Programowanie
Niezależnie czy dopiero rozpoczynacie swoją przygodę z programowaniem, czy jesteście już uznanymi na rynku profesjonalistami, to w kategorii Programowanie na pewno znajdziecie podręczniki, które pomogą Wam w przebiegu pracy, czy też w nauce podstaw programowania.
W książkach z tego działu zawarta jest wiedza zarówno związana z czysto technicznymi sprawami typu składnia języków, ale także z umiejętnościami bardziej "miękkimi" jak obsługa i wykorzystanie pełnych możliwości środowisk programistycznych, czy też projektowanie oprogramowania lub metody numeryczne czy oraz struktury danych.
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II
Joel Grus
Analityka danych jest uważana za wyjątkowo obiecującą dziedzinę wiedzy. Rozwija się błyskawicznie i znajduje coraz to nowsze zastosowania. Profesjonaliści biegli w eksploracji danych i wydobywaniu z nich pożytecznych informacji mogą liczyć na interesującą pracę i bardzo atrakcyjne warunki zatrudnienia. Jednak aby zostać analitykiem danych, trzeba znać matematykę i statystykę, a także nauczyć się programowania. Umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego również są ważne. W przypadku tak specyficznej dziedziny, jaką jest nauka o danych, szczególnie istotne jest zdobycie gruntownych podstaw i dogłębne ich zrozumienie. W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matematyki i statystyki. Przedstawiono także techniki budowy potrzebnych narzędzi i sposoby działania najistotniejszych algorytmów. Książka została skonstruowana tak, aby poszczególne implementacje były jak najbardziej przejrzyste i zrozumiałe. Zamieszczone tu przykłady napisano w Pythonie: jest to język dość łatwy do nauki, a pracę na danych ułatwia szereg przydatnych bibliotek Pythona. W drugim wydaniu znalazły się nowe tematy, takie jak uczenie głębokie, statystyka i przetwarzanie języka naturalnego, a także działania na ogromnych zbiorach danych. Zagadnienia te często pojawiają się w pracy współczesnego analityka danych. W książce między innymi: elementy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa zbieranie, oczyszczanie i eksploracja danych algorytmy modeli analizy danych podstawy uczenia maszynowego systemy rekomendacji i przetwarzanie języka naturalnego analiza sieci społecznościowych i algorytm MapReduce Nauka o danych: bazuj na solidnych podstawach!
Data Science. Programowanie, analiza i wizualizacja danych z wykorzystaniem języka R
Michael Freeman, Joel Ross
Aby surowe dane przekuć w gotową do wykorzystania wiedzę, potrzebna jest umiejętność ich analizy, przekształcania i niekiedy również wizualizacji. Nagrodą za włożony w to wysiłek jest lepsze rozumienie różnych złożonych zagadnień z wielu dziedzin wiedzy. Co więcej, znajomość procesów programowego przetwarzania danych pozwala na szybkie wykrywanie i opisywanie wzorców danych, praktycznie niemożliwych do dostrzeżenia innymi technikami. Dla wielu badaczy jednak barierą na drodze do skorzystania z tych atrakcyjnych możliwości jest konieczność pisania kodu. Oto podręcznik programowania w języku R dla analityków danych, szczególnie przydatny dla osób, które nie mają doświadczenia w tej dziedzinie. Dokładnie opisano tu potrzebne narzędzia i technologie. Zamieszczono wskazówki dotyczące instalacji i konfiguracji oprogramowania do pisania kodu, wykonywania go i zarządzania nim, a także śledzenia wersji projektów i zmian w nich oraz korzystania z innych podstawowych mechanizmów. Poszczególne kroki tworzenia kodu w języku R wyjaśniono dokładnie i przystępnie. Dzięki tej książce można płynnie przejść do konkretnych zadań i budować potrzebne aplikacje. Zrozumienie prezentowanych w niej treści ułatwiają liczne przykłady i ćwiczenia, co pozwala szybko przystąpić do skutecznego analizowania własnych zbiorów danych. W tej książce między innymi: przygotowanie środowiska pracy i rozpoczęcie programowania w R podstawy zarządzania projektami, kontrola wersji i generowanie dokumentacji ramki danych, pakiety dplyr i tidyr kod do wizualizacji danych i pakiet ggplot2 tworzenie aplikacji i techniki współpracy w zespołach specjalistów Po prostu R i dane. Wyciśniesz każdą kroplę wiedzy!
Stephen Klosterman
If data is the new oil, then machine learning is the drill. As companies gain access to ever-increasing quantities of raw data, the ability to deliver state-of-the-art predictive models that support business decision-making becomes more and more valuable.In this book, you’ll work on an end-to-end project based around a realistic data set and split up into bite-sized practical exercises. This creates a case-study approach that simulates the working conditions you’ll experience in real-world data science projects.You’ll learn how to use key Python packages, including pandas, Matplotlib, and scikit-learn, and master the process of data exploration and data processing, before moving on to fitting, evaluating, and tuning algorithms such as regularized logistic regression and random forest. Now in its second edition, this book will take you through the end-to-end process of exploring data and delivering machine learning models. Updated for 2021, this edition includes brand new content on XGBoost, SHAP values, algorithmic fairness, and the ethical concerns of deploying a model in the real world.By the end of this data science book, you’ll have the skills, understanding, and confidence to build your own machine learning models and gain insights from real data.
Stephen Klosterman
Data Science Projects with Python is designed to give you practical guidance on industry-standard data analysis and machine learning tools, by applying them to realistic data problems. You will learn how to use pandas and Matplotlib to critically examine datasets with summary statistics and graphs, and extract the insights you seek to derive. You will build your knowledge as you prepare data using the scikit-learn package and feed it to machine learning algorithms such as regularized logistic regression and random forest. You’ll discover how to tune algorithms to provide the most accurate predictions on new and unseen data. As you progress, you’ll gain insights into the working and output of these algorithms, building your understanding of both the predictive capabilities of the models and why they make these predictions.By then end of this book, you will have the necessary skills to confidently use machine learning algorithms to perform detailed data analysis and extract meaningful insights from unstructured data.
Matt Eland
As the fields of data science, machine learning, and artificial intelligence rapidly evolve, .NET developers are eager to leverage their expertise to dive into these exciting domains but are often unsure of how to do so. Data Science in .NET with Polyglot Notebooks is the practical guide you need to seamlessly bring your .NET skills into the world of analytics and AI. With Microsoft’s .NET platform now robustly supporting machine learning and AI tasks, the introduction of tools such as .NET Interactive kernels and Polyglot Notebooks has opened up a world of possibilities for .NET developers. This book empowers you to harness the full potential of these cutting-edge technologies, guiding you through hands-on experiments that illustrate key concepts and principles. Through a series of interactive notebooks, you’ll not only master technical processes but also discover how to integrate these new skills into your current role or pivot to exciting opportunities in the data science field. By the end of the book, you’ll have acquired the necessary knowledge and confidence to apply cutting-edge data science techniques and deliver impactful solutions within the .NET ecosystem.
Matt Eland
As the fields of data science, machine learning, and artificial intelligence rapidly evolve, .NET developers are eager to leverage their expertise to dive into these exciting domains but are often unsure of how to do so. Data Science in .NET with Polyglot Notebooks is the practical guide you need to seamlessly bring your .NET skills into the world of analytics and AI. With Microsoft’s .NET platform now robustly supporting machine learning and AI tasks, the introduction of tools such as .NET Interactive kernels and Polyglot Notebooks has opened up a world of possibilities for .NET developers. This book empowers you to harness the full potential of these cutting-edge technologies, guiding you through hands-on experiments that illustrate key concepts and principles. Through a series of interactive notebooks, you’ll not only master technical processes but also discover how to integrate these new skills into your current role or pivot to exciting opportunities in the data science field. By the end of the book, you’ll have acquired the necessary knowledge and confidence to apply cutting-edge data science techniques and deliver impactful solutions within the .NET ecosystem.
Data science, wyzwania i rozwiązania. Jak zostać ekspertem analizy danych
Daniel Vaughan
Uczenie się i praktykowanie danologii nie należy do najłatwiejszych zadań. Edukacja w tej dziedzinie zazwyczaj dotyczy programowania i uczenia maszynowego, a przecież świetny analityk danych musi się znać na wielu innych zagadnieniach. Może się ich nauczyć w pracy, ale w tym celu konieczne jest znalezienie mentora. A to niestety nie zawsze jest możliwe. Ten podręcznik zaczyna się tam, gdzie większość książek się kończy - od rzeczywistych procesów decyzyjnych opartych na wnioskach wynikających z danych. Brett Holleman, niezależny danolog Dzięki tej książce przyswoisz różne techniki, które pomogą Ci stać się bardziej produktywnym analitykiem danych. Najpierw zapoznasz się z tematami związanymi z rozumieniem danych i umiejętnościami miękkimi, które okazują się konieczne w pracy dobrego danologa. Dopiero potem skupisz się na kluczowych aspektach uczenia maszynowego. W ten sposób stopniowo przejdziesz ścieżkę od przeciętnego kandydata do wyjątkowego specjalisty data science. Umiejętności opisane w tym przewodniku przez wiele lat były rozpoznawane, katalogowane, analizowane i stosowane do generowania wartości i szkolenia danologów w różnych firmach i branżach. Z książki dowiesz się: jak sprawić, by procesy oparte na analizie danych generowały wartość jak zaprojektować przydatne wskaźniki jak zdobywać poparcie interesariuszy jak się upewnić, że algorytm uczenia maszynowego nadaje się do rozwiązania danego zadania jak zapanować nad wyciekami danych Oto brakujący podręcznik pozwalający odnieść sukces komercyjny dzięki data science! Adri Purkayastha, dyrektor do spraw zagrożeń związanych z AI, BNP Paribas
Data Structures and Algorithms with the C++ STL. A guide for modern C++ practitioners
John Farrier
While the Standard Template Library (STL) offers a rich set of tools for data structures and algorithms, navigating its intricacies can be daunting for intermediate C++ developers without expert guidance. This book offers a thorough exploration of the STL’s components, covering fundamental data structures, advanced algorithms, and concurrency features.Starting with an in-depth analysis of the std::vector, this book highlights its pivotal role in the STL, progressing toward building your proficiency in utilizing vectors, managing memory, and leveraging iterators. The book then advances to STL’s data structures, including sequence containers, associative containers, and unordered containers, simplifying the concepts of container adaptors and views to enhance your knowledge of modern STL programming. Shifting the focus to STL algorithms, you’ll get to grips with sorting, searching, and transformations and develop the skills to implement and modify algorithms with best practices. Advanced sections cover extending the STL with custom types and algorithms, as well as concurrency features, exception safety, and parallel algorithms.By the end of this book, you’ll have transformed into a proficient STL practitioner ready to tackle real-world challenges and build efficient and scalable C++ applications.
Mercury Learning and Information, D. Malhotra, N....
This book introduces the fundamentals of data structures using C++ in a self-teaching format. It covers managing large amounts of information, SEO, and creating Internet/Web indexing services. Practical analogies with real-world applications help explain technical concepts. The book includes end-of-chapter exercises such as programming tasks, theoretical questions, and multiple-choice quizzes.The course starts with an introduction to data structures and the C++ language, progressing through arrays, linked lists, queues, searching and sorting, stacks, trees, multi-way search trees, hashing, files, and graphs. Each chapter builds on the previous one, ensuring a comprehensive understanding of data structures.Understanding these concepts is crucial for managing large databases and optimizing web services. This book guides readers from basic to advanced data structure techniques, blending theoretical knowledge with practical skills. Companion files with source code and data sets enhance the learning experience, making this book an essential resource for mastering data structures with C++.