausforderungen stellt mein Spiel an die Spieler? Fördert es den Wettbewerb unter den Spielern? Werden sie dazu motiviert, gewinnen zu wollen? So werden über hundert entscheidende Charakteristika für ein gut konzipiertes Spiel untersucht. Mit diesem Buch wissen Sie, worauf es bei einem guten Game ankommt und was Sie alles bedenken sollten, damit Ihr Game die Erwartungen Ihrer Spieler erfüllt und gerne gespielt wird. Zugleich liefert es Ihnen jede Menge Inspiration – halten Sie beim Lesen Zettel und Stift bereit, um Ihre neuen Ideen sofort festhalten zu können

Creating Shared Value

Eine Strategieinnovation auf Basis der Theorie U

Author: Claudia Fichtenbauer

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3658079843

Category: Business & Economics

Page: 103

View: 2817

Das Streben nach Shared Value muss die Gesamtstrategie eines Unternehmens bestimmen, damit es durch diesen Ansatz gesellschaftliche Herausforderungen lösen und zugleich seine Profitabilitätsziele erreichen kann – diese These legt Claudia Fichtenbauer ihrer Forschung zugrunde. Die Autorin erarbeitet ein theoretisches Modell auf Basis der Theorie U nach C. O. Scharmer, die originär als Rahmen zur Kreierung von Innovationen gilt, und untersucht, wie der Strategieentwicklungsprozess zu gestalten ist. Auf diesen Erkenntnissen aufbauend führt sie eine qualitative Befragung zur Vollendung dieses Strategieentwicklungsprozesses durch.

Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn

Author: Jake VanderPlas

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958456979

Category: Computers

Page: 552

View: 6521

Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

Big Data in der Praxis

Beispiellösungen mit Hadoop und NoSQL. Daten speichern, aufbereiten, visualisieren

Author: Jonas Freiknecht

Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG

ISBN: 3446441778

Category: Computers

Page: 448

View: 5522

BIG DATA IN DER PRAXIS // - Für Analysten, BI-Verantwortliche, Data-Scientists, Consultants - Auf der DVD finden Sie: 18 fertige Projekte, die im Buch Schritt für Schritt entwickelt werden; Videotutorials u.a. zur Installation von Hadoop, Hive, HBase (Gesamtdauer: 80 Min.); Testdatensätze für die Wissensdatenbank Dieses Buch bringt Ihnen das Thema Big Data auf sehr praktische Art und Weise nahe. Sie lernen Technologien, Tools und Methoden kennen, entwickeln Beispiel-Lösungen und bekommen aufgezeigt, wie Sie bestehende Systeme vorausschauend auf die mit dem Big Data-Trend einhergehenden Herausforderungen vorbereiten. Dazu werden Sie neben den bekannten Apache-Projekten wie Hadoop, Hive und HBase auch einige weniger bekannte Frameworks wie Apache UIMA oder Apache OpenNLP kennenlernen, um gezielt die Verarbeitung unstrukturierter Daten zu behandeln. Alle hier verwendeten Software-Komponenten stehen im vollen Umfang kostenlos im Internet zur Verfügung. Gemeinsam mit dem Autor werden Sie ganz konkret Schritt für Schritt viele kleinere Projekte aufbauen bis hin zu einer fertigen und funktionstüchtigen Implementierung. Ziel des Buches ist es, Sie auf den Effekt und den Mehrwert der neuen Möglichkeiten aufmerksam zu machen, sodass Sie diese konstruktiv in Ihr Unternehmen tragen können und für sich und Ihre Kollegen somit ein Bewusstsein für den Wert Ihrer Daten schaffen. AUS DEM INHALT // Einführung rund um Big Data // Hadoop installieren, konfigurieren & bedienen // HDFS, Map-Reduce & YARN: Daten speichern und verarbeiten // Hadoop-Ecosystem: Überblick über dessen Komponenten // Einführung in NoSQL // HBase installieren, einrichten & auf Daten zugreifen // Data-Warehousing mit Apache Hive // HiveQL als Abfragesprache, Hive Security, Hive & JDBC // Datenimport aus relationalen Datenbanken mit Sqoop // Big Data-Visualisierung: Diagrammarten, Tipps & Trends // Visualisierungs-Frameworks im Vergleich // D3.js: Entwicklung einiger Beispieldiagramme // Entwicklung einer abschließenden Big Data-Analyse-Lösung // Troubleshooting für die Arbeit mit Hadoop, Hive & HBase

SQL

kurz & gut ; [behandelt Oracle DB2, SQL Server & MySQL]

Author: Jonathan Gennick

Publisher: O'Reilly Verlag DE

ISBN: 9783897212688

Category:

Page: 171

View: 375

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