PDF-(DOWNLOAD)-Business Intelligence avec SQL Server 2008 - Mise en oeuvre d\'un projet décisionnel:

On assiste aujourdhui 224 une d233mocratisation de linformatique d233cisio nnelle Chaque d233cideur qui le souhaite peut d233sormais disposer de pui ssants outils danalyse de reporting ou de data mining analyse pr233di ctive Cet ouvrage donne un cadre m233thodologique 224 la mise en oeuvre dun projet d233cisionnel complet en sappuyant sur les nouvelles fonct ions de Business Intelligence offertes par SQL Server 2008 Apr232s avoir pass233 en revue les principes fondamentaux qui pr233sident 224 la r233alisation dun projet d233cisionnel il identifie les pi232ges 224 233vit er les facteurs cl233s de succ232s et les meilleures pratiques Il montre ensuite comment une solution de Business Intelligence permet de mettr e en oeuvre les indicateurs strat233giques de lentreprise et comment l es interpr233ter pour d233finir des pr233visions et d233tecter des cibles ou des tendances Des cas concrets expliquent comment tirer profit de la Business Intelligence dans lentreprise avec SQL Server 2008 Au sommaire Chapitre 1 La Business Intelligence Chapitre 2 Lapproche m233thodolo gique Chapitre 3 Comment repr233senter les donn233es Chapitre 4 Entre p244t de donn233es et analyse d233cisionnelle Chapitre 5 Introduction 224 In tegration Services Chapitre 6 Les assistants de lETL Chapitre 7 A nalysis Services Chapitre 8 M233thode de conception des cubes avec SSAS Chapitre 9 Le data mining Chapitre 10 Reporting Services Cha pitre 11 Lanalyse de donn233es avec Excel Chapitre 12 Lanalyse de d onn233es sur le Web Chapitre 13 Passez 224 laction. Virgílio Esteves. XVII Encontro – 29/11/2011. Virgílio Esteves. ID&T – Research Leader @HIS. . &. Founder of . NetPonto. Coimbra. C# / WPF / Silverlight / XNA / Azure. Challenges. Data Storage. 商業智慧. 胡百敬. 精誠公司 恆逸資訊. 討論主題. 資料倉儲. (Data Warehouse). 的增強. Integration Services. 的增強. Analysis Services. 的增強. Reporting Services. 的增強. Database . Development from . Zero . to . Sixty . Gert Drapers (@. DataDude. ). Principal Group Program Manager. Microsoft Corporation. DBI311. CONNECTED DEVELOPMENT. PROJECT BASED DEVELOPMENT. SCHEMA DEPLOYMENT. R2 . and SQL Server Code-Named . “. Denali”: A Comprehensive . Look. Peter . Saddow. (petersad@microsoft.com). Senior Program Manager. Microsoft. DBI319. Agenda. Upgrade Planning. Upgrade Strategies and Considerations. For the “Reluctant” DBA. Don Jones. Senior Partner and Technologist. Concentrated Technology, LLC. SESSION CODE: DAT203. Required Slide. Introductions. Me: Don Jones, Concentrated Technology. Microsoft MVP Award recipient. Mike Shelton. Ross Loforte. BRK2577. Preparing to . Upgrade. Preparing to . Upgrade. Research . current environment . - . MAP tool. Define . a current environment baseline. . - . Run Performance Monitor. A List of “Must Do” Items. Agenda. Objectives. Server Inventory. Database Backups. Table Health. House Cleaning. Unsuccessful Login Attempts. 2. Agenda . (cont’d). Stalled Jobs. Disk Utilization (% Full). stuff . you. . won’t. . find. . on. Google... (. Yet. ). Andr. é Kamman. Henk van der Valk. About the speakers - Andr. é . Specialized in …nothing really.. DBA managing 400 SQL Server instances. End of support. Speaker Name. Title. Current support level. End mainstream. End extended. SQL Server 2014. Currently supporting all versions. July 9, 2019. July 9, 2024. SQL Server 2012. SQL Server 2012 SP2 is in extended support which includes security updates, paid support, and requires purchasing non-security hotfix support. End of support. Level 300. Speaker Name. Title. Current support level. End mainstream. End extended. SQL Server 2014. Currently supporting all versions. July 9, 2019. July 9, 2024. SQL Server 2012. SQL Server 2012 SP2 is in mainstream support until CY 2017. John P White. CTO and Co-Founder, UnlimitedViz. @diverdown1964. http://whitepages.unlimitedviz.com. GOLD. Thank You Sponsors!. BRONZE / PRIZES. SILVER. John White. CTO/Co-Founder of UnlimitedViz. M.Sc., Office Servers MVP, . Cet ouvrage, con231u pour tous ceux qui souhaitent s\'initier au Deep Lea rning (apprentissage profond) est la traduction de la deuxi232me partie du best-seller am233ricain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn ET TensorFlow.Le Deep Learning est r233cent et il 233volue vite. Ce livre en pr233sente les principales techniques les r233seaux de neurones profon ds, capables de mod233liser toutes sortes de donn233es, les r233seaux de con volution, capables de classifier des images, les segmenter et d233couvri r les objets ou personnes qui s\'y trouvent, les r233seaux r233currents, ca pables de g233rer des s233quences telles que des phrases, des s233ries tempo relles, ou encore des vid233os, les autoencodeurs qui peuvent d233couvrir toutes sortes de structures dans des donn233es, de fa231on non supervis233e, et enfin le Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) q ui permet de d233couvrir automatiquement les meilleures actions pour eff ectuer une t226che (par exemple un robot qui apprend 224 marcher).Ce livre pr233sente TensorFlow, le framework de Deep Learning cr233233 par Google. I l est accompagn233 de notebooks Jupyter (disponibles sur github) qui con tiennent tous les exemples de code du livre, afin que le lecteur puiss e facilement tester et faire tourner les programmes.Il compl232te un pre mier livre intitul233 Machine Learning avec Scikit-Learn. Cet ouvrage s?adresse 224 tous ceux qui exercent des responsabilit233s dan s la ma238trise d?ouvrage des projets informatiques, ainsi qu?224 ceux qui sont impliqu233s dans une relation ma238trise d?ouvrage/ma238trise d?oeuvre (MOA/MOE). Les 233tudiants en management des syst232mes d?information tro uveront des bases solides et mati232re 224 r233flexion. Le dialogue n?est pas facile entre la MOA qui est le commanditaire d?u n projet et la MOE qui en assure la r233alisation. Cet ouvrage pr233sente les missions et les responsabilit233s de chacun ainsi que les diff233rents niveaux de maturit233 n233cessaires au bon d233roulement d?une mission. Du lancement de projet 224 l?administration du patrimoine applicatif, le r244le de la MOA est expliqu233 224 chaque 233tape du projet informatique. De nombreux exemples, des fiches-guides ainsi que des conseils et des re commandations sur les bonnes pratiques compl232tent cet ouvrage, v233ritab le guide de r233f233rence. Dans cette troisi232me 233dition mise 224 jour, les m233thodes agiles, notamme nt Scrum, sont plus amplement d233velopp233es. Au sommaire Chapitre 1 Organisation de la MOA et de la relation MOA-MOE Chapitre 2 Opportunit233 et lancement d\'un projet Chapitre 3 Expression des b esoins Chapitre 4 Validation des sp233cifications d233taill233es et recett e utilisateur Chapitre 5 Conduite du changement Chapitre 6 Managem ent de projet Chapitre 7 Ma238trise d\'ouvrage du SI. La Machine Learning (apprentissage automatique) se r233pand aujourd\'hui rapidement dans presque tous les secteurs d\'activit233. Certaines de ses techniques reposent sur les r233seaux de neurones artificiels quand ces r233seaux comptent un nombre important de couches, on parle alors de Deep Learning (apprentissage profond). L\'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de vous montrer, gr226ce 224 de nombreux exemples de code accessibles en ligne, comment les mettre en pratique. Nous utiliserons TensorFlow, un outil open source tr232s efficace pour entra238ner des r233seaux de neurones artificiels. - Comprendre les bases du Deep Learning, et apprendre 224 utiliser TensorFlow - Ouvrir les bo238tes noires pour comprendre comment fonctionnent les algorithmes - Comprendre comment distribuer les r233seaux de neurones sur plusieurs processeurs - Analyser des images 224 l\'aide de r233seaux de neurones 224 convolution - Cr233er un syst232me de traduction automatique 224 l\'aide de r233seaux de neurones r233currents - Construire des autoencodeurs dou233s de cr233ativit233 - Aborder l\'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) et 234tre capable de construire un agent capable d\'apprendre 224 jouer tout seul.