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Morowczynski, Mark: The Definitive Guide to KQL: Using Kusto Query Language for operations, defending, and threat hunting
The Definitive Guide to KQL: Using Kusto Query Language for operations, defending, and threat hunting , Turn the avalanche of raw data from Azure Data Explorer, Azure Monitor, Microsoft Sentinel, and other Microsoft data platforms into actionable intelligence with KQL (Kusto Query Language). Experts in information security and analysis guide you through what it takes to automate your approach to risk assessment and remediation, speeding up detection time while reducing manual work using KQL. This accessible and practical guidedesigned for a broad range of people with varying experience in KQLwill quickly make KQL second nature for information security. Solve real problems with Kusto Query Language and build your competitive advantage: Learn the fundamentals of KQLwhat it is and where it is used Examine the anatomy of a KQL query Understand why data summation and aggregation is important See examples of data summation, including count, countif, and dcount Learn the benefits of moving from raw data ingestion to a more automated approach for security operations Unlock how to write efficient and effective queries Work with advanced KQL operators, advanced data strings, and multivalued strings Explore KQL for day-to-day admin tasks, performance, and troubleshooting Use KQL across Azure, including app services and function apps Delve into defending and threat hunting using KQL Recognize indicators of compromise and anomaly detection Learn to access and contribute to hunting queries via GitHub and workbooks via Microsoft Entra ID , >
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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, 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 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 Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Common Data Service Database Capacity (NCE)
Common Data Service Database Capacity (NCE) (CFQ7TTC0LHRL:0002)
Preis: 453.95 € | Versand*: 0.00 € -
Dynamics 365 Business Central Database Capacity (NCE)
Dynamics 365 Business Central Database Capacity (NCE) (CFQ7TTC0HD3R:0001)
Preis: 115.95 € | Versand*: 0.00 €
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Was sind typische Anwendungsgebiete von Query-Technologien in der IT-Branche?
Typische Anwendungsgebiete von Query-Technologien in der IT-Branche sind Datenbankabfragen, Business Intelligence und Datenanalyse. Sie werden verwendet, um Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren, zu filtern und zu analysieren. Query-Technologien ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.
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Wie baut man einen Query Builder richtig in Laravel 9?
In Laravel 9 kannst du einen Query Builder verwenden, indem du die `DB`-Fassade verwendest. Du kannst eine Datenbankverbindung herstellen und dann verschiedene Methoden wie `select`, `where`, `orderBy` usw. verwenden, um deine Abfrage zu erstellen. Am Ende kannst du die `get`-Methode aufrufen, um die Ergebnisse abzurufen.
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Wie kann man effektiv und sicher eine Datenbank verwalten, um die Datensicherheit und effiziente Datenabfrage zu gewährleisten?
1. Regelmäßige Backups erstellen, um Datenverlust zu vermeiden. 2. Zugriffsrechte für Benutzer einschränken, um unbefugten Zugriff zu verhindern. 3. Aktualisierungen und Patches regelmäßig installieren, um Sicherheitslücken zu schließen.
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Wie können wir die Effizienz der Datenabfrage in unserer Datenbank verbessern?
1. Indizierung von häufig abgefragten Datenfeldern in der Datenbank. 2. Verwendung von optimierten Abfragen und Indexen. 3. Regelmäßige Überwachung und Optimierung der Datenbankleistung.
Ähnliche Suchbegriffe für Query:
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Dynamics 365 Business Central Database Capacity Overage (NCE)
Dynamics 365 Business Central Database Capacity Overage (NCE) (CFQ7TTC0HD3R:0003)
Preis: 59.95 € | Versand*: 0.00 € -
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren (Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter)
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren , Dieses Buch erklärt ausgewählte Techniken der fortgeschrittenen Datenanalyse. In 10 eigenständigen Kapiteln werden dazu einführende und komplexe Datenbeispiele in R analysiert und interpretiert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220701, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Pearson Studium - Psychologie##, Autoren: Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 304, Themenüberschrift: COMPUTERS / Mathematical & Statistical Software, Keyword: Datenanalyse Fortgeschrittene; Diagnostik; Methodik; R Programm; Statistik, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Psychologie / Forschung, Experimente, Methoden~Erforschung~Forschung~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik, Fachkategorie: Psychologie~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software, Warengruppe: HC/Psychologie/Psychologische Ratgeber, Fachkategorie: Forschungsmethoden, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Länge: 241, Breite: 173, Höhe: 17, Gewicht: 525, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: NIEDERLANDE (NL), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2781061
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 € -
Steinberg Systems Schichtdickenmessgerät - 0 - 2000 μm - ±3 % + 1 μm - Datenanalyse SBS-TG-3000
In Sekundenschnelle Lackschichten messen – mit dem Schichtdickenmessgerät von Steinberg Systems kein Problem! Das hochsensible Gerät ermittelt automatisch, wie stark verschiedene Schichten, wie etwa Farbe oder Kunststoffe, auf ferromagnetischen Metallen sind. Die vielen Funktionen und exakten Messergebnisse machen das Gerät zum Muss in jeder Autowerkstatt. Umfangreicher geht’s kaum: Das Lackmessgerät bietet neben verstellbarer Display-Helligkeit und Alarm-Lautstärke viele Funktionen: automatisch rotierende Anzeige und Abschaltung, Analysesoftware mit verschiedenen Darstellungen der Messwerte, verschiedene Modi sowie die Batterie-Warnanzeige. Die gemessenen Werte übertragen Sie per Bluetooth bequem auf den Rechner. Dank spezieller App behalten Sie den Überblick über die Daten. Der Lacktester verfügt zudem über eine integrierte, hochempfindliche Sonde. Diese misst auf ±3 % + 1 μm genau. Vor der Messung justieren Sie das Gerät schnell und einfach mittels Nullpunkt- oder Mehrpunktkalibrierung. Dazu verwenden Sie im besten Fall eine unbeschichtete Probe des Substrates, das Sie messen möchten. Alternativ eignet sich auch eine glatte Nullplatte. Mit dem Lackdicken-Messer prüfen Sie die Dicke nichtmagnetischer Schichten auf verschiedenen Oberflächen, beispielsweise auf Edelstahl, Eisen, Aluminium oder Kupfer. Dazu nutzt das Gerät die Wirbelstromprüfung. Diese ermöglicht Ihnen die zerstörungsfreie Messung mit einem hohen Messbereich von 0 - 2000 μm. Die Ergebnisse lesen Sie bequem auf dem klaren LCD ab.
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Pagan Online
Pagan Online
Preis: 23.17 € | Versand*: 0.00 €
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Wie lässt sich die Leistungsfähigkeit einer Abfragesprache wie SQL oder MongoDB Query Language am besten nutzen?
Die Leistungsfähigkeit einer Abfragesprache wie SQL oder MongoDB Query Language lässt sich am besten nutzen, indem man effiziente Abfragen schreibt, die nur die benötigten Daten abrufen. Indexe können verwendet werden, um die Abfragegeschwindigkeit zu verbessern. Zudem ist es wichtig, die Datenbank richtig zu modellieren, um die Leistung zu optimieren.
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Wie können private Nutzer ihre Online-Datensicherheit gewährleisten?
1. Verwenden Sie starke Passwörter und ändern Sie diese regelmäßig. 2. Aktualisieren Sie Ihre Software und Antivirenprogramme. 3. Seien Sie vorsichtig beim Teilen persönlicher Informationen und nutzen Sie sichere Verbindungen (z.B. VPN).
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Wie funktioniert eine Datenabfrage in einer relationalen Datenbank? Was sind die wichtigsten Schritte, um eine erfolgreiche Abfrage in einem Informationssystem durchzuführen?
Eine Datenabfrage in einer relationalen Datenbank erfolgt durch die Verwendung von SQL (Structured Query Language). Der Benutzer gibt ein SQL-Statement ein, das spezifische Kriterien für die Abfrage definiert. Die Datenbank führt die Abfrage aus und liefert die entsprechenden Ergebnisse zurück. Wichtige Schritte für eine erfolgreiche Abfrage sind das Verstehen der Datenstruktur, das Formulieren einer präzisen Abfrage und das Überprüfen der Ergebnisse auf Richtigkeit.
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Was sind die wichtigsten Vorteile der Datenintegration für Unternehmen? Wie kann eine effektive Datenintegration die Geschäftsprozesse verbessern?
Die wichtigsten Vorteile der Datenintegration für Unternehmen sind die Verbesserung der Datenqualität, die Steigerung der Effizienz und die Schaffung eines einheitlichen Datenbestands. Eine effektive Datenintegration kann die Geschäftsprozesse verbessern, indem sie Echtzeit-Einblicke ermöglicht, die Entscheidungsfindung unterstützt und die Reaktionsfähigkeit auf Veränderungen erhöht. Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen können Unternehmen auch datengesteuerte Strategien entwickeln und Wettbewerbsvorteile erzielen.
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