واد داده ها: چگونه آزمایش های خود را مقاوم و قابل تکرار کنیم ، نمای کلی از مفاهیم و مهارت های اساسی در دست زدن به داده ها ، که در حوزه های مختلف علمی مشترک هستند ، ارائه می دهد. خوانندگان درک خوبی از مراحل انجام یک مطالعه علمی پیدا می کنند و برخی از عواملی را که یک مطالعه را قوی و قابل تکرار می کند درک می کنند. این کتاب چندین ماژول اصلی مانند طراحی آزمایشی ، پاکسازی و آماده سازی داده ها ، تجزیه و تحلیل آماری ، مدیریت داده و گزارش برای درک کامل مفاهیم ارائه شده ، هیچ دانش تخصصی در مورد آمار و یا برنامه نویسی رایانه مورد نیاز نیست.
این کتاب منبع ارزشمندی برای دانشجویان ونقشه برداری از داده ها در انبار داده ها فرآیند ایجاد پیوند بین دو جدول / ویژگی های مدل داده مجزا (منبع و هدف) است. برای کمک به صرفه جویی در هزینه پردازنده ، در بسیاری از مراحل چرخه زندگی DW ، تهیه نقشه مورد نیاز است. هر مرحله نیازها و چالش های منحصر به فرد خود را دارد. بنابراین ، بسیاری از متخصصان انبار داده می خواهند نقشه برداری داده ها را بیاموزند تا از یک توسعه دهنده ETL (استخراج ، تبدیل و بارگذاری داده ها بین پایگاه داده ها) به سمت یک نقش ساز مدل داده حرکت کنند. نقشه برداری داده ها برای طراحی انبار دادهدانش اولیه و پیشرفته ای را در مورد هوش تجاری و مفاهیم انبار داده از جمله سناریوهای واقعی فراهم می کند که تکنیک های استاندارد را در پروژه ها در حوزه های مختلف اعمال می کند. خوانندگان پس از مطالعه این کتاب ، اهمیت نقشه برداری از داده ها را در چرخه عمر انبار داده ها درک می کنند.
تمام مراحل انبار کردن داده ها و نقش نقشه برداری داده ها را در هر یک پوشش می دهد
شامل یک استراتژی و تکنیک نقشه برداری داده ها است که می تواند در بسیاری از شرایط استفاده شود
بر اساس سالها تجربه نویسنده در دنیای واقعی برای طراحی راه حل ها
محققان تحصیلات تکمیلی علوم پزشکی پزشکی و بهداشتی است که به طور کلی علاقه مند به دستکاری داده ها برای تکرارپذیری
و کارآیی بیشتر تحقیقات خود هستند.مطالب را با لحنی غیر رسمی و با مثالهای فراوان گرفته شده از برنامه روزمره در آزمایشگاهها ارائه می دهد
می تواند برای خودآموزی یا به عنوان کتاب اختیاری برای دوره های فنی بیشتر استفاده شود
یک رویکرد میان رشته ای را به ارمغان می آورد که ممکن است در مناطق مختلف علوم اعمال شود

واد داده ها: چگونه آزمایش های خود را مقاوم و قابل تکرار کنیم ، نمای کلی از مفاهیم و مهارت های اساسی در دست زدن به داده ها ، که در حوزه های مختلف علمی مشترک هستند ، ارائه می دهد. خوانندگان درک خوبی از مراحل انجام یک مطالعه علمی پیدا می کنند و برخی از عواملی را که یک مطالعه را قوی و قابل تکرار می کند درک می کنند. این کتاب چندین ماژول اصلی مانند طراحی آزمایشی ، پاکسازی و آماده سازی داده ها ، تجزیه و تحلیل آماری ، مدیریت داده و گزارش برای درک کامل مفاهیم ارائه شده ، هیچ دانش تخصصی در مورد آمار و یا برنامه نویسی رایانه مورد نیاز نیست.
این کتاب منبع ارزشمندی برای دانشجویان ونقشه برداری از داده ها در انبار داده ها فرآیند ایجاد پیوند بین دو جدول / ویژگی های مدل داده مجزا (منبع و هدف) است. برای کمک به صرفه جویی در هزینه پردازنده ، در بسیاری از مراحل چرخه زندگی DW ، تهیه نقشه مورد نیاز است. هر مرحله نیازها و چالش های منحصر به فرد خود را دارد. بنابراین ، بسیاری از متخصصان انبار داده می خواهند نقشه برداری داده ها را بیاموزند تا از یک توسعه دهنده ETL (استخراج ، تبدیل و بارگذاری داده ها بین پایگاه داده ها) به سمت یک نقش ساز مدل داده حرکت کنند. نقشه برداری داده ها برای طراحی انبار دادهدانش اولیه و پیشرفته ای را در مورد هوش تجاری و مفاهیم انبار داده از جمله سناریوهای واقعی فراهم می کند که تکنیک های استاندارد را در پروژه ها در حوزه های مختلف اعمال می کند. خوانندگان پس از مطالعه این کتاب ، اهمیت نقشه برداری از داده ها را در چرخه عمر انبار داده ها درک می کنند.
تمام مراحل انبار کردن داده ها و نقش نقشه برداری داده ها را در هر یک پوشش می دهد
شامل یک استراتژی و تکنیک نقشه برداری داده ها است که می تواند در بسیاری از شرایط استفاده شود
بر اساس سالها تجربه نویسنده در دنیای واقعی برای طراحی راه حل ها
محققان تحصیلات تکمیلی علوم پزشکی پزشکی و بهداشتی است که به طور کلی علاقه مند به دستکاری داده ها برای تکرارپذیری
و کارآیی بیشتر تحقیقات خود هستند.مطالب را با لحنی غیر رسمی و با مثالهای فراوان گرفته شده از برنامه روزمره در آزمایشگاهها ارائه می دهد
می تواند برای خودآموزی یا به عنوان کتاب اختیاری برای دوره های فنی بیشتر استفاده شود
یک رویکرد میان رشته ای را به ارمغان می آورد که ممکن است در مناطق مختلف علوم اعمال شود