AI-Powered Commerce. Building the products and services of the future with Commerce.AI

Andy Pandharikar, Frederik Bussler

Commerce.AI is a suite of artificial intelligence (AI) tools, trained on over a trillion data points, to help businesses build next-gen products and services. If you want to be the best business on the block, using AI is a must.Developers and analysts working with AI will be able to put their knowledge to work with this practical guide. You'll begin by learning the core themes of new product and service innovation, including how to identify market opportunities, come up with ideas, and predict trends. With plenty of use cases as reference, you'll learn how to apply AI for innovation, both programmatically and with Commerce.AI. You'll also find out how to analyze product and service data with tools such as GPT-J, Python pandas, Prophet, and TextBlob. As you progress, you'll explore the evolution of commerce in AI, including how top businesses today are using AI. You'll learn how Commerce.AI merges machine learning, product expertise, and big data to help businesses make more accurate decisions. Finally, you'll use the Commerce.AI suite for product ideation and analyzing market trends.By the end of this artificial intelligence book, you'll be able to strategize new product opportunities by using AI, and also have an understanding of how to use Commerce.AI for product ideation, trend analysis, and predictions.

Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II

David Natingga

Data science jest interdyscyplinarną dziedziną naukową łączącą osiągnięcia uczenia maszynowego, statystyki i eksploracji danych. Umożliwia wydobywanie nowej wiedzy z istniejących danych poprzez stosowanie odpowiednich algorytmów i analizy statystycznej. Stworzono dotąd wiele algorytmów tej kategorii i wciąż powstają nowe. Stanowią one podstawę konstruowania modeli umożliwiających wyodrębnianie określonych informacji z danych odzwierciedlających zjawiska zachodzące w świecie rzeczywistym, pozwalają też na formułowanie prognoz ich przebiegu w przyszłości. Algorytmy data science są postrzegane jako ogromna szansa na zdobycie przewagi konkurencyjnej, a ich znaczenie stale rośnie. Ta książka jest zwięzłym przewodnikiem po algorytmach uczenia maszynowego. Jej cel jest prosty: w ciągu siedmiu dni masz opanować solidne podstawy siedmiu najważniejszych dla uczenia maszynowego algorytmów. Opisom poszczególnych algorytmów towarzyszą przykłady ich implementacji w języku Python, a praktyczne ćwiczenia, które znajdziesz na końcu każdego rozdziału, ułatwią Ci lepsze zrozumienie omawianych zagadnień. Co więcej, dzięki książce nauczysz się właściwie identyfikować problemy z zakresu data science. W konsekwencji dobieranie odpowiednich metod i narzędzi do ich rozwiązywania okaże się dużo łatwiejsze. W tej książce: efektywne implementacje algorytmów uczenia maszynowego w języku Python klasyfikacja danych przy użyciu twierdzenia Bayesa, drzew decyzyjnych i lasów losowych podział danych na klastery za pomocą algorytmu k-średnich stosowanie analizy regresji w parametryzacji modeli przewidywań analiza szeregów czasowych pod kątem trendów i sezonowości danych Algorytmy data science: poznaj, zrozum, zastosuj!

Amazon DynamoDB - The Definitive Guide. Explore enterprise-ready, serverless NoSQL with predictable, scalable performance

Aman Dhingra, Mike Mackay

This book will help you master Amazon DynamoDB, the fully managed, serverless, NoSQL database service designed for high performance at any scale. Authored by Aman Dhingra, senior DynamoDB specialist solutions architect at AWS, and Mike Mackay, former senior NoSQL specialist solutions architect at AWS, this guide draws on their expertise to equip you with the knowledge and skills needed to harness DynamoDB's full potential.This book not only introduces you to DynamoDB's core features and real-world applications, but also provides in-depth guidance on transitioning from traditional relational databases to the NoSQL world. You'll learn essential data modeling techniques, such as vertical partitioning, and explore the nuances of DynamoDB's indexing capabilities, capacity modes, and consistency models. The chapters also help you gain a solid understanding of advanced topics such as enhanced analytical patterns, implementing caching with DynamoDB Accelerator (DAX), and integrating DynamoDB with other AWS services to optimize your data strategies.By the end of this book, you’ll be able to design, build, and deliver low-latency, high-throughput DynamoDB solutions, driving new levels of efficiency and performance for your applications.

Amazon SimpleDB: LITE. A book and eBook that addresses: what is SimpleDB, how does it compare to relational databases, and how to get started?

Richard Helms, Prabhakar Chaganti, Rich Helms

Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym

Alex J. Gutman, Jordan Goldmeier

Musisz spojrzeć prawdzie w oczy: epoka danych to nie tylko imponujące możliwości, ale również obietnice bez pokrycia. Firmy wdrażają rozwiązania, które mają je wyręczać w podejmowaniu decyzji. Menedżerowie zatrudniają analityków, którzy nimi nie są. Specjaliści w dziedzinie data science są zatrudniani w organizacjach, które nie są na nich gotowe. Dyrektorzy wysłuchują technicznego żargonu i udają, że go rozumieją. Efekt? Pieniądze idą w błoto. Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć krytycznie o danych i otrzymanych wynikach, będziesz też inteligentnie o tym mówić. Jednym zdaniem: zrozumiesz dane i związane z nimi wyzwania na głębszym, profesjonalnym poziomie. To książka dla każdego, kto chce przestawić firmę na tory data science. Eric Weber, kierownik ds. eksperymentów i badań metrycznych, Yelp Naucz się: myśleć statystycznie i rozumieć rolę zmienności w podejmowaniu decyzji zadawać właściwe pytania na temat statystyk i wyników analiz sensownie korzystać z rozwiązań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji unikać typowych błędów podczas pracy z danymi i ich interpretowania Data science? Odsiejesz piasek od złota!

Analiza danych z wykorzystaniem SQL-a. Zaawansowane techniki przekształcania danych we wnioski

Cathy Tanimura

Język SQL został stworzony jako narzędzie do przetwarzania danych. Mimo że zwykle jest używany do pracy z bazami danych, jego możliwości są o wiele większe. Poprawny kod SQL ułatwia przetwarzanie potężnych zbiorów danych z dużą szybkością. Szczególnie obiecującą perspektywą jest zastosowanie języka SQL na wielkich zbiorach danych przechowywanych w chmurze. Dzięki nieco bardziej złożonym konstrukcjom SQL analityk danych może z dużą efektywnością wydobywać z nich wiedzę. Ta praktyczna książka jest przeznaczona dla analityków danych i danologów, którzy chcą używać SQL-a do eksploracji dużych zbiorów danych. Pokazuje zarówno popularne, jak i nieco mniej znane techniki budowania zapytań SQL, dzięki czemu możliwe staje się rozwiązywanie nawet bardzo zawiłych problemów i optymalne wykorzystanie właściwości tego języka w pracy na danych. W nowy, innowacyjny sposób przedstawiono tu takie pojęcia jak złączenia, funkcje okna, podzapytania i wyrażenia regularne. Zademonstrowano, jak łączyć różne techniki, aby szybciej osiągać cele za pomocą łatwego do zrozumienia, czytelnego kodu. Opisywany materiał został zilustrowany licznymi przykładami zapytań SQL, dzięki czemu można płynnie przejść do rozwiązywania konkretnych problemów z zakresu przetwarzania, analizy i eksploracji danych. Najciekawsze zagadnienia: przygotowywanie danych do analizy analizy szeregów czasowych z wykorzystaniem SQL analizy kohortowe do badania zachodzących zmian analiza tekstu za pomocą zaawansowanych funkcji i operatorów SQL wykrywanie odstających wartości analizy eksperymentów (testy A/B) SQL: tak wyciągniesz z danych rzetelne wnioski!

Anonimizacja i maskowanie danych wrażliwych w przedsiębiorstwach

Dariusz Nabywaniec

Zostań ekspertem od anonimizacji wrażliwych danych! Czym są dane poufne? Jak je zabezpieczyć przed wyciekiem? Jak maskować dane i pozostać anonimowym w sieci? Współczesny świat produkuje ogromne ilości danych, z których duża część to dane wrażliwe. Wyciek takich danych poza przechowujące je przedsiębiorstwo czy instytucję może nie tylko narażać na szwank reputację organizacji, lecz również nieść za sobą ryzyko konkretnych strat finansowych i poważne konsekwencje o charakterze prawnym. Aby nie dopuścić do tego rodzaju sytuacji, firmy na całym świecie odpowiednio się zabezpieczają, a składową tych działań jest anonimizacja danych, czyli takie ich przetwarzanie, dzięki któremu staną się bezwartościowe, gdy wpadną w niepowołane ręce. Anonimizacja i maskowanie danych wrażliwych w przedsiębiorstwach to książka, z której się dowiesz, jakie zagrożenia wiążą się z przechowywaniem poufnych danych, a także poznasz sposoby pozwalające Ci ograniczyć wynikające z tego ryzyko. Na podstawie własnego doświadczenia i na praktycznych przykładach autor prezentuje w publikacji najlepsze praktyki anonimizacji i maskowania danych, wykorzystywane w tym celu narzędzia i techniki oraz pułapki czyhające na firmy, które nie stosują właściwych zabezpieczeń. To obowiązkowa lektura dla wszystkich osób odpowiedzialnych za bezpieczeństwo i zachowanie prywatności danych, administratorów baz danych, architektów oprogramowania, analityków danych i dyrektorów technicznych przedsiębiorstw z branży IT, a tak naprawdę dla każdego, kto zawodowo ma do czynienia z systemami informatycznymi przechowującymi i przetwarzającymi wrażliwe informacje. Przeczytaj, zanim będzie za późno! Wyszukiwanie i rozpoznawanie danych wrażliwych Analiza ryzyka i sposoby zabezpieczania danych Role i obowiązki osób odpowiedzialnych za prywatność danych Narzędzia i metody stosowane w anonimizacji danych Techniki maskowania i szyfrowania danych Zabezpiecz się zawczasu - anonimizuj swoje poufne dane!

Apache Cassandra Essentials. Create your own massively scalable Cassandra database with highly responsive database queries

Nitin Padalia

Apache Cassandra Essentials takes you step-by-step from from the basics of installation to advanced installation options and database design techniques. It gives you all the information you need to effectively design a well distributed and high performance database. You’ll get to know about the steps that are performed by a Cassandra node when you execute a read/write query, which is essential to properly maintain of a Cassandra cluster and to debug any issues. Next, you’ll discover how to integrate a Cassandra driver in your applications and perform read/write operations. Finally, you’ll learn about the various tools provided by Cassandra for serviceability aspects such as logging, metrics, backup, and recovery.