Analiza danych
Wireshark. Analiza ruchu sieciowego i wykrywanie włamań
Adam Józefiok
By wiedzieć, co w sieci piszczy Świadomość tego, co i w jaki sposób jest przekazywane za pomocą sieci, to istotna sprawa. Szczególnie w kontekście potencjalnych ataków i włamań. Jednym z programów pozwalających przechwycić, przeanalizować w czasie rzeczywistym i szczegółowo przebadać pakiety danych przesyłanych w sieciach komputerowych jest Wireshark. Umożliwia on między innymi diagnozowanie problemów sieciowych, wykrywanie ataków i optymalizowanie wydajności sieci. Jeśli chcesz wiedzieć o nim więcej, poznać pełny pakiet możliwości Wiresharka i nauczyć się z nich korzystać, najnowsza książka Adama Józefioka z pewnością Ci w tym pomoże. Za jej sprawą między innymi opanujesz podstawowe i zaawansowane funkcje programu. Dowiesz się, jak z udziałem Wiresharka przechwytywać i analizować ruch w sieci, wykrywać włamania do niej, a także monitorować jej bezpieczeństwo. Dzięki lekturze poradnika i przetestowaniu opisanych w nim narzędzi poznasz również statystyczne i analityczne funkcje tego przydatnego oprogramowania.
Wizualizacja danych. Pulpity nawigacyjne i raporty w Excelu
Dick Kusleika
Dziś nawet małe firmy mają niespotykany wcześniej dostęp do dużych ilości danych. Osoby zarządzające przedsiębiorstwem mogą z nich korzystać przy podejmowaniu decyzji biznesowych, w tym celu jednak konieczne jest przetworzenie surowych danych. Tym właśnie zajmuje się analityka biznesowa, a jednym z najpopularniejszych programów stosowanych w tej dziedzinie jest MS Excel. Od jakiegoś czasu oprogramowanie to zawiera wyspecjalizowane funkcje i narzędzia, dzięki którym analizę i wizualizację danych można wykonać bez potrzeby sięgania po inne aplikacje. Lektura tej książki nauczy Cię myśleć o danych inaczej niż dotychczas. Przekonasz się, że to nie tylko wypełnione kolumny i wiersze. Nie poprzestaniesz na prostej pracy z danymi, a nauczysz się je układać w historie obfitujące w cenne wnioski. Dowiesz się, jak sobie radzić z wartościami, które wyraźnie odstają od innych, i nauczysz się odpowiedniego grupowania danych. Zobaczysz, że można je pokazywać ― nawet jeśli są to ogromne ilości ― bez zasypywania i dezorientowania odbiorców. W końcu odkryjesz, jak przejść od arkusza z nieprzetworzonymi danymi i wykresami do pełnych wartościowych informacji raportów i paneli nawigacyjnych. W ten sposób, dzięki wizualizacji danych biznesowych, łatwiej Ci będzie przekonać swoich partnerów do własnych pomysłów. Dzięki książce poznasz sposoby: analizowania bardzo dużych ilości danych prezentowania danych z kilku perspektyw efektywnego rozdzielania danych na różne widoki automatyzowania procesów przygotowywania raportów i przeprowadzania analiz tworzenia atrakcyjnych paneli nawigacyjnych przygotowania analiz typu „co, jeśli” MS Excel: najbardziej przydatne wnioski wyciągniesz ze swoich danych!
Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej
Matheus Facure
Wnioskowanie przyczynowe przydaje się w sytuacji, gdy trzeba określić wpływ decyzji biznesowej na konkretny wynik, na przykład wielkość sprzedaży. Działania te są dobrze znane nauce, ale dopiero od niedawna świat poznaje korzyści z ich zastosowania w branży technologicznej. Przyczyniły się do tego postępy w uczeniu maszynowym, automatyzacji procesów i danologii. Teraz, aby uzyskać wymierne korzyści, wystarczy kilka wierszy kodu w Pythonie. Poznaj narzędzia najbardziej znanych analityków danych korzystających z Pythona! prof. Nick Huntington-Klein, autor The Effect: An Introduction to Research Design and Causality Tę książkę docenią w szczególności analitycy danych. Wyjaśniono w niej potencjał wnioskowania przyczynowego w zakresie szacowania wpływu i efektów w biznesie. Opisano klasyczne metody wnioskowania przyczynowego, w tym testy A/B, regresja liniowa, wskaźnik skłonności, metoda syntetycznej kontroli i metoda różnicy w różnicach, przy czym skoncentrowano się przede wszystkim na praktycznym aspekcie tych technik. Znalazło się tu również omówienie nowoczesnych rozwiązań, takich jak wykorzystanie uczenia maszynowego do szacowania heterogenicznych efektów. Każda metoda została zilustrowana opisem zastosowania w branży technologicznej. W książce między innymi: podstawy wnioskowania przyczynowego problemy biznesowe jako zagadnienia z obszaru wnioskowania przyczynowego eksperymenty geograficzne i eksperymenty z przełączaniem oddziaływania badanie błędu systematycznego modele graficzne i wizualizacja związków przyczynowych Najlepsza książka poświęcona najnowocześniejszym metodom, działaniu na rzeczywistych danych i rozwiązywaniu praktycznych problemów! Sean J. Taylor, główny badacz w Motif Analytics
Wprowadzenie do systemów baz danych. Wydanie VII
Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe
Mijają lata, a bazy danych wciąż stanowią serce większości systemów informatycznych. Rozwój technologii sprawia jednak, że zaprojektowanie systemu baz danych, jego wdrożenie i administrowanie nim wymaga biegłości w wielu dziedzinach. Niezbędne są solidne podstawy modelowania i projektowania baz danych, umiejętność posłużenia się językami i modelami udostępnianymi przez systemy zarządzania bazami danych, a także znajomość technik implementacji samych systemów. Od profesjonalisty wymaga się także wiedzy o najnowszych technologiach, takich jak NoSQL i oczywiście big data. Ważnym uzupełnieniem tego szerokiego wachlarza jest też znajomość technologii powiązanych z systemami bazodanowymi. Ta książka jest siódmym, zaktualizowanym wydaniem klasycznego podręcznika do nauki baz danych. Jest to szczegółowa prezentacja najważniejszych aspektów systemów i aplikacji bazodanowych oraz powiązanych technologii. To znakomity podręcznik dla studentów i świetne kompendium dla praktyków. Sporo miejsca poświęcono w nim systemom rozproszonym oraz technologiom opartym na systemie Hadoop i modelu MapReduce. Nie zabrakło opisu takich zagadnień, jak model IR, wyszukiwanie z użyciem słów kluczowych, porównanie baz danych z modelem IR, modele wyszukiwania, ocena wyszukiwania i algorytmy rankingowe. Wykładowcom przyda się szereg ułatwiających pracę dydaktyczną diagramów, prezentacji i rysunków. W książce między innymi: wprowadzenie do modeli, systemów i języków z obszaru baz danych; model związków encji i programowanie baz danych; bazy relacyjne, obiektowo-relacyjne, obiektowe i XML w bazach danych; algorytmy przetwarzania zapytań i techniki optymalizacji; bezpieczeństwo baz danych. Baza danych? Stosuj tylko najskuteczniejsze rozwiązania!
Partha Pritam Deka, Joyce Weiner, Prof. Roberto...
XGBoost offers a powerful solution for regression and time series analysis, enabling you to build accurate and efficient predictive models. In this book, the authors draw on their combined experience of 40+ years in the semiconductor industry to help you harness the full potential of XGBoost, from understanding its core concepts to implementing real-world applications.As you progress, you'll get to grips with the XGBoost algorithm, including its mathematical underpinnings and its advantages over other ensemble methods. You'll learn when to choose XGBoost over other predictive modeling techniques, and get hands-on guidance on implementing XGBoost using both the Python API and scikit-learn API. You'll also get to grips with essential techniques for time series data, including feature engineering, handling lag features, encoding techniques, and evaluating model performance. A unique aspect of this book is the chapter on model interpretability, where you'll use tools such as SHAP, LIME, ELI5, and Partial Dependence Plots (PDP) to understand your XGBoost models. Throughout the book, you’ll work through several hands-on exercises and real-world datasets.By the end of this book, you'll not only be building accurate models but will also be able to deploy and maintain them effectively, ensuring your solutions deliver real-world impact.
XML Basics. A Comprehensive Guide to Understanding and Implementing XML
Mercury Learning and Information, S. Banzal
This book focuses on essential XML standards relevant to almost all developers. It investigates XML technologies applicable across a wide range of applications, rather than those limited to specific domains. While XML is a markup language, it is widely used by programmers. The book also covers supporting technologies layered on top of XML, such as XLinks, XSLT, Namespaces, Schemas, XHTML, RDDL, XPointers, XPath, SAX, and DOM.The journey begins with understanding XML and its syntax. It then explores Document Type Definitions (DTDs), Namespaces, and XHTML. Following this, the book delves into CSS Style Sheets, XML Schema Basics, XSL and XSLT, SOAP, DOM Programming Interface, SAX, XPath, XLink, XQuery, XPointer, XForms, XSL-FO, and using XML with Databases. The final chapters cover Web Services, providing a comprehensive understanding of how XML integrates into various applications.Mastering these standards and technologies is crucial for developers working with XML. This book transitions readers from basic XML syntax to advanced applications, blending theoretical concepts with practical examples. It is an essential resource for developers looking to leverage XML in their projects.
Your Excel Survival Kit. A Guide to Surviving and Thriving in an Excel World
MrExcel's Holy Macro! Books, Anne Walsh
This book starts off with the basics of data entry, formulas, and charts, it provides practical tips to simplify workflows and create clear visuals. Progress to advanced techniques like data cleaning, handling missing entries, and using logical functions, including modern dynamic arrays.Learn to summarize and visualize data with pivot tables, troubleshoot common issues, and customize layouts. Explore VLOOKUP, XLOOKUP, and methods for tackling common challenges. Advanced chapters introduce Power Query for data merging, automation, and quick insights, while Power Pivot enables combining multiple datasets for detailed reports.Finally, unlock Power BI to create professional-grade dashboards and visualizations. Designed for beginners and advanced users alike, this book equips you with the skills to streamline processes, analyze data effectively, and make informed decisions.
Akash Tandon, Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean...
Potrzeby w zakresie analizy dużych zbiorów danych i wyciągania z nich użytecznych informacji stale rosną. Spośród dostępnych narzędzi przeznaczonych do tych zastosowań szczególnie przydatny jest PySpark - interfejs API systemu Spark dla języka Python. Apache Spark świetnie się nadaje do analizy dużych zbiorów danych, a PySpark skutecznie ułatwia integrację Sparka ze specjalistycznymi narzędziami PyData. By jednak można było w pełni skorzystać z tych możliwości, konieczne jest zrozumienie interakcji między algorytmami, zbiorami danych i wzorcami używanymi w analizie danych. Oto praktyczny przewodnik po wersji 3.0 systemu Spark, metodach statystycznych i rzeczywistych zbiorach danych. Omówiono w nim zasady rozwiązywania problemów analitycznych za pomocą interfejsu PySpark, z wykorzystaniem dobrych praktyk programowania w systemie Spark. Po lekturze można bezproblemowo zagłębić się we wzorce analityczne oparte na popularnych technikach przetwarzania danych, takich jak klasyfikacja, grupowanie, filtrowanie i wykrywanie anomalii, stosowane w genomice, bezpieczeństwie systemów IT i finansach. Dodatkowym plusem są opisy wykorzystania przetwarzania obrazów i języka naturalnego. Zaletą jest też szereg rzeczywistych przykładów dużych zbiorów danych i ich zaawansowanej analizy. Dzięki książce poznasz: model programowania w ekosystemie Spark podstawowe metody stosowane w nauce o danych pełne implementacje analiz dużych publicznych zbiorów danych konkretne przypadki użycia narzędzi uczenia maszynowego kod, który łatwo dostosujesz do swoich potrzeb PySpark: systemowa odpowiedź na problemy inżyniera danych!