Programowanie

Pragmatyczny programista. Od czeladnika do mistrza. Wydanie II

David Thomas, Andrew Hunt

Wydanie jubileuszowe z okazji 20. rocznicy pierwszej edycji Programiści dysponują coraz lepszym, szybszym i wszechstronniejszym sprzętem. Pojawiają się nowe języki programowania i nowe paradygmaty tworzenia architektury oprogramowania. Są jednak rzeczy, które w świecie programowania pozostają stałe i niezmienne. Wciąż proces stawania się programistą wymaga od adeptów tego rzemiosła sporego wysiłku. Akt kodowania to za mało. Trzeba zmienić sposób myślenia, nawyki, zachowania i oczekiwania. Konieczne jest świadome dążenie do stosowania dobrych praktyk. Jeśli pilnuje się jakości swojej pracy i nieustannie pamięta, co i po co się robi, można w końcu stać się pragmatycznym programistą. W drugim wydaniu tego kultowego przewodnika wskazówki techniczne harmonijnie łączą się z aspektami filozofii pragmatycznego programisty. Książka została zaktualizowana i gruntownie przejrzana, aby teraz, dwadzieścia lat po pierwszym wydaniu, ponownie pokazać, co to znaczy być nowoczesnym, pragmatycznym programistą. Poruszono tu tematy osobistej odpowiedzialności i rozwoju zawodowego, komunikacji i poznawania prawdziwych wymagań, nowoczesnych technik architektonicznych oraz coraz ważniejszych kwestii zachowania bezpieczeństwa i prywatności. Książka składa się z krótkich rozdziałów, które tworzą szeroki kontekst, dzięki czemu zyskasz wiedzę o najlepszych podejściach, unikniesz głównych pułapek, a co najważniejsze — rozwiniesz nawyki i postawy, które staną się fundamentem Twojego sukcesu zawodowego. Dowiedz się, jak: pisać kod dynamiczny, elastyczny i łatwy do dostosowywania unikać pułapek związanych z powielaniem wiedzy chronić oprogramowanie przed lukami w zabezpieczeniach budować zespoły pragmatycznych programistów skutecznie testować wziąć odpowiedzialność za swoją pracę i karierę Dbaj o swoje rzemiosło i myśl o tym, co robisz!

Pragmatyczny programista. Od czeladnika do mistrza. Wydanie II

David Thomas, Andrew Hunt

Wydanie jubileuszowe z okazji 20. rocznicy pierwszej edycji Programiści dysponują coraz lepszym, szybszym i wszechstronniejszym sprzętem. Pojawiają się nowe języki programowania i nowe paradygmaty tworzenia architektury oprogramowania. Są jednak rzeczy, które w świecie programowania pozostają stałe i niezmienne. Wciąż proces stawania się programistą wymaga od adeptów tego rzemiosła sporego wysiłku. Akt kodowania to za mało. Trzeba zmienić sposób myślenia, nawyki, zachowania i oczekiwania. Konieczne jest świadome dążenie do stosowania dobrych praktyk. Jeśli pilnuje się jakości swojej pracy i nieustannie pamięta, co i po co się robi, można w końcu stać się pragmatycznym programistą. W drugim wydaniu tego kultowego przewodnika wskazówki techniczne harmonijnie łączą się z aspektami filozofii pragmatycznego programisty. Książka została zaktualizowana i gruntownie przejrzana, aby teraz, dwadzieścia lat po pierwszym wydaniu, ponownie pokazać, co to znaczy być nowoczesnym, pragmatycznym programistą. Poruszono tu tematy osobistej odpowiedzialności i rozwoju zawodowego, komunikacji i poznawania prawdziwych wymagań, nowoczesnych technik architektonicznych oraz coraz ważniejszych kwestii zachowania bezpieczeństwa i prywatności. Książka składa się z krótkich rozdziałów, które tworzą szeroki kontekst, dzięki czemu zyskasz wiedzę o najlepszych podejściach, unikniesz głównych pułapek, a co najważniejsze — rozwiniesz nawyki i postawy, które staną się fundamentem Twojego sukcesu zawodowego. Dowiedz się, jak: pisać kod dynamiczny, elastyczny i łatwy do dostosowywania unikać pułapek związanych z powielaniem wiedzy chronić oprogramowanie przed lukami w zabezpieczeniach budować zespoły pragmatycznych programistów skutecznie testować wziąć odpowiedzialność za swoją pracę i karierę Dbaj o swoje rzemiosło i myśl o tym, co robisz!

Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie

Mike Cohen

Pozornie nie dzieje się nic złego, jeśli inżynier lub analityk danych nie rozumie algebry liniowej. Może korzystać z już istniejących narzędzi i nie przejmować się szczegółami ich implementacji. Warto jednak dokładnie poznać algorytmy używane w nauce o danych i dostosować do swoich potrzeb istniejące metody obliczeniowe, tutaj więc nowoczesna algebra liniowa okazuje się nieodzowna. Jeśli chcesz ją poznać w nowoczesnej, praktycznej formie, najlepiej posłużyć się kodem i zastosowaniem algebry liniowej w analizie danych czy symulacjach numerycznych. To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykładami ich wykorzystania w nauce o danych, uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, symulacjach i przetwarzaniu danych biomedycznych. Dzięki podręcznikowi nauczysz się arytmetyki macierzowej, poznasz istotne rozkłady macierzy, w tym LU i QR, a także rozkład według wartości osobliwych, zapoznasz się też z takimi zagadnieniami jak model najmniejszych kwadratów i analiza głównych składowych.

Praktyczne uczenie maszynowe w języku R

Fred Nwanganga, Mike Chapple

WPROWADZENIE DO UCZENIA MASZYNOWEGO Z WYKORZYSTANIEM INTUICYJNEGO JĘZYKA R Uczenie maszynowe i analiza danych pełnią coraz ważniejszą rolę w tworzeniu wartości dodanej. Uczenie maszynowe pozwala znajdować ukryte w danych zależności, wnosząc nowe pomysły i wiedzę, którą trudno byłoby osiągnąć bez tej zaawansowanej techniki. Książka Praktyczne uczenie maszynowe w języku R to wstępne przygotowanie do pracy z dużymi zbiorami danych w języku R, który jest łatwy w zrozumieniu i został opracowany specjalnie z myślą o analizie statystycznej. Nawet osoby bez doświadczenia w programowaniu mogą skorzystać z tej książki, dowiadując się, w jaki sposób praktyczne zastosowania uczenia maszynowego pozwalają analitykom danych pozyskiwać strategiczne informacje biznesowe, solidne prognozy i podejmować trafniejsze decyzje. W odróżnieniu od innych książek na ten temat, Praktyczne uczenie maszynowe w języku R oferuje zarówno teoretyczne, jak i techniczne wprowadzenie do uczenia maszynowego. W przykładach i ćwiczeniach wykorzystywany jest język programowania R oraz najnowsze narzędzia analizy danych, co pozwala zacząć pracę bez nadmiernego zagłębiania się w zaawansowaną matematykę. Dzięki tej książce techniki uczenia maszynowego – począwszy od regresji logistycznej po reguły asocjacyjne i analizę skupień – są w zasięgu ręki. Jedyna publikacja, która łączy intuicyjne wprowadzenie do uczenia maszynowego z opisami zastosowań technicznych krok po kroku. Praktyczne uczenie maszynowe w języku R pokaże jak: przyswoić koncepcje różnych typów uczenia maszynowego, odkrywać wzorce ukryte w dużych zbiorach danych, pisać i wykonywać skrypty R za pomocą RStudio, używać języka R w połączeniu z pakietami Tidyverse do zarządzania danymi i ich wizualizacji, stosować podstawowe techniki statystyczne, takie jak regresja logistyczna czy naiwny klasyfikator Bayesa, oceniać i ulepszać modele uczenia maszynowego. DR FRED NWANGANGA jest profesorem uczelni na wydziale Business Analytics w Mendoza College of Business na uniwersytecie Notre Dame, Indiana, USA. Ma ponad 15-letnie doświadczenie w pełnieniu roli lidera technicznego. DR MIKE CHAPPLE jest profesorem uczelni na wydziale Technology, Analytics, and Operations w Mendoza College of Business. Mike jest autorem ponad 25 poczytnych książek i pełni funkcję dyrektora naukowego programu studiów magisterskich z analizy biznesowej.

Praktyczne uczenie maszynowe w języku R

Fred Nwanganga, Mike Chapple

WPROWADZENIE DO UCZENIA MASZYNOWEGO Z WYKORZYSTANIEM INTUICYJNEGO JĘZYKA R Uczenie maszynowe i analiza danych pełnią coraz ważniejszą rolę w tworzeniu wartości dodanej. Uczenie maszynowe pozwala znajdować ukryte w danych zależności, wnosząc nowe pomysły i wiedzę, którą trudno byłoby osiągnąć bez tej zaawansowanej techniki. Książka Praktyczne uczenie maszynowe w języku R to wstępne przygotowanie do pracy z dużymi zbiorami danych w języku R, który jest łatwy w zrozumieniu i został opracowany specjalnie z myślą o analizie statystycznej. Nawet osoby bez doświadczenia w programowaniu mogą skorzystać z tej książki, dowiadując się, w jaki sposób praktyczne zastosowania uczenia maszynowego pozwalają analitykom danych pozyskiwać strategiczne informacje biznesowe, solidne prognozy i podejmować trafniejsze decyzje. W odróżnieniu od innych książek na ten temat, Praktyczne uczenie maszynowe w języku R oferuje zarówno teoretyczne, jak i techniczne wprowadzenie do uczenia maszynowego. W przykładach i ćwiczeniach wykorzystywany jest język programowania R oraz najnowsze narzędzia analizy danych, co pozwala zacząć pracę bez nadmiernego zagłębiania się w zaawansowaną matematykę. Dzięki tej książce techniki uczenia maszynowego – począwszy od regresji logistycznej po reguły asocjacyjne i analizę skupień – są w zasięgu ręki. Jedyna publikacja, która łączy intuicyjne wprowadzenie do uczenia maszynowego z opisami zastosowań technicznych krok po kroku. Praktyczne uczenie maszynowe w języku R pokaże jak: przyswoić koncepcje różnych typów uczenia maszynowego, odkrywać wzorce ukryte w dużych zbiorach danych, pisać i wykonywać skrypty R za pomocą RStudio, używać języka R w połączeniu z pakietami Tidyverse do zarządzania danymi i ich wizualizacji, stosować podstawowe techniki statystyczne, takie jak regresja logistyczna czy naiwny klasyfikator Bayesa, oceniać i ulepszać modele uczenia maszynowego. DR FRED NWANGANGA jest profesorem uczelni na wydziale Business Analytics w Mendoza College of Business na uniwersytecie Notre Dame, Indiana, USA. Ma ponad 15-letnie doświadczenie w pełnieniu roli lidera technicznego. DR MIKE CHAPPLE jest profesorem uczelni na wydziale Technology, Analytics, and Operations w Mendoza College of Business. Mike jest autorem ponad 25 poczytnych książek i pełni funkcję dyrektora naukowego programu studiów magisterskich z analizy biznesowej.

Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python

Ankur A. Patel

Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia. Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się: Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego. Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego. Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych. Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy. Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego. Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna. Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych. Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować. Sarah Nagy Główny analityk danych w firmie Edison Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.

Praktyczny kurs asemblera. Wydanie II

Eugeniusz Wróbel

Wejdź w świat programowania w języku asemblera Dowiedz się, kiedy użycie asemblera jest niezbędne Poznaj zasady programowania w asemblerze Napisz szybkie i wydajne programy dla DOS-a i Windows Zdobądź wiedzę o zasadach działania procesora i pamięci Uważasz, że możliwości języków programowania wysokiego poziomu nie pozwalają na napisanie programu, którego potrzebujesz? Chcesz stworzyć sterownik, program rezydentny, demo lub... wirusa? Interesuje Cię, co dzieje się w komputerze podczas wykonywania programu? Wykorzystaj potencjał asemblera! Programowanie w języku niskiego poziomu daje niemal nieograniczoną kontrolę nad sprzętem i działaniem aplikacji. Programy napisane w języku asemblera działają szybko, są niewielkie i zajmują mało pamięci. Są bardzo wydajne i otwierają dostęp do takich obszarów komputera, do których dostęp z poziomu C++ czy Visual Basica jest niemożliwy. Książka "Praktyczny kurs asemblera" wprowadzi Cię w świat programowania w tym języku. Dowiesz się, jak działa procesor, w jaki sposób komunikuje się z pamięcią i pozostałymi elementami komputera. Poznasz typy rozkazów procesora, tryby adresowania i zasady tworzenia programów w asemblerze. Lepiej poznasz swój komputer i dowiesz się, w jaki sposób zapamiętuje i przetwarza dane. Komputer przestanie być dla Ciebie "czarną skrzynką" wykonującą w czarodziejski sposób Twoje polecenia. Podstawowe wiadomości o architekturze procesorów Intel Organizacja pamięci i tryby adresowania Omówienie listy rozkazów procesora Narzędzia do tworzenia programów w języku asemblera Struktura programu w asemblerze Definiowanie zmiennych Tworzenie podprogramów i makrorozkazów Wykorzystanie funkcji BIOS-a oraz MS-DOS Programy w asemblerze uruchamiane w systemie Windows Optymalizacja kodu Tworzenie modułów dla innych języków programowania Po przeczytaniu tej książki przestaniesz postrzegać asemblera jako zbiór magicznych zaklęć, zrozumiałych jedynie dla brodatych guru pamiętających jeszcze czasy komputerów zajmujących powierzchnię sali gimnastycznej. Napiszesz programy, których uruchomienie nie będzie wymagało od użytkownika posiadania superkomputera. Poznasz wszystkie, nawet najgłębiej ukryte, możliwości komputera.

Praktyczny kurs Java. Wydanie III

Marcin Lis

Uniwersalna i niezastąpiona — Java na każdą okazję Poznaj podstawy — środowisko, struktura i kompilacja programu Dowiedz się więcej — instrukcje języka, wyjątki i programowanie obiektowe Wykorzystaj różne możliwości — system wejścia-wyjścia, kontenery, aplikacje i aplety Język Java nieprzerwanie święci triumfy na salonach profesjonalnych firm, zajmujących się programowaniem. Jest wykorzystywany zarówno w prostych programach dla telefonów komórkowych, jak i w skomplikowanych aplikacjach sieciowych. Jego główne zalety to duża przenośność i świetna, przemyślana konstrukcja, która pozwala łatwo opanować zasady programowania i szybko zacząć tworzyć własne, dobrze działające programy. Java ma jeszcze jedną cechę, istotną z punktu widzenia każdej osoby zajmującej się informatyką — po prostu nie wypada jej nie znać! Książka "Praktyczny kurs Java. Wydanie III " oferuje swoim czytelnikom możliwość łatwego i szybkiego zapoznania się z podstawami programowania w tym języku. Z jej pomocą w mig zainstalujesz odpowiednie środowisko programistyczne i poznasz reguły budowania aplikacji w Javie, typy danych oraz rodzaje zmiennych. Nauczysz się kontrolować przebieg wykonywania programu oraz wykorzystywać tablice. Zrozumiesz, na czym polega programowanie obiektowe i związane z nim podstawowe pojęcia, takie jak dziedziczenie i polimorfizm. Dowiesz się, jak obsługiwać i tworzyć wyjątki, jak działa system wejścia-wyjścia, co to są kontenery i typy uogólnione oraz czym różnią się aplikacje od apletów. A wszystko to w serii znakomitych, praktycznych ćwiczeń! Krótka historia Javy, jej narzędzia i wersje Instalacja JDK i podstawy programowania Zmienne, instrukcje sterujące i tablice Dziedziczenie, polimorfizm, interfejsy i klasy wewnętrzne Wyjątki System wejścia-wyjścia Kontenery i typy uogólnione Aplikacje i aplety Zanurz się w świecie Javy!

Praktyka czyni mistrza. Wzorce, inspiracje i praktyki rzemieślników programowania

Dave Hoover, Adewale Oshineye

Jeśli chcesz być świetnym programistą, nie możesz poprzestać tylko na opanowaniu narzędzi deweloperskich i kilku języków programowania. Do rozwiązywania złożonych problemów, które często pojawiają się podczas tworzenia aplikacji, nie wystarczy Ci sama wiedza techniczna. Tak jak w innych dziedzinach rzemiosła, także i tu staniesz przed zagadnieniami, które Cię przerosną, choć wcale nie są unikatowe. Właśnie dla takich zagadnień opracowuje się wzorce — w gruncie rzeczy łączące wiele różnych dziedzin, bo oparte na podobnym schemacie. No dobrze, ale w jaki sposób rzemieślnik programowania może się uczyć od, dajmy na to, mistrza tańca? W tej książce temat nauki rzemiosła potraktowano interdyscyplinarnie. Jej podstawą są dziesiątki wywiadów z praktykami oraz literatura na temat uczenia się, psychologii optymalnej wydajności i wszystkiego, co łączy się z osiąganiem mistrzostwa. Pokazano tu, jak uczyli się wybitni chirurdzy, choreografowie, filozofowie oraz architekci aplikacji. Książka stanowi źródło inspiracji: poszczególne wzorce rozwiązywania problemów są osadzane w określonych kontekstach, a sugerowane rozwiązania uzupełniono relacjami danego wzorca do innych wzorców i wzbogacono w odniesienia do literatury i historii mistrzów z różnych dziedzin. Dzięki tej książce dowiesz się: czy jesteś uczniem, czeladnikiem czy może już mistrzem rzemiosła programistycznego czym są wzorce i jakie znaczenie mają dla nauki rzemiosła jak nieustannie się uczyć i dążyć do mistrzostwa jak oceniać swoje umiejętności i zapewniać sobie korzyści związane z realistyczną samooceną jak skutecznie rozwiązywać różne problemy, począwszy od kłopotliwej współpracy z klientem, a skończywszy na pokonaniu własnego wypalenia zawodowego Rzemieślnik — mistrz, czyli najlepszy fachowiec! David H. Hoover — prowadzi dział rozwoju oprogramowania oraz program praktyk zawodowych w firmie Optiva. Programuje od 2000 roku, jednak jego pasją jest rozwijanie idei rzemieślniczego podejścia do pisania aplikacji. W wolnych chwilach uprawia różne sporty wytrzymałościowe. Adewale Oshineye — jest inżynierem w fimie Google. Programuje od wczesnego dzieciństwa. Pracował nad wieloma projektami o różnej skali, dzięki czemu mógł się uczyć od najlepszych praktyków Europy Zachodniej. Jego ulubioną rozrywką jest przemierzanie Londynu z aparatem fotograficznym w ręku.

Prawo w IT. Praktycznie i po ludzku

Szymon Ciach

Książka Prawo w IT. Praktycznie i po ludzku Szymona Ciacha zdobyła II Nagrodę w konkursie na Najlepszą Polską Książkę Informatyczną 2025r. organizowanym przez Polskie Towarzystwo Informatyczne.   Większość pracowników IT wie, że znajomość prawa istotnego dla sektora, w którym działają, jest niezwykle przydatna. Wszak nieznajomość prawa szkodzi, a jego zrozumienie i umiejętność praktycznego stosowania są kluczowe dla skutecznego funkcjonowania w branży.  Prawo w IT. Praktycznie i po ludzku to prawdziwe kompendium wiedzy nie tylko dla prawników, ale także konsultantów IT, menedżerów do spraw bezpieczeństwa informacji, wreszcie wszystkich tych, którym zależy na zrozumieniu i stosowaniu prawa w obszarze technologii informatycznych. Lektura niezbędna dla osób chcących się efektywnie poruszać w cyfrowej rzeczywistości i skutecznie chronić swoje interesy w świecie internetu i nowych mediów.  Szymon Ciach, który specjalizuje się w umowach IT oraz regulacjach ICT w sektorze finansowym, używając żargonu właściwego dla branży IT, zagłębia się w najważniejsze aspekty regulacji prawnych związanych z cyberprzestrzenią, ochroną danych czy prawami autorskimi w świecie cyfrowym. Koncentruje się na wymiarze praktycznym omawianych zagadnień, co pozwala lepiej zrozumieć, jak działa prawo w odniesieniu do stanów faktycznych związanych z IT - nie tylko pokazuje zestaw istotnych przepisów, ale też wskazuje sposób myślenia, jaki można "zaimplementować", by radzić sobie ze stosowaniem prawa w tym obszarze. W książce między innymi: Świat IT okiem prawnika Umowy IT (rodzaje, najważniejsze zagadnienia) Technologie (chmura obliczeniowa, AI, DLT, blockchain, kryptoaktywa i więcej) Regulacje IT (przetwarzanie i ochrona danych, cyberbezpieczeństwo) Spory i transakcje M&A w IT