Learning ELK Stack

Author: Saurabh Chhajed

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1785886703

Category: Computers

Page: 206

View: 7191

Build mesmerizing visualizations, analytics, and logs from your data using Elasticsearch, Logstash, and Kibana About This Book Solve all your data analytics problems with the ELK stack Explore the power of Kibana4 search and visualizations built over Elasticsearch queries and learn about the features and plugins of Logstash Develop a complete data pipeline using the ELK stack Who This Book Is For If you are a developer or DevOps engineer interested in building a system that provides amazing insights and business metrics out of data sources, of various formats and types, using the open source technology stack that ELK provides, then this book is for you. Basic knowledge of Unix or any programming language will be helpful to make the most out of this book. What You Will Learn Install, configure, and run Elasticsearch, Logstash, and Kibana Understand the need for log analytics and the current challenges in log analysis Build your own data pipeline using the ELK stack Familiarize yourself with the key features of Logstash and the variety of input, filter, and output plugins it provides Build your own custom Logstash plugin Create actionable insights using charts, histograms, and quick search features in Kibana4 Understand the role of Elasticsearch in the ELK stack In Detail The ELK stack—Elasticsearch, Logstash, and Kibana, is a powerful combination of open source tools. Elasticsearch is for deep search and data analytics. Logstash is for centralized logging, log enrichment, and parsing. Kibana is for powerful and beautiful data visualizations. In short, the Elasticsearch ELK stack makes searching and analyzing data easier than ever before. This book will introduce you to the ELK (Elasticsearch, Logstash, and Kibana) stack, starting by showing you how to set up the stack by installing the tools, and basic configuration. You'll move on to building a basic data pipeline using the ELK stack. Next, you'll explore the key features of Logstash and its role in the ELK stack, including creating Logstash plugins, which will enable you to use your own customized plugins. The importance of Elasticsearch and Kibana in the ELK stack is also covered, along with various types of advanced data analysis, and a variety of charts, tables ,and maps. Finally, by the end of the book you will be able to develop full-fledged data pipeline using the ELK stack and have a solid understanding of the role of each of the components. Style and approach This book is a step-by-step guide, complete with various examples to solve your data analytics problems by using the ELK stack to explore and visualize data.


Ein praktischer Einstieg

Author: Florian Hopf

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 3864918278

Category: Computers

Page: 262

View: 7347

Elasticsearch ist ein auf Apache Lucene basierender Suchserver, der JSON-Dokumente speichern und durchsuchen kann. Durch den verteilten Aufbau ist die Ablage sehr großer Datenmengen möglich. Neben Volltextinhalten können auch strukturierte Daten verwaltet und mit Aggregationen leicht gruppiert und ausgelesen werden. Dokumente, Suchanfragen und administrative Aufgaben werden in JSON formuliert und per HTTP oder über die Java-API ausgetauscht. Das Buch stellt anhand eines durchgehenden Beispiels die Nutzung von Elasticsearch vor. Nach einem einführenden Kapitel, in dem eine klassische Suchanwendung von Grund auf aufgebaut wird, werden in den anschließenden Kapiteln jeweils unterschiedliche Aspekte genauer beleuchtet. Unter anderem werden die folgenden Themenbereiche angesprochen: • Umgang mit Text • Relevanz in Suchergebnissen • Möglichkeiten der Indizierung • Verteilung der Daten • Datenmodellierung • Aggregationen • Aspekte des Produktivbetriebs • Logdaten in Elasticsearch Der Großteil des Buches ist unabhängig von der Programmiersprache gehalten, es wird jedoch auch auf die Java- und JavaScript-APIs zum Zugriff auf Elasticsearch eingegangen. Der Leser hat nach der Lektüre das notwendige Rüstzeug, um eigene Anwendungen auf Basis von Elasticsearch umzusetzen.

Learning Elastic Stack 6.0

A beginner’s guide to distributed search, analytics, and visualization using Elasticsearch, Logstash and Kibana

Author: Pranav Shukla,Sharath Kumar

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1787285863

Category: Computers

Page: 434

View: 4459

Deliver end-to-end real-time distributed data processing solutions by leveraging the power of Elastic Stack 6.0 Key Features - Get to grips with the new features introduced in Elastic Stack 6.0 - Get valuable insights from your data by working with the different components of the Elastic stack such as Elasticsearch, Logstash, Kibana, X-Pack, and Beats - Includes handy tips and techniques to build, deploy and manage your Elastic applications efficiently on-premise or on the cloud Book Description The Elastic Stack is a powerful combination of tools for distributed search, analytics, logging, and visualization of data from medium to massive data sets. The newly released Elastic Stack 6.0 brings new features and capabilities that empower users to find unique, actionable insights through these techniques. This book will give you a fundamental understanding of what the stack is all about, and how to use it efficiently to build powerful real-time data processing applications. After a quick overview of the newly introduced features in Elastic Stack 6.0, you’ll learn how to set up the stack by installing the tools, and see their basic configurations. Then it shows you how to use Elasticsearch for distributed searching and analytics, along with Logstash for logging, and Kibana for data visualization. It also demonstrates the creation of custom plugins using Kibana and Beats. You’ll find out about Elastic X-Pack, a useful extension for effective security and monitoring. We also provide useful tips on how to use the Elastic Cloud and deploy the Elastic Stack in production environments. On completing this book, you’ll have a solid foundational knowledge of the basic Elastic Stack functionalities. You’ll also have a good understanding of the role of each component in the stack to solve different data processing problems. What you will learn - Familiarize yourself with the different components of the Elastic Stack - Get to know the new functionalities introduced in Elastic Stack 6.0 - Effectively build your data pipeline to get data from terabytes or petabytes of data into Elasticsearch and Logstash for searching and logging - Use Kibana to visualize data and tell data stories in real-time - Secure, monitor, and use the alerting and reporting capabilities of Elastic Stack - Take your Elastic application to an on-premise or cloud-based production environment Who this book is for This book is for data professionals who want to get amazing insights and business metrics from their data sources. If you want to get a fundamental understanding of the Elastic Stack for distributed, real-time processing of data, this book will help you. A fundamental knowledge of JSON would be useful, but is not mandatory. No previous experience with the Elastic Stack is required.

Mastering Machine Learning for Penetration Testing

Develop an extensive skill set to break self-learning systems using Python

Author: Chiheb Chebbi

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 178899311X

Category: Computers

Page: 276

View: 8630

Become a master at penetration testing using machine learning with Python Key Features Identify ambiguities and breach intelligent security systems Perform unique cyber attacks to breach robust systems Learn to leverage machine learning algorithms Book Description Cyber security is crucial for both businesses and individuals. As systems are getting smarter, we now see machine learning interrupting computer security. With the adoption of machine learning in upcoming security products, it’s important for pentesters and security researchers to understand how these systems work, and to breach them for testing purposes. This book begins with the basics of machine learning and the algorithms used to build robust systems. Once you’ve gained a fair understanding of how security products leverage machine learning, you'll dive into the core concepts of breaching such systems. Through practical use cases, you’ll see how to find loopholes and surpass a self-learning security system. As you make your way through the chapters, you’ll focus on topics such as network intrusion detection and AV and IDS evasion. We’ll also cover the best practices when identifying ambiguities, and extensive techniques to breach an intelligent system. By the end of this book, you will be well-versed with identifying loopholes in a self-learning security system and will be able to efficiently breach a machine learning system. What you will learn Take an in-depth look at machine learning Get to know natural language processing (NLP) Understand malware feature engineering Build generative adversarial networks using Python libraries Work on threat hunting with machine learning and the ELK stack Explore the best practices for machine learning Who this book is for This book is for pen testers and security professionals who are interested in learning techniques to break an intelligent security system. Basic knowledge of Python is needed, but no prior knowledge of machine learning is necessary.

Elasticsearch: A Complete Guide

Author: Bharvi Dixit,Rafal Kuc,Marek Rogozinski,Saurabh Chhajed

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1787287394

Category: Computers

Page: 826

View: 6689

End-to-end Search and Analytics About This Book Solve your data analytics problems with the Elastic Stack Improve your user search experience with Elasticsearch and develop your own Elasticsearch plugins Design your index, configure it, and distribute it — you'll also learn how it works Who This Book Is For This course is for anyone who wants to build efficient search and analytics applications. Some development experience is expected. What You Will Learn Install and configure Elasticsearch, Logstash, and Kibana Write CRUDE operations and other search functionalities using the Elasticsearch Python and Java Clients Build analytics using aggregations Set up and scale Elasticsearch clusters using best practices Master document relationships and geospatial data Build your own data pipeline using Elastic Stack Choose the appropriate amount of shards and replicas for your deployment Become familiar with the Elasticsearch APIs In Detail Elasticsearch is a modern, fast, distributed, scalable, fault tolerant, open source search and analytics engine. It provides a new level of control over how you can index and search even huge sets of data. This course will take you from the basics of Elasticsearch to using Elasticsearch in the Elastic Stack and in production. You'll start with the very basics: Elasticsearch terminology, installation, and configuring Elasticsearch. After this, you'll take a look at analytics and indexing, search, and querying. You'll learn how to create maps and visualizations. You'll also be briefed on cluster scaling, search and bulk operations, backups, and security. Then you'll be ready to get into Elasticsearch's internal functionalities including caches, Apache Lucene library, and its monitoring capabilities. You'll learn about the practical usage of Elasticsearch configuration parameters and how to use the monitoring API. You'll discover how to improve the user search experience, index distribution, segment statistics, merging, and more. Once you have mastered this, you'll dive into end-to-end visualize-analyze-log techniques with Elastic Stack (also known as the ELK stack). You'll explore Elasticsearch, Logstash, and Kibana and see how to make them work together to build fresh insights and business metrics out of data. You'll be able to use Elasticsearch with other de facto components in order to get the most out of Elasticsearch. By the end of this course, you'll have developed a full-fledged data pipeline. This Learning Path combines some of the best that Packt has to offer in one complete, curated package. It includes content from the following Packt products: Elasticsearch Essentials Mastering Elasticsearch, Second Edition Learning ELK Stack Style and approach This course aims to create a smooth learning path that will teach you how to effectively use Elasticsearch with other de facto components and get the most out of Elasticsearch. Through this comprehensive course, you'll learn the basics of Elasticsearch and progress to using Elasticsearch in the Elastic stack and in production.

Mastering Kibana 6.x

Visualize your Elastic Stack data with histograms, maps, charts, and graphs

Author: Anurag Srivastava

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1788834038

Category: Computers

Page: 376

View: 8921

Get to grips with Kibana and its advanced functions to create interactive visualizations and dashboards Key Features Explore visualizations and perform histograms, stats, and map analytics Unleash X-Pack and Timelion, and learn alerting, monitoring, and reporting features Manage dashboards with Beats and create machine learning jobs for faster analytics Book Description Kibana is one of the popular tools among data enthusiasts for slicing and dicing large datasets and uncovering Business Intelligence (BI) with the help of its rich and powerful visualizations. To begin with, Mastering Kibana 6.x quickly introduces you to the features of Kibana 6.x, before teaching you how to create smart dashboards in no time. You will explore metric analytics and graph exploration, followed by understanding how to quickly customize Kibana dashboards. In addition to this, you will learn advanced analytics such as maps, hits, and list analytics. All this will help you enhance your skills in running and comparing multiple queries and filters, influencing your data visualization skills at scale. With Kibana’s Timelion feature, you can analyze time series data with histograms and stats analytics. By the end of this book, you will have created a speedy machine learning job using X-Pack capabilities. What you will learn Create unique dashboards with various intuitive data visualizations Visualize Timelion expressions with added histograms and stats analytics Integrate X-Pack with your Elastic Stack in simple steps Extract data from Elasticsearch for advanced analysis and anomaly detection using dashboards Build dashboards from web applications for application logs Create monitoring and alerting dashboards using Beats Who this book is for Mastering Kibana 6.x is for you if you are a big data engineer, DevOps engineer, or data scientist aspiring to go beyond data visualization at scale and gain maximum insights from their large datasets. Basic knowledge of Elasticstack will be an added advantage, although not mandatory.

Mastering Elastic Stack

Author: Yuvraj Gupta,Ravi Kumar Gupta

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1786468050

Category: Computers

Page: 522

View: 6811

Get the most out of the Elastic Stack for various complex analytics using this comprehensive and practical guide About This Book Your one-stop solution to perform advanced analytics with Elasticsearch, Logstash, and Kibana Learn how to make better sense of your data by searching, analyzing, and logging data in a systematic way This highly practical guide takes you through an advanced implementation on the ELK stack in your enterprise environment Who This Book Is For This book cater to developers using the Elastic stack in their day-to-day work who are familiar with the basics of Elasticsearch, Logstash, and Kibana, and now want to become an expert at using the Elastic stack for data analytics. What You Will Learn Build a pipeline with help of Logstash and Beats to visualize Elasticsearch data in Kibana Use Beats to ship any type of data to the Elastic stack Understand Elasticsearch APIs, modules, and other advanced concepts Explore Logstash and it's plugins Discover how to utilize the new Kibana UI for advanced analytics See how to work with the Elastic Stack using other advanced configurations Customize the Elastic Stack and plugin development for each of the component Work with the Elastic Stack in a production environment Explore the various components of X-Pack in detail. In Detail Even structured data is useless if it can't help you to take strategic decisions and improve existing system. If you love to play with data, or your job requires you to process custom log formats, design a scalable analysis system, and manage logs to do real-time data analysis, this book is your one-stop solution. By combining the massively popular Elasticsearch, Logstash, Beats, and Kibana, elastic.co has advanced the end-to-end stack that delivers actionable insights in real time from almost any type of structured or unstructured data source. If your job requires you to process custom log formats, design a scalable analysis system, explore a variety of data, and manage logs, this book is your one-stop solution. You will learn how to create real-time dashboards and how to manage the life cycle of logs in detail through real-life scenarios. This book brushes up your basic knowledge on implementing the Elastic Stack and then dives deeper into complex and advanced implementations of the Elastic Stack. We'll help you to solve data analytics challenges using the Elastic Stack and provide practical steps on centralized logging and real-time analytics with the Elastic Stack in production. You will get to grip with advanced techniques for log analysis and visualization. Newly announced features such as Beats and X-Pack are also covered in detail with examples. Toward the end, you will see how to use the Elastic stack for real-world case studies and we'll show you some best practices and troubleshooting techniques for the Elastic Stack. Style and approach This practical guide shows you how to perform advanced analytics with the Elastic stack through real-world use cases. It includes common and some not so common scenarios to use the Elastic stack for data analysis.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

View: 8908

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.


Sicherheitslücken im Internet der Dinge erkennen und schließen

Author: Nitesh Dhanjani

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 3864919282

Category: Computers

Page: 302

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In Zukunft werden Milliarden "Dinge" über das Internet miteinander verbunden sein. Hierdurch entstehen jedoch auch gigantische Sicherheitsrisiken. In diesem Buch beschreibt der international renommierte IT-Sicherheitsexperte Nitesh Dhanjani, wie Geräte im Internet of Things von Angreifern missbraucht werden können – seien es drahtlose LED-Lampen, elektronische Türschlösser, Babyfone, Smart-TVs oder Autos mit Internetanbindung. Wenn Sie Anwendungen für Geräte entwickeln, die mit dem Internet verbunden sind, dann unterstützt Dhanjani Sie mit diesem Leitfaden bei der Erkennung und Behebung von Sicherheitslücken. Er erklärt Ihnen nicht nur, wie Sie Schwachstellen in IoT-Systemen identifizieren, sondern bietet Ihnen auch einen umfassenden Einblick in die Taktiken der Angreifer. In diesem Buch werden Sie • Design, Architektur und sicherheitstechnische Aspekte drahtloser Beleuchtungssysteme analysieren, • verstehen, wie elektronische Türschlösser geknackt werden, • Mängel im Sicherheitsaufbau von Babyfonen untersuchen, • die Sicherheitsfunktionen von Smart-Home-Geräten bewerten, • Schwachstellen von Smart-TVs kennenlernen, • Sicherheitslücken "intelligenter" Autos erforschen, • realistische Angriffsszenarios verstehen, die auf der gängigen Nutzung von IoT-Geräten durch Anwender beruhen. Darüber hinaus zeigt Ihnen Nitesh Dhanjani Prototyping-Methoden, die Sicherheitsfragen bereits bei den allerersten Entwürfen berücksichtigen. Schließlich erhalten Sie einen Ausblick auf neue Angriffsformen, denen IoTSysteme in Zukunft ausgesetzt sein werden. Stimmen zur Originalausgabe: "Dieses Buch enthüllt Sicherheitslücken, mit denen schon in naher Zukunft Milliarden vernetzter Geräte infiziert sein werden. Es bietet praktische Anleitungen zur Bewältigung aufkommender Sicherheitsrisiken für Verbraucher, Entwickler und Studierende gleichermaßen." Prof. em.

Groovy im Einsatz

Author: Dierk König

Publisher: N.A

ISBN: 9783446412385

Category: Computer Sciences

Page: 597

View: 2697


Semantic Web


Author: Pascal Hitzler,Markus Krötzsch,Sebastian Rudolph,York Sure

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3540339949

Category: Computers

Page: 277

View: 6525

Das Buch Semantic Web – Grundlagen vermittelt als erstes deutschsprachiges Lehrbuch die Grundlagen des Semantic Web in verständlicher Weise. Es ermöglicht einen einfachen und zügigen Einstieg in Methoden und Technologien des Semantic Web und kann z.B. als solide Grundlage für die Vorbereitung und Durchführung von Vorlesungen genutzt werden. Die Autoren trennen dabei sauber zwischen einer intuitiven Hinführung zur Verwendung semantischer Technologien in der Praxis einerseits, und der Erklärung formaler und theoretischer Hintergründe andererseits. Nur für letzteres werden Grundkenntnisse in Logik vorausgesetzt, die sich bei Bedarf jedoch durch zusätzliche Lektüre und mit Hilfe eines entsprechenden Kapitels im Anhang aneignen lassen. Das Lehrbuch richtet sich primär an Studenten mit Grundkenntnissen in Informatik sowie an interessierte Praktiker welche sich im Bereich Semantic Web fortbilden möchten. Aus den Rezensionen: "... RDF, RDF-S und OWL. Diese Sprachen ... werden von den Autoren dargestellt. Bei der Darstellung ... fallen sie selten zu schwierigen Fachslang, sondern liefern eine gut nachvollziehbare Schilderung mit einfachen Beispielen, auch Übungsaufgaben runden die Kapitel ab. ... Semantic Web ist ein einfach geschriebenes und anschauliches Buch, das In die Grundkonzepte der Semantic-Web-Techniken einführt. Wer sich schnell in RDF, RDF-S und Co. einarbeiten muss und etwas Vorbildung in Logik und Algebra mitbringt, der trifft mit diesem Lehrbuch sicherlich eine gute Wahl ..." (http://www.literaturnetz.com/content/view/8742/44/)


Eine kompakte Einführung

Author: Kelsey Hightower,Brendan Burns,Joe Beda

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 396088429X

Category: Computers

Page: 204

View: 630

Es heißt, dass Google über zwei Milliarden Anwendungscontainer pro Woche deployt. Wie ist das möglich? Diese Frage hat Google mit einem Projekt namens Kubernetes beantwortet, einem Cluster-Orchestrierer, der das Bauen, Deployen und Warten skalierbarer, verteilter Systeme in der Cloud radikal vereinfacht. Dieser praktische Leitfaden zeigt Ihnen, wie Kubernetes und die Container-Technologie Ihnen helfen können, in Bezug auf Schnelligkeit, Agilität, Zuverlässigkeit und Effizienz in ganz neue Bereiche vorzudringen. Die Autoren Kelsey Hightower, Brendan Burns und Joe Beda haben bei Google und in anderen Firmen mit Kubernetes gearbeitet und erklären Ihnen, wie sich dieses System in den Lebenszyklus einer verteilten Anwendung einfügt. Sie werden lernen, wie Sie Tools und APIs einsetzen, um skalierbare, verteilte Systeme zu automatisieren – egal ob es sich um Online-Services, Systeme zum maschinellen Lernen oder ein Cluster aus Raspberry Pis handelt. Lernen Sie die Herausforderungen verteilter Systeme kennen, die Sie mit Kubernetes angehen können.Tauchen Sie ein in die containerisierte Anwendungsentwicklung und nutzen Sie dabei zum Beispiel Docker-Container.Erstellen Sie Container im Docker-Image-Format mit Kubernetes und lassen Sie sie über die Docker-Runtime ausführen.Begutachten Sie die zentralen Konzepte und API-Objekte von Kubernetes, die notwendig sind, um Anwendungen produktiv laufen zu lassen.Rollen Sie neue Softwareversionen zuverlässig ohne Downtime oder Fehler aus.Lernen Sie aus Beispielen zum Entwickeln und Deployen realer Anwendungen in Kubernetes.

Einführung in Apache Solr

Author: Markus Klose,Daniel Wrigley

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955614220

Category: Computers

Page: 336

View: 730

Eine leistungsfähige Volltextsuche ist heute auf Websites, in Online-Shops oder auch im Unternehmen nicht mehr Kür, sondern Pflicht. Gefragt ist eine flexible Suchtechnologie, die auf unterschiedlichsten Systemen genutzt werden kann. Hier kommt Apache Solr ins Spiel: Dieser Open-Source-Suchserver bietet Entwicklern auf Basis von Standard-Webtechnologien eine mächtige und dabei einfach zu integrierende und zu benutzende Search Engine. Einführung in Apache Solr bietet einen fundierten Einstieg in die Suchtechnologie: Der Leser wird in die Lage versetzt, eine individuelle Suchlösung auf Basis von Apache Solr aufzusetzen. Beschrieben wird, aus welchen Komponenten Solr sich zusammensetzt, wie die Indexierung konfiguriert und manipuliert werden kann und welche Einstellungsmöglichkeiten es für die Suche gibt. Mit zahlreichen Beispielkonfigurationen, Tipps und Pitfalls aus der Praxis der Autoren


Author: Peter Eisentraut,Bernd Helmle

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993622

Category: Computers

Page: 412

View: 5292

PostgreSQL hat sich bei professionellen Datenbankadministratoren als hoch performantes und robustes Datenbanksystem durchgesetzt. PostgreSQL ist freie Software, wird seit Ende der 80er Jahre von einer engagierten Community ständig weiterentwickelt und besitzt die Eigenschaften, Zuverlässigkeit und Performance kommerzieller Datenbanksysteme. Die Autoren sind aktive Entwicklungsmitglieder der PostgreSQL Community und geschätzte Datenbankexperten. Die 3. Auflage von PostgreSQL Administration behandelt die im September 2012 erschienene Version 9.2. Die neue Version enthält gerade im Bereich Replikation, Konfiguration und Performance viele Verbesserungen.

Mobilitätsrevolution in der Automobilindustrie

Letzte Ausfahrt digital!

Author: Sebastian Wedeniwski

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3662447835

Category: Computers

Page: 302

View: 2194

Internet der Dinge, Cloud Computing, vernetztes Fahrzeug, Big Data, Analytics – was hat all dies eigentlich mit der Automobilindustrie zu tun? Dieses Buch gibt Auskunft über die Zukunft der Mobilität: die Trends, die sich aus Digitalisierung, Vernetzung, Individualisierung und Datenfokussierung ergeben. Der Automobilindustrie steht eine grundlegende Transformation bevor. Vor allem die großen, traditionellen Unternehmen werden sich umstellen müssen, neue Geschäftsmodelle entwickeln und diese flexibel umsetzen, mit Hilfe entsprechender Unternehmensarchitekturen. Der Schlüsselbegriff dabei: Geschäftskompetenzen. Die digitale Zukunft des Fahrzeugs hat bereits begonnen – wer wird sie mitgestalten?

Das Beste an JavaScript

Author: Douglas Crockford,Peter Klicman

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897218763

Category: JavaScript (Computer program language)

Page: 163

View: 5069


jQuery Kochbuch

Author: Thomas Demming

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897219999


Page: 460

View: 1172


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: 4283

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

Linux server hacks

Author: Rob Flickenger

Publisher: O'Reilly Verlag DE

ISBN: 9783897213616

Category: Client/server computing

Page: 246

View: 8958


Struktur Und Interpretation Von Computerprogrammen/ Structure and Interpretation of Computer Programs

Eine Informatik-einfhrung/ a Computer Science Introduction

Author: Harold Abelson,Julie Sussman,Gerald Jay Sussman

Publisher: Springer

ISBN: 9783540423423

Category: Computers

Page: 682

View: 4705

Die Übersetzung der bewährten Einführung in die Informatik, entstanden am Massachusetts Institute of Technology (MIT), wird seit Jahren erfolgreich in der Lehre eingesetzt. Schritt für Schritt werden Konstruktion und Abstraktion von Daten und Prozeduren dargestellt. Von der Modularisierung bis zum Problemlösen mit Registermaschinen werden verschiedene Programmierparadigmen entwickelt und die effektive Handhabung von Komplexität gezeigt. Als Programmiersprache wird SCHEME verwendet, ein Dialekt von LISP. Alle Programme laufen in jeder dem IEEE-Standard entsprechenden SCHEME-Implementierung.