Programowanie
Joey D'Antoni, Louis Davidson, Allan Hirt, John...
Deploying SQL Server on Azure virtual machines allows you to work on full versions of SQL Server in the cloud without having to maintain on-premises hardware. The book begins by introducing you to the SQL portfolio in Azure and takes you through SQL Server IaaS scenarios, before explaining the factors that you need to consider while choosing an OS for SQL Server in Azure VMs. As you progress through the book, you'll explore different VM options and deployment choices for IaaS and understand platform availability, migration tools, and best practices in Azure. In later chapters, you'll learn how to configure storage to achieve optimized performance. Finally, you'll get to grips with the concept of Azure Hybrid Benefit and find out how you can use it to maximize the value of your existing on-premises SQL Server.By the end of this book, you'll be proficient in administering SQL Server on Microsoft Azure and leveraging the tools required for its deployment.
Startup, scaleup, klęska. 42 ścieżki rozwijania biznesu w duchu Lean i Agile
Jurgen Appelo
Zakładaniu startupu towarzyszą marzenia. By mogły się spełnić, firma musi się rozwinąć i pomyślnie przejść proces skalowania. O tym, że nie jest to łatwe, przekonało się już wielu przedsiębiorców. Aby się udało, trzeba umieć tworzyć i utrzymywać modele biznesowe, a także wiedzieć, kiedy i jak się z nich wycofać. Każdy chce skalować swoją firmę, ale niekiedy deskalowanie jest najlepszym rozwiązaniem. Cóż więc zrobić? Poznać odpowiednie narzędzia i dowiedzieć się, kiedy i jak z nich skorzystać. Ta książka zawiera bezcenne rady dla każdego, kto chce wprowadzić na rynek nowy produkt czy usługę. Pokazuje, jak liderzy tworzą wizję innowacyjnego produktu i przedstawiają oczekiwane korzyści dla użytkowników. Opisano tu różne opcje finansowania, zasady budowania zespołu pracowników, a także problemy związane z wprowadzaniem produktu na rynek. Narzędzia i wskazówki, które tu znajdziesz, mają przyspieszać rozwój biznesu działającego w nurcie Lean i Agile. Odnoszą się one do takich tematów jak praca z zespołem rozproszonym, optymalizacja przepływu pracy czy mapy podróży użytkownika. W książce: jaki jest naturalny cykl życia firm i jak nim zwinnie zarządzać jak i po co tworzyć biznesowe patchworki, koła wartości i protopersony co to jest wir innowacyjności i co ma wspólnego refleksja z usprawnieniami które wskaźniki są przydatne przy kierowaniu biznesu na ścieżkę rozwoju lejki rekrutacji, testy behawioralne i zarządzanie talentami jak przygotować startup na skalowanie Zakładasz startup? Pilnuj, by tego nie schrzanić!
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck
Metody statystyczne są kluczowym narzędziem w data science, mimo to niewielu analityków danych zdobyło wykształcenie w ich zakresie. Może im to utrudniać uzyskiwanie dobrych efektów. Zrozumienie praktycznych zasad statystyki okazuje się ważne również dla programistów R i Pythona, którzy tworzą rozwiązania dla data science. Kursy podstaw statystyki rzadko jednak uwzględniają tę perspektywę, a większość podręczników do statystyki w ogóle nie zajmuje się narzędziami wywodzącymi się z informatyki. To drugie wydanie popularnego podręcznika statystyki przeznaczonego dla analityków danych. Uzupełniono je o obszerne przykłady w Pythonie oraz wyjaśnienie, jak stosować poszczególne metody statystyczne w problemach data science, a także jak ich nie używać. Skoncentrowano się też na tych zagadnieniach statystyki, które odgrywają istotną rolę w data science. Wyjaśniono, które koncepcje są ważne i przydatne z tej perspektywy, a które mniej istotne i dlaczego. Co ważne, poszczególne koncepcje i zagadnienia praktyczne przedstawiono w sposób przyswajalny i zrozumiały również dla osób nienawykłych do posługiwania się statystyką na co dzień. W książce między innymi: analiza eksploracyjna we wstępnym badaniu danych próby losowe a jakość dużych zbiorów danych podstawy planowania eksperymentów regresja w szacowaniu wyników i wykrywaniu anomalii statystyczne uczenie maszynowe uczenie nienadzorowane a znaczenie danych niesklasyfikowanych Statystyka: klasyczne narzędzia w najnowszych technologiach!
Sterowanie programowalne. Od mikrokontrolera do sterownika PLC
Witold Krieser
Urządzenia elektryczne pod Twoją kontrolą Sterowanie jest procesem, w którym sygnały wejściowe odpowiednio oddziaływują na wyjścia – zgodnie z regułami sterowania, czyli odpowiednimi algorytmami. Owe algorytmy można realizować na wiele różnych sposobów, m.in. przez bramki logiczne i układy mikrokontrolerów, z czym wiąże się pojęcie sterowników swobodnie programowalnych PLC. Na nich właśnie skupia się autor niniejszej książki. Poradnik zapozna Cię m.in. z podstawami programowania w języku LD. Podpowie też kilka ciekawych projektów programów w tym języku. Znajdziesz tu ogólny opis technik sterowania – w szczególności sterowania programowalnego. Przydać może Ci się także zawarta w książce dokumentacja programów na sterowniki PLC w języku LD, stanowiąca listę przyporządkowań i schemat podłączeń elektrycznych do sterownika. UWAGA – ta książka stanowi świetne uzupełnienie wiedzy dla uczniów kształcących się w zawodach elektryk, technik elektryk, mechatronik, technik mechatronik i technik automatyk!
P. Taylor Goetz, Peter T Goetz, Brian...
Krishnaswamy Venkataraman, Anindita Basak, Ryan Murphy, Manpreet...
Microsoft Azure is a very popular cloud computing service used by many organizations around the world. Its latest analytics offering, Stream Analytics, allows you to process and get actionable insights from different kinds of data in real-time. This book is your guide to understanding the basics of how Azure Stream Analytics works, and building your own analytics solution using its capabilities. You will start with understanding what Stream Analytics is, and why it is a popular choice for getting real-time insights from data. Then, you will be introduced to Azure Stream Analytics, and see how you can use the tools and functions in Azure to develop your own Streaming Analytics. Over the course of the book, you will be given comparative analytic guidance on using Azure Streaming with other Microsoft Data Platform resources such as Big Data Lambda Architecture integration for real time data analysis and differences of scenarios for architecture designing with Azure HDInsight Hadoop clusters with Storm or Stream Analytics. The book also shows you how you can manage, monitor, and scale your solution for optimal performance.By the end of this book, you will be well-versed in using Azure Stream Analytics to develop an efficient analytics solution that can work with any type of data.
Streamlit for Data Science. Create interactive data apps in Python - Second Edition
Tyler Richards, Adrien Treuille
If you work with data in Python and are looking to create data apps that showcase ML models and make beautiful interactive visualizations, then this is the ideal book for you. Streamlit for Data Science, Second Edition, shows you how to create and deploy data apps quickly, all within Python. This helps you create prototypes in hours instead of days!Written by a prolific Streamlit user and senior data scientist at Snowflake, this fully updated second edition builds on the practical nature of the previous edition with exciting updates, including connecting Streamlit to data warehouses like Snowflake, integrating Hugging Face and OpenAI models into your apps, and connecting and building apps on top of Streamlit databases. Plus, there is a totally updated code repository on GitHub to help you practice your newfound skills.You'll start your journey with the fundamentals of Streamlit and gradually build on this foundation by working with machine learning models and producing high-quality interactive apps. The practical examples of both personal data projects and work-related data-focused web applications will help you get to grips with more challenging topics such as Streamlit Components, beautifying your apps, and quick deployment.By the end of this book, you'll be able to create dynamic web apps in Streamlit quickly and effortlessly.
Struktury danych i algorytmy w języku C#. Projektowanie efektywnych aplikacji
Marcin Jamro
C# jest nowoczesnym i elastycznym językiem programowania. Aby w pełni skorzystać z jego zalet, trzeba płynnie posługiwać się dostępnymi w nim strukturami danych i algorytmami, pozwalają one bowiem na efektywnie organizowanie danych i mają znaczący wpływ na wydajność aplikacji. Z punktu widzenia programisty kluczowe jest ich właściwe zaimplementowanie: wybór właściwej struktury danych i związanego z nią algorytmu stanowi o jakości tworzonego kodu. Na przykład w celu wykonywania wysokowydajnych operacji na zbiorach warto użyć zbioru haszowanego. Inne konstrukcje umożliwiają rozwiązywanie kolejnych problemów. Dzięki tej książce nauczysz się używania struktur danych i implementacji najważniejszych algorytmów w języku C#. Najpierw zapoznasz się z najprostszymi strukturami danych o swobodnym dostępie - z tablicami oraz listami. Wyjaśniono tu również działanie struktur danych o dostępie sekwencyjnym, opartych na stosach i kolejkach. Przedstawiono zastosowanie słowników, dzięki którym można mapować klucze na wartości i prowadzić szybkie wyszukiwanie. Przystępnie opisano korzystanie z najbardziej zaawansowanych konstrukcji, takich jak drzewo binarne, binarne drzewo poszukiwań, drzewo samorównoważące się i kopiec. W końcowej części książki znajdziesz ciekawą analizę stosowania grafów i związanych z nimi algorytmów, takich jak przeszukiwanie grafu, minimalne drzewo rozpinające, kolorowanie węzłów oraz znajdowanie najkrótszej ścieżki. Najciekawsze zagadnienia ujęte w książce: różne typy danych w C#: wartościowe i referencyjne tablice i listy oraz algorytmy sortowania operacje na zbiorach oraz wbudowany typ HashSet struktury drzewiaste i kopce: binarne, dwumianowe oraz Fibonacciego algorytmy oparte na grafach, w tym algorytm Dijkstry C#. Liczy się algorytm i odpowiednia struktura danych!