Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II

Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck

Metody statystyczne są kluczowym narzędziem w data science, mimo to niewielu analityków danych zdobyło wykształcenie w ich zakresie. Może im to utrudniać uzyskiwanie dobrych efektów. Zrozumienie praktycznych zasad statystyki okazuje się ważne również dla programistów R i Pythona, którzy tworzą rozwiązania dla data science. Kursy podstaw statystyki rzadko jednak uwzględniają tę perspektywę, a większość podręczników do statystyki w ogóle nie zajmuje się narzędziami wywodzącymi się z informatyki. To drugie wydanie popularnego podręcznika statystyki przeznaczonego dla analityków danych. Uzupełniono je o obszerne przykłady w Pythonie oraz wyjaśnienie, jak stosować poszczególne metody statystyczne w problemach data science, a także jak ich nie używać. Skoncentrowano się też na tych zagadnieniach statystyki, które odgrywają istotną rolę w data science. Wyjaśniono, które koncepcje są ważne i przydatne z tej perspektywy, a które mniej istotne i dlaczego. Co ważne, poszczególne koncepcje i zagadnienia praktyczne przedstawiono w sposób przyswajalny i zrozumiały również dla osób nienawykłych do posługiwania się statystyką na co dzień. W książce między innymi: analiza eksploracyjna we wstępnym badaniu danych próby losowe a jakość dużych zbiorów danych podstawy planowania eksperymentów regresja w szacowaniu wyników i wykrywaniu anomalii statystyczne uczenie maszynowe uczenie nienadzorowane a znaczenie danych niesklasyfikowanych Statystyka: klasyczne narzędzia w najnowszych technologiach!

Sto Pytań i Odpowiedzi Podczas Rozmowy O Pracę Programisty PHP, MYSQL, HTML, HTML 5

Adam Berger

Książkę chciałbym polecić wszystkim przyszłym programistom poszukujących pracy i nie tylko. Jest to zbiór pytań i odpowiedzi, które jak myślę pomogą lepiej przygotować się do rozmowy kwalifikacyjnej. Możesz także poszerzyć swoją wiedzę o nowinki zawarte w książce, które nie zawsze miałeś okazję znaleźć w dotychczasowych poszukiwaniach. Są to podstawowe informacje, jakie powinien posiadać początkujący programista PHP, MYSQL i HTML.

Storytelling danych. Poradnik wizualizacji danych dla profesjonalistów

Cole Nussbaumer Knaflic

Rozwój technologiczny nie tylko zwiększył ilość i dostępność danych, ale również zaowocował wszechobecnością narzędzi do ich obróbki i prezentacji. W zasadzie każdy może tworzyć diagramy i prezentacje. Aby przykuć uwagę odbiorcy i przekazać mu informację zawartą w zbiorze danych, sama wiedza techniczna nie wystarczy. Problem wynika z tego, że większość ludzi nie ma naturalnej umiejętności przekładania danych na interesujące historie. Tego się po prostu trzeba nauczyć. Dopiero wtedy można mówić o skutecznym przekazie. Ta książka jest przewodnikiem dla każdego, kto musi przekazywać informacje, robiąc przy tym użytek z danych. Szczególnie wartościowa będzie dla analityków, studentów i naukowców, a także dla każdego, kto w swojej komunikacji odwołuje się do danych. Pokazano tu prostą i intuicyjną technikę przedstawiania historii przy użyciu danych w sześciu krokach („lekcjach”). Skuteczność tej metody potwierdzono wieloma przykładami zaczerpniętymi z przeróżnych branż. Poszczególne procesy zaprezentowano za pomocą instrukcji „krok po kroku”, opisano także tok rozumowania podczas realizacji projektu graficznej wizualizacji danych. Przy tym wszystkim zawarte w książce praktyczne wskazówki są gotowe do natychmiastowego zastosowania. Sześć kluczowych lekcji skutecznej komunikacji wizualnej:  Zrozumienie kontekstu.  Wybór odpowiedniego wykresu.  Eliminacja śmieci.  Kierowanie uwagą odbiorców.  Myślenie niczym projektant.  Przedstawianie historii. Dane nadają sens prezentacji!

Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego

Aileen Nielsen

Analiza szeregów czasowych zyskuje na znaczeniu. Wraz z postępującą digitalizacją danych służby zdrowia, rozwojem inteligentnych miast czy upowszechniającym się internetem rzeczy staje się coraz bardziej potrzebna. Obiecującym rozwiązaniem jest analiza szeregów czasowych metodami wspomaganymi uczeniem maszynowym. Techniki te umożliwiają skuteczne monitorowanie i wykorzystywanie coraz większych zbiorów danych. Być może ich zastosowanie do pracy z szeregami czasowymi wydaje się nieoczywiste, jednak bez analiz szeregów czasowych nie można w pełni wykorzystać zebranych danych. Ta książka jest szerokim, aktualnym i praktycznym przeglądem metod analizy szeregów czasowych, w którym ujęto pełny potok przetwarzania danych czasowych i modelowania. Zaprezentowano w niej rzeczywiste przypadki użycia tych metod i zilustrowano je obszernymi fragmentami znakomicie zaprojektowanego kodu w językach R i Python. Znalazły się tutaj praktyczne wskazówki ułatwiające rozwiązywanie najczęstszych problemów występujących w inżynierii danych czasowych i ich analizie. Ujęto tu zarówno konwencjonalne metody statystyczne, jak i nowoczesne techniki uczenia maszynowego. To bardzo przydatny przewodnik, dzięki któremu analitycy danych, inżynierowie oprogramowania i naukowcy będą mogli płynnie przejść od podstaw pracy z szeregami czasowymi do rozwiązywania konkretnych zagadnień na profesjonalnym poziomie. Dzięki tej książce nauczysz się: pozyskiwać, przechowywać i przetwarzać szeregi czasowe eksplorować dane czasowe i symulować je wykonywać pomiary błędów pracować z szeregami czasowymi za pomocą uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego oceniać dokładność i wydajność modeli Skutecznie analizuj szeregi czasowe i wydobywaj bezcenną wiedzę!

Szybsza Sieć z językami PHP, MySQL i JavaScript. Zaawansowane aplikacje z wykorzystaniem najnowszych technologii

Andrew Caya

Termin Szybsza Sieć (ang. Faster Web) powstał stosunkowo niedawno. Koncepcja ta skupia się na rozwijaniu wszystkich elementów technologii internetowych oraz interfejsu użytkownika, tak aby przyśpieszyć interakcję między klientem a serwerem oraz działanie samej aplikacji. Efektem tych optymalizacji powinna być poprawa jakości pracy systemu. Aby w pełni przyswoić ideę Szybszej Sieci, trzeba dobrze zrozumieć takie pojęcia jak wydajność, efektywność i postrzegana wydajność. Konieczne jest również opanowanie większości nowych technologii webowych. Dzięki tej książce dowiesz się, w jaki sposób poprawić działanie każdej aplikacji WWW, aby odpowiadała kryteriom Szybszej Sieci. Wkrótce rozpoczniesz pracę z najnowszymi narzędziami do mierzenia wydajności, profilowania i monitorowania dla PHP, MySQL i JavaScriptu. Omówiono tu wszystkie istotne zagadnienia związane z ideą Szybszej Sieci, w tym optymalizację kodu PHP 7, programowanie asynchroniczne i programowanie funkcyjne w JavaScripcie. Sporo miejsca poświęcono najlepszym strategiom optymalizacji. Opisano też techniki profilowania skryptów, pomiaru wydajności bazy danych, optymalizacji zapytań SQL oraz podnoszenia wydajności serwera WWW. Przekonasz się, że dzięki optymalizacji można przekraczać granice efektywności aplikacji! W tej książce między innymi: wprowadzenie do koncepcji Szybszej Sieci i jej formalne aspekty monitorowanie i profilowanie w środowisku ciągłej integracji potencjał struktur danych PHP 7 optymalizacja baz danych i nowoczesne techniki języka SQL najnowsze osiągnięcia JavaScriptu wpływ odpowiedniego projektu interfejsu użytkownika na wydajność aplikacji Przekraczaj granice wydajności. Projektuj szybszy kod!

Tableau Cookbook - Recipes for Data Visualization. Click here to enter text

Shweta Sankhe-Savale

Data is everywhere and everything is data! Visualization of data allows us to bring out the underlying trends and patterns inherent in the data and gain insights that enable faster and smarter decision making. Tableau is one of the fastest growing and industry leading Business Intelligence platforms that empowers business users to easily visualize their data and discover insights at the speed of thought. Tableau is a self-service BI platform designed to make data visualization and analysis as intuitive as possible. Creating visualizations with simple drag-and-drop, you can be up and running on Tableau in no time.Starting from the fundamentals such as getting familiarized with Tableau Desktop, connecting to common data sources and building standard charts; you will walk through the nitty gritty of Tableau such as creating dynamic analytics with parameters, blended data sources, and advanced calculations. You will also learn to group members into higher levels, sort the data in a specific order & filter out the unnecessary information. You will then create calculations in Tableau & understand the flexibility & power they have and go on to building story-boards and share your insights with others.Whether you are just getting started or whether you need a quick reference on a “how-to” question, This book is the perfect companion for you

Tableau Desktop Certified Associate: Exam Guide. Develop your Tableau skills and prepare for Tableau certification with tips from industry experts

Dmitry Anoshin, JC Gillet, Fabian Peri, Radhika Biyani, ...

The Tableau Desktop Certified Associate exam measures your knowledge of Tableau Desktop and your ability to work with data and data visualization techniques. This book will help you to become well-versed in Tableau software and use its business intelligence (BI) features to solve BI and analytics challenges.With the help of this book, you'll explore the authors' success stories and their experience with Tableau. You'll start by understanding the importance of Tableau certification and the different certification exams, along with covering the exam format, Tableau basics, and best practices for preparing data for analysis and visualization. The book builds on your knowledge of advanced Tableau topics such as table calculations for solving problems. You'll learn to effectively visualize geographic data using vector maps. Later, you'll discover the analytics capabilities of Tableau by learning how to use features such as forecasting. Finally, you'll understand how to build and customize dashboards, while ensuring they convey information effectively. Every chapter has examples and tests to reinforce your learning, along with mock tests in the last section.By the end of this book, you'll be able to efficiently prepare for the certification exam with the help of mock tests, detailed explanations, and expert advice from the authors.

Tablice informatyczne. Oracle

Marcin Lis

Jak tworzyć struktury danych i poruszać się wśród nich? Jak wykorzystać specyficzne możliwości operatorów? Jak tworzyć i modyfikować tabele oraz indeksy? Baza danych Oracle to dziś jedna z najlepszych i najbardziej wszechstronnych relacyjnych baz danych, umożliwiających gromadzenie ogromnych ilości informacji. To system, który doskonale sprawdza się chociażby w każdym przedsiębiorstwie. Sprawne poruszanie się wśród jego skomplikowanych możliwości i sensowne wykorzystanie wielu opcji staje się rzeczą kluczową, jeśli chcemy mieć wgląd w gromadzone dane. Trudno jednak spamiętać te wszystkie polecenia, operatory, sekwencje czynności i implikacje związane z ich stosowaniem. Tu właśnie do akcji wkraczają "Tablice informatyczne. Oracle". Tablice, które trzymasz w rękach, zawierają wszystkie potrzebne informacje, zebrane w formie tabel i skrótowych wyjaśnień, dotyczących konkretnych operacji. Bez zbędnego wodolejstwa książka ta przekazuje Ci wiedzę na temat typów danych, operatorów, struktur danych, tabel, widoków, operacji na danych i innych kwestii, związanych z eksploatacją bazy. Dowiesz się z niej, jak wprowadzać dane, nadawać przywileje użytkownikom, tworzyć sekwencje i dbać o integralność bazy. Wszystko to w ściśle skondensowanej formie, by ułatwić Ci szukanie konkretnych zagadnień i efektywne użytkowanie bazy danych. Typy danych -- znakowe, numeryczne, daty i czasu, specjalne Operatory -- logiczne, arytmetyczne, relacyjne i inne Struktury danych -- tabele, indeksy, widoki, sekwencje, synonimy Operacje na danych -- pobieranie, wprowadzanie, modyfikacja, usuwanie Użytkownicy i role -- tworzenie, modyfikacja, usuwanie Przywileje -- systemowe, dotyczące obiektów, nadawanie, odbieranie Twoja niezastąpiona pomoc w codziennej, sprawnej pracy z bazą danych!

Tablice informatyczne. SQL. Wydanie II

Marcin Szeliga

Koniec z wertowaniem książek i dokumentacji w poszukiwaniu składni poleceń, typów danych czy struktur języka. W tablicach informatycznych znajdziesz wszystkie podstawowe informacje, których potrzebujesz podczas codziennej pracy, podane w sposób zwięzły i treściwy. Składnia poleceń, struktura programu, funkcje i metody, obiekty, typy danych -- jest tu wszystko, nad czym mógłbyś się zastanawiać. "Tablice informatyczne. SQL" to zbiór najważniejszych informacji o strukturalnym języku zapytań - języku wykorzystywanym praktycznie we wszystkich obecnych na rynku serwerach relacyjnych baz danych. W tablicach zebrane są wiadomości dotyczące standardu ANSI SQL99 i jego późniejszych rozszerzeń, przydatne przy odczytywaniu i manipulacji danymi przechowywanymi w bazach takich serwerów jak SQL Server, PostgreSQL, Access czy MySQL, administrowaniu tabelami i kontami użytkowników oraz optymalizowaniu zapytań. Tabele SQL to zebrane w jednym miejscu, najpotrzebniejsze informacje na temat: Typów danych Pobierania danych Łączenie tabel i wyników zapytań Grupowania wyników zapytań Podzapytań Modyfikowania danych Transakcyjnego przetwarzania danych Administrowania uprawnieniami użytkowników Tworzenia baz danych i tabel Indeksów, widoków i ograniczeń

Tablice informatyczne. SQL. Wydanie III

Marcin Szeliga

SQL? Z tablicami to proste! Poznaj instrukcje języka Naucz się tworzyć zapytania Zostań mistrzem SQL-a Relacyjne bazy danych są wszędzie wokół nas, a do podstawowych umiejętności wymaganych od współczesnych programistów należy dobra znajomość języka SQL. Na świecie nie ma jednak osób, którym nie zdarza się czegoś zapomnieć. Jeśli potrzebujesz pomocy w codziennej pracy lub chcesz odświeżyć wiedzę na temat SQL-a, sięgnij po te tablice! Szybko znajdziesz w nich niezbędne informacje i sprawdzisz instrukcje, które umożliwią sprawne osiągnięcie celu. Jedno spojrzenie pozwoli Ci przypomnieć sobie sposób tworzenia zapytań i zastosowanie różnych konstrukcji języka. W publikacji: Znaczniki języka i typy danych Tworzenie prostych zapytań Konstruowanie zapytań analitycznych Zastosowanie podzapytań Modyfikowanie danych i obiektów Tablice informatyczne - cała wiedza w jednym miejscu!

Tabular Modeling with SQL Server 2016 Analysis Services Cookbook. Create better operational analytics for your users with these business solutions

Derek Wilson

SQL Server Analysis Service (SSAS) has been widely used across multiple businesses to build smart online analytical reporting solutions. It includes two different types of modeling for analysis services: Tabular and Multi Dimensional. This book covers Tabular modeling, which uses tables and relationships with a fast in-memory engine to provide state of the art compression algorithms and query performance.The book begins by quickly taking you through the concepts required to model tabular data and set up the necessary tools and services. As you learn to create tabular models using tools such as Excel and Power View, you’ll be shown various strategies to deploy your model on the server and choose a query mode (In-memory or DirectQuery) that best suits your reporting needs. You’ll also learn how to implement key and newly introduced DAX functions to create calculated columns and measures for your model data. Last but not least, you’ll be shown techniques that will help you administer and secure your BI implementation along with some widely used tips and tricks to optimize your reporting solution.By the end of this book, you’ll have gained hands-on experience with the powerful new features that have been added to Tabular models in SSAS 2016 and you’ll be able to improve user satisfaction with faster reports and analytical queries.

TensorFlow Machine Learning Cookbook. Over 60 practical recipes to help you master Google’s TensorFlow machine learning library

Nick McClure

TensorFlow is an open source software library for Machine Intelligence. The independent recipes in this book will teach you how to use TensorFlow for complex data computations and will let you dig deeper and gain more insights into your data than ever before. You’ll work through recipes on training models, model evaluation, sentiment analysis, regression analysis, clustering analysis, artificial neural networks, and deep learning – each using Google’s machine learning library TensorFlow.This guide starts with the fundamentals of the TensorFlow library which includes variables, matrices, and various data sources. Moving ahead, you will get hands-on experience with Linear Regression techniques with TensorFlow. The next chapters cover important high-level concepts such as neural networks, CNN, RNN, and NLP. Once you are familiar and comfortable with the TensorFlow ecosystem, the last chapter will show you how to take it to production.

TensorFlow: Powerful Predictive Analytics with TensorFlow. Predict valuable insights of your data with TensorFlow

Md. Rezaul Karim

Predictive analytics discovers hidden patterns from structured and unstructured data for automated decision making in business intelligence. Predictive decisions are becoming a huge trend worldwide, catering to wide industry sectors by predicting which decisions are more likely to give maximum results. TensorFlow, Google’s brainchild, is immensely popular and extensively used for predictive analysis.This book is a quick learning guide on all the three types of machine learning, that is, supervised, unsupervised, and reinforcement learning with TensorFlow. This book will teach you predictive analytics for high-dimensional and sequence data. In particular, you will learn the linear regression model for regression analysis. You will also learn how to use regression for predicting continuous values. You will learn supervised learning algorithms for predictive analytics. You will explore unsupervised learning and clustering using K-meansYou will then learn how to predict neighborhoods using K-means, and then, see another example of clustering audio clips based on their audio features. This book is ideal for developers, data analysts, machine learning practitioners, and deep learning enthusiasts who want to build powerful, robust, and accurate predictive models with the power of TensorFlow. This book is embedded with useful assessments that will help you revise the concepts you have learned in this book. This book is repurposed for this specific learning experience from material from Packt's Predictive Analytics with TensorFlow by Md. Rezaul Karim.

Teradata Cookbook. Over 85 recipes to implement efficient data warehousing solutions

Abhinav Khandelwal, Rajsekhar Bhamidipati

Teradata is an enterprise software company that develops and sells its eponymous relational database management system (RDBMS), which is considered to be a leading data warehousing solutions and provides data management solutions for analytics. This book will help you get all the practical information you need for the creation and implementation of your data warehousing solution using Teradata.The book begins with recipes on quickly setting up a development environment so you can work with different types of data structuring and manipulation function. You will tackle all problems related to efficient querying, stored procedure searching, and navigation techniques. Additionally, you’ll master various administrative tasks such as user and security management, workload management, high availability, performance tuning, and monitoring.This book is designed to take you through the best practices of performing the real daily tasks of a Teradata DBA, and will help you tackle any problem you might encounter in the process.

Testy statystyczne w procesie podejmowania decyzji

Czesław Domański, Aleksandra Baszczyńska, Dorota Pekasiewicz, Anna Witaszczyk

Wiedza statystyczna jest cenna dla przedstawicieli wszystkich zawodów, ponieważ przed podjęciem działań należy najpierw stawiać pytania, a następnie uzyskiwać właściwe informacje. W dzisiejszym świecie istnieje potrzeba myślenia statystycznego. Jesteśmy otoczeni wyzwaniami różnorodnych banków danych, które wymagają coraz lepszych metod statystycznych, algorytmów, modeli systemów przetwarzania. Statystyka zajmuje się kolekcjonowaniem informacji liczbowych oraz ich analizą i interpretacją. Zawarte w książce metody pozwalają odpowiedzieć na pytanie, w jaki sposób te informacje liczbowe (dane), opisują nam populacje i zjawiska, których dotyczą. Odpowiedź zależy nie tylko od samych informacji, tzn. od obserwacji, ale również od wiedzy a priori. Ta wiedza jest formalizowana za pomocą założeń przy konstrukcji metod. Najczęściej rozróżniane są trzy podejścia oparte na różnych zasadach. Należą do nich: analiza danych, klasyczne wnioskowanie i teoria decyzji, analiza bayesowska. Autorzy opisują różne klasy testów statystycznych umożliwiające aplikację metod wnioskowania statystycznego w przypadkach, w których klasyczne procedury są niemożliwe do zastosowania lub wykorzystanie ich wiąże się z ryzykiem podjęcia błędnych decyzji. Procedury weryfikacji hipotez statystycznych uwzględniane w procesach podejmowania decyzji mogą zainteresować zarówno badaczy zjawisk ekonomicznych, socjologicznych i przyrodniczych, jak studentów kierunków społecznych, rolniczych, medycznych i technicznych. 

The Applied SQL Data Analytics Workshop. Develop your practical skills and prepare to become a professional data analyst - Second Edition

Matt Goldwasser, Upom Malik, Benjamin Johnston

Every day, businesses operate around the clock and a huge amount of data is generated at a rapid pace. Hidden in this data are key patterns and behaviors that can help you and your business understand your customers at a deep, fundamental level. Are you ready to enter the exciting world of data analytics and unlock these useful insights?Written by a team of expert data scientists who have used their data analytics skills to transform businesses of all shapes and sizes, The Applied SQL Data Analytics Workshop is a great way to get started with data analysis, showing you how to effectively sieve and process information from raw data, even without any prior experience.The book begins by showing you how to form hypotheses and generate descriptive statistics that can provide key insights into your existing data. As you progress, you'll learn how to write SQL queries to aggregate, calculate and combine SQL data from sources outside of your current dataset. You'll also discover how to work with different data types, like JSON. By exploring advanced techniques, such as geospatial analysis and text analysis, you'll finally be able to understand your business at a deeper level. Finally, the book lets you in on the secret to getting information faster and more effectively by using advanced techniques like profiling and automation.By the end of The Applied SQL Data Analytics Workshop, you'll have the skills you need to start identifying patterns and unlocking insights in your own data. You will be capable of looking and assessing data with the critical eye of a skilled data analyst.