Analiza danych

Natural Language Processing Fundamentals. Build intelligent applications that can interpret the human language to deliver impactful results

Sohom Ghosh, Dwight Gunning

If NLP hasn't been your forte, Natural Language Processing Fundamentals will make sure you set off to a steady start. This comprehensive guide will show you how to effectively use Python libraries and NLP concepts to solve various problems.You'll be introduced to natural language processing and its applications through examples and exercises. This will be followed by an introduction to the initial stages of solving a problem, which includes problem definition, getting text data, and preparing it for modeling. With exposure to concepts like advanced natural language processing algorithms and visualization techniques, you'll learn how to create applications that can extract information from unstructured data and present it as impactful visuals. Although you will continue to learn NLP-based techniques, the focus will gradually shift to developing useful applications. In these sections, you'll understand how to apply NLP techniques to answer questions as can be used in chatbots. By the end of this book, you'll be able to accomplish a varied range of assignments ranging from identifying the most suitable type of NLP task for solving a problem to using a tool like spacy or gensim for performing sentiment analysis. The book will easily equip you with the knowledge you need to build applications that interpret human language.

Natural Language Processing with Java. Explore various approaches to organize and extract useful text from unstructured data using Java

Richard M. Reese

Natural Language Understanding with Python. Combine natural language technology, deep learning, and large language models to create human-like language comprehension in computer systems

Deborah A. Dahl

Natural Language Understanding facilitates the organization and structuring of language allowing computer systems to effectively process textual information for various practical applications. Natural Language Understanding with Python will help you explore practical techniques for harnessing NLU to create diverse applications. with step-by-step explanations of essential concepts and practical examples, you’ll begin by learning about NLU and its applications. You’ll then explore a wide range of current NLU techniques and their most appropriate use-case. In the process, you’ll be introduced to the most useful Python NLU libraries. Not only will you learn the basics of NLU, you’ll also discover practical issues such as acquiring data, evaluating systems, and deploying NLU applications along with their solutions. The book is a comprehensive guide that’ll help you explore techniques and resources that can be used for different applications in the future.By the end of this book, you’ll be well-versed with the concepts of natural language understanding, deep learning, and large language models (LLMs) for building various AI-based applications.

Neural Search - From Prototype to Production with Jina. Build deep learning–powered search systems that you can deploy and manage with ease

Bo Wang, Cristian Mitroi, Feng Wang, Shubham...

Search is a big and ever-growing part of the tech ecosystem. Traditional search, however, has limitations that are hard to overcome because of the way it is designed. Neural search is a novel approach that uses the power of machine learning to retrieve information using vector embeddings as first-class citizens, opening up new possibilities of improving the results obtained through traditional search.Although neural search is a powerful tool, it is new and finetuning it can be tedious as it requires you to understand the several components on which it relies. Jina fills this gap by providing an infrastructure that reduces the time and complexity involved in creating deep learning–powered search engines. This book will enable you to learn the fundamentals of neural networks for neural search, its strengths and weaknesses, as well as how to use Jina to build a search engine. With the help of step-by-step explanations, practical examples, and self-assessment questions, you'll become well-versed with the basics of neural search and core Jina concepts, and learn to apply this knowledge to build your own search engine.By the end of this deep learning book, you'll be able to make the most of Jina's neural search design patterns to build an end-to-end search solution for any modality.

NoSQL, NewSQL i BigData. Bazy danych następnej generacji

Guy Harrison

Model relacyjnej bazy danych zdecydowanie dominował wśród technologii bazodanowych przez ostatnie 20 lat. Poszczególne rozwiązania były do siebie na tyle podobne, że decyzja o zastosowaniu relacyjnej bazy danych stała się oczywista. Architektura rozwiązań tego typu była zbliżona, a różnice polegały głównie na koszcie wdrożenia, wydajności, niezawodności i łatwości użycia aplikacji. Obecnie sytuacja diametralnie się zmieniła: powstało wiele radykalnie różniących się od siebie technologii bazodanowych, a wybór właściwej bazy danych stał się złożonym zadaniem, wymagającym sporej wiedzy i obarczonym poważnymi konsekwencjami natury ekonomicznej i technologicznej. Ta książka szczególnie przyda się architektom technologii informatycznych, administratorom baz danych i projektantom, którzy do wykonywania swoich obowiązków potrzebują wiedzy o najświeższych rozwiązaniach z dziedziny technologii baz danych. Omówiono tu najnowsze, wykorzystywane obecnie technologie baz danych. Wyjaśniono, w jakim celu zaprojektowano każdą z nich. Zaprezentowano możliwości poszczególnych baz danych oraz ich potencjał w rozwiązywaniu realnych problemów biznesowych i problemów z aplikacjami. Co najważniejsze, ukazano różnice w architekturze między technologiami, które mają kluczowe znaczenie przy wyborze platformy baz danych dla nowych i planowanych projektów. W tej książce między innymi: Co zrewolucjonizowało bazy danych Google, Hadoop i koncepcja BigData Pamięciowe i rozproszone bazy danych NoSQL, CQL i nowe odsłony SQL Hybrydowe bazy danych Oracle NoSQL i BigData: potężne bazy danych przyszłości!

Nowe usługi 2.0. Przewodnik po analizie zbiorów danych

Toby Segaran

Wykorzystaj dane z sieci do własnych potrzeb! Internet to nic innego jak gigantyczny zbiór danych. Każdy, kto znajdzie sposób na ich umiejętne wykorzystanie, ma szansę zbudować aplikację, która odniesie światowy sukces. Serwisy randkowe, portale społecznościowe, porównywarki cen — to tylko drobna część serwisów, które możesz wykorzystać przy tworzeniu nowej usługi. Jak analizować dane i wyciągnąć wnioski? Na wiele podobnych pytań odpowiada ta jedyna w swoim rodzaju książka. W trakcie lektury poznasz najlepsze sposoby filtrowania danych, tworzenia rekomendacji, wykrywania grup oraz wyszukiwania i klasyfikowania. Na kolejnych stronach znajdziesz bogaty zbiór informacji poświęconych algorytmom analizującym dane. Ponadto będziesz mieć możliwość zapoznania się z różnymi sposobami optymalizacji, modelowania przy użyciu drzew decyzyjnych oraz tworzenia modeli cenowych. Książka ta w rękach wprawnego programisty może stanowić niesamowite narzędzie. Otwiera wrota do świata pełnego danych i zależności pomiędzy nimi! Dzięki tej książce: poznasz najlepsze i najskuteczniejsze algorytmy do analizy danych zbudujesz model cen nauczysz się korzystać z drzew decyzyjnych zastosujesz dane z sieci do budowy nowych usług Wyciągnij właściwe wnioski z posiadanych danych!   „Brawo! Nic lepszego nie przychodzi mi na myśl w przypadku programisty, który zaczyna dopiero przygodę z opisanymi w książce algorytmami i metodami. Sam (jako stary »wyjadacz« od sztucznej inteligencji) sięgnąłbym po nią w pierwszej kolejności, żeby odświeżyć swoją znajomość szczegółów.” Dan Russell, główny specjalista ds. technologii, firma Google „W książce Toby’ego w znakomity sposób dokonano rozbicia złożonego zagadnienia dotyczącego algorytmów uczenia maszynowego na praktyczne i łatwe do zrozumienia przykłady, które mogą być bezpośrednio używane do analizowania interakcji społecznościowej w obecnym internecie. Jeśli ta książka trafiła w moje ręce dwa lata wcześniej, zaoszczędziłbym mój cenny czas, gdy podążałem bezowocnymi ścieżkami.” Tim Wolters, szef ds. technologii, firma Collective Intellect

Nowoczesna analiza danych w Excelu. Power Query, Power Pivot i inne narzędzia

George Mount

Organizacje stosują zaawansowane narzędzia i techniki, aby umożliwić podejmowanie decyzji na podstawie danych. Jeszcze do niedawna MS Excel nie był w stanie sprostać wymaganiom analityków, obecnie jest wschodzącą gwiazdą w świecie nowoczesnej analizy danych. Kluczem do sukcesu stało się opanowanie takich narzędzi jak Power Pivot czy Power Query. Dzięki tej praktycznej książce przekonasz się, że w Excelu możesz przeprowadzić dogłębną analizę danych i wyciągnąć z nich cenną wiedzę. Wystarczy, że skorzystasz z najnowszych funkcji i narzędzi Excela. W poradniku pokazano, jak za pomocą Power Query budować przepływy pracy porządkujące dane i jak projektować w skoroszycie relacyjne modele danych przy użyciu Power Pivot. Ponadto odkryjesz nowe możliwości przeprowadzania analiz, w tym dynamiczne funkcje tablicowe i pozyskiwanie wartościowych informacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Dowiesz się również, jak za sprawą integracji z Pythonem zautomatyzować analizę danych i budować raporty. W książce: tworzenie procesów porządkujących dane w Excelu za pomocą Power Query relacyjne modele danych i wskaźniki analityczne w Power Pivot korzystanie z dynamicznych funkcji tablicowych zastosowanie AI do identyfikacji wzorców i trendów w danych integracja funkcjonalności Pythona z Excelem Książka jest łatwa w odbiorze, praktyczna i pomocna dla analityków, a także zwykłych użytkowników! Meghan Finley, autorka i redaktorka tekstów technicznych

Nowoczesne analizy biznesowe. Zwiększanie wartości danych przy użyciu Pythona i R

Deanne Larson

"Lektura obowiązkowa dla wszystkich analityków biznesowych i danetyków." Balaji Dhamodharan, światowy lider w dziedzinie danetyki, NXP Semiconductors "Ta książka to niezastąpione źródło wiedzy dla każdego, kto pragnie opanować szybko zmieniający się świat analityki." Lipi Deepaakshi Patnaik, starszy inżynier oprogramowania, Zeta Wydobycie wartości biznesowej z ogromu danych to trudny i wymagający proces. Przekształcenie surowych danych w użyteczne informacje wymaga od analityka biegłego posługiwania się wieloma technologiami, takimi jak bazy danych, narzędzia programistyczne czy komercyjne narzędzia analityczne. Ten praktyczny przewodnik pokazuje programistom rozumiejącym koncepcje analizy, jak rozwijać umiejętności niezbędne do uzyskania wartości biznesowej. Autorka, zajmująca się danetyką zarówno od strony praktycznej, jak i naukowej, pomaga połączyć światy biznesu i techniki, aby spełnić te wymagania. Rozwiń umiejętności posługiwania się językami R i Python na z życia wziętych przykładach. Dowiedz się również, jak wykorzystywać właściwe metodologie w celu skutecznego realizowania celów. Metodyka uczenia się połączona z narzędziami open source jest kluczem do dostarczania rzeczywistych wartości biznesowych. Książka ta pokazuje, jak: - Stosować metodologie analityki biznesowej, aby osiągnąć pomyślne wyniki - Czyścić i przekształcać dane przy użyciu R i Pythona - Używać R i Pythona do wykonywania eksploracyjnej analizy danych - Tworzyć modele predykcyjne do rozwiązywania problemów biznesowych w R i Pythonie - Używać Pythona, R i narzędzi analitycznych do obsługi wielkich wolumenów danych - Współpracować z inżynierami danych i danetykami - Mierzyć skuteczność analiz biznesowych Dr. Deanne Larson jest eksperktą w dziedzinie danetyki oraz edukatorką, która pomaga największym firmom odblokować wartości biznesowe dzięki analityce. Dzięki wykładom w zakresie analiz, sztucznej inteligencji i przywództwa prowadzonym na takich uczelniach, jak MIT, Harvard, Stanford i NYU, stała się poszukiwanym wykładowcą i oddanym mentorem swojej dziedziny.