Python

W kategorii Python zostały zebrane podręczniki poruszające tematykę programowania z zastosowaniem praktycznie niezależnego sprzętowo, dostępnego na licencji Open Source języka. Książki przedstawią Wam wszechstronności i elastyczności Pythona a także różne typy tworzenia kodu poprzez programowanie strukturalne, obiektowe czy funkcjonalne.

Nauczycie się tworzyć aplikacje sieciowe o dowolnym przeznaczeniu, komunikujące się z systemami operacyjnymi, lub korzystające z baz danych. Techniki analizy składni, przetwarzanie tekstu czy rozłożenie obciążenia programu na wiele wątków i procesów przestanie być problematyczne.

siatka lista

Algorithmic Short Selling with Python. Refine your algorithmic trading edge, consistently generate investment ideas, and build a robust long/short product

Laurent Bernut, Michael Covel

Algorithms and Data Structures with Python. A comprehensive guide to data structures & algorithms via an interactive learning experience

Cuantum Technologies LLC

Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II

David Natingga

Algorytmy dla bystrzaków

John Paul Mueller, Luca Massaron

Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie

Shannon W. Bray

Amazon Redshift Cookbook. Recipes for building modern data warehousing solutions

Shruti Worlikar, Thiyagarajan Arumugam, Harshida Patel

Analiza danych behawioralnych przy użyciu języków R i Python

Florent Buisson

Ansible 2 Cloud Automation Cookbook. Write Ansible playbooks for AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, and OpenStack

Aditya Patawari, Vikas Aggarwal

Apache Airflow Best Practices. A practical guide to orchestrating data workflow with Apache Airflow

Dylan Intorf, Dylan Storey, Kendrick van Doorn

Apache Spark 2: Data Processing and Real-Time Analytics. Master complex big data processing, stream analytics, and machine learning with Apache Spark

Romeo Kienzler, Md. Rezaul Karim, Sridhar Alla,...

Aplikacje internetowe z Django. Najlepsze receptury

Aidas Bendoraitis

Applied Computational Thinking with Python. Design algorithmic solutions for complex and challenging real-world problems

Sofía De Jesús, Dayrene Martinez

Applied Deep Learning and Computer Vision for Self-Driving Cars. Build autonomous vehicles using deep neural networks and behavior-cloning techniques

Balu Nair, Sumit Ranjan, Dr. S. Senthamilarasu

Applied Deep Learning with Python. Use scikit-learn, TensorFlow, and Keras to create intelligent systems and machine learning solutions

Alex Galea, Luis Capelo

Applied Supervised Learning with Python. Use scikit-learn to build predictive models from real-world datasets and prepare yourself for the future of machine learning

Benjamin Johnston, Ishita Mathur

Applied Unsupervised Learning with Python. Discover hidden patterns and relationships in unstructured data with Python

Benjamin Johnston, Aaron Jones , Christopher Kruger