Analiza danych

Analiza danych jest ekscytującą dyscypliną, która umożliwia zrozumienie pewnych zjawisk, uzyskanie wglądu i wiedzy na podstawie surowych danych. Pojęcie to oznacza dokładnie przetwarzanie danych za pomocą technik matematycznych i statystycznych w celu uzyskania cennych wniosków, podjęcia ważnych decyzji i opracowania przydatnych produktów. Termin ten wywodzi się od angielskiego data science, często traktowanego jako synonim takich terminów, jak analityka biznesowa, badania operacyjne, business intelligence, wywiad konkurencyjny, analiza i modelowanie danych, a także pozyskiwanie wiedzy. Dzięki takim technologiom, jak języki Python czy R, platformy Hadoop i Spark masz szansę wyciągnąć maksimum wniosków, dostrzec szanse na rozwój swojej organizacji albo przewidzieć i zapobiec zagrożeniom.

siatka lista

Inżynieria danych w praktyce. Kluczowe koncepcje i najlepsze technologie

Joe Reis, Matt Housley

IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook. Harness IPython for powerful scientific computing and Python data visualization with this collection of more than 100 practical data science recipes

Cyrille Rossant

IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook. Over 100 hands-on recipes to sharpen your skills in high-performance numerical computing and data science in the Jupyter Notebook - Second Edition

Cyrille Rossant

Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II

Daniel Y. Chen

Java Data Analysis. Data mining, big data analysis, NoSQL, and data visualization

John R. Hubbard

Java Data Science Cookbook. Explore the power of MLlib, DL4j, Weka, and more

Rushdi Shams

Java: Data Science Made Easy. Data collection, processing, analysis, and more

Richard M. Reese, Jennifer L. Reese, Alexey...

Java Deep Learning Cookbook. Train neural networks for classification, NLP, and reinforcement learning using Deeplearning4j

Rahul Raj

Java for Data Science. Examine the techniques and Java tools supporting the growing field of data science

Richard M. Reese, Jennifer L. Reese

Język R i analiza danych w praktyce. Wydanie II

Nina Zumel, John Mount

Język R. Kompletny zestaw narzędzi dla analityków danych

Hadley Wickham, Garrett Grolemund

Język R. Receptury. Analiza danych, statystyka i przetwarzanie grafiki. Wydanie II

JD Long, Paul Teetor

Julia 1.0 Programming Cookbook. Over 100 numerical and distributed computing recipes for your daily data science work?ow

Bogumił Kamiński, Przemysław Szufel

Julia for Data Science. high-performance computing simplified

Anshul Joshi

Jupyter Cookbook. Over 75 recipes to perform interactive computing across Python, R, Scala, Spark, JavaScript, and more

Dan Toomey

Jupyter for Data Science. Exploratory analysis, statistical modeling, machine learning, and data visualization with Jupyter

Dan Toomey

Kibana 7 Quick Start Guide. Visualize your Elasticsearch data with ease

Anurag Srivastava

Kibana 8.x - A Quick Start Guide to Data Analysis. Learn about data exploration, visualization, and dashboard building with Kibana

Krishna Shah

Kibana Essentials. Use the functionalities of Kibana to discover data and build attractive visualizations and dashboards for real-world scenarios

Yuvraj Gupta

KNIME Essentials. Perform accurate data analysis using the power of KNIME

Gábor Bakos

Kompletny przewodnik po DAX. Analiza biznesowa przy użyciu Microsoft Excel, SQL Server Analysis Services i Power BI

Alberto Ferrari, Marco Russo

Kompletny przewodnik po DAX, wyd. 2 rozszerzone. Analiza biznesowa przy użyciu Microsoft Power BI, SQL Server Analysis Services i Excel

Alberto Ferrari, Marco Russo

Kompletny przewodnik po Power Query (M). Opanuj wykonywanie złożonych przekształceń danych

Greg Deckler, Rick de Groot, Melissa de...

Korporacyjne jezioro danych. Wykorzystaj potencjał big data w swojej organizacji

Alex Gorelik