100 sposobów na Excel 2007 PL. Tworzenie funkcjonalnych arkuszy

Raina Hawley, David Hawley

Wykorzystaj wszystkie możliwości Excela, aby tworzyć funkcjonalne i efektowne arkusze Jak analizować dane i zarządzać nimi? Jak optymalnie wykorzystywać tabele przestawne? Jak tworzyć spersonalizowane wykresy? Większość użytkowników Excela zna tylko drobną część dostępnych w nim możliwości. Istnieje jednak wiele metod pozwalających znacząco poszerzyć wydajność tego programu i tworzyć efektowne arkusze kalkulacyjne bez potrzeby czasochłonnego zdobywania wiedzy. Nowa wersja Excela umożliwia chociażby łatwiejsze korzystanie z mechanizmu tabel przestawnych, formatowania warunkowego i nazw zakresów, podglądu "na żywo", galerii predefiniowanych stylów oraz grafik SmartArt. Wszystko to sprawia, że każdy może dziś w swoich arkuszach używać bardziej skomplikowanych elementów wizualnych i graficznych. Obecnie, kiedy wszystko dzieje się coraz szybciej, czas staje się jedną z najistotniejszych i pożądanych wartości. Książka "100 sposobów na Excel 2007 PL. Tworzenie funkcjonalnych arkuszy" pozwala Ci właśnie zyskać na czasie - oferuje ponad sto gotowych metod tworzenia funkcjonalnych i efektownych arkuszy, szybkich i niezawodnych rozwiązań skomplikowanych problemów. Warto także wykorzystać te metody do przeanalizowania oraz zastosowania niektórych możliwości języka Visual Basic for Applications (VBA) - dzięki temu będziesz mógł zaadaptować wszystkie zawarte tu propozycje do własnych potrzeb. Skoroszyty i arkusze Wbudowane mechanizmy do analizy danych i zarządzania nimi Metody tworzenia nazw i zakresów komórek Tabele przestawne Formuły i funkcje Wykresy i makra Współpraca Excela z innymi aplikacjami pakietu Office Wszystko, co chciałbyś widzieć o Excelu, aby natychmiast z niego skorzystać. Poznaj ponad setkę sposobów skutecznego radzenia sobie z Excelem!

Access. Analiza danych. Receptury

Wayne Freeze, Ken Bluttman

Korzystaj z bazy danych Access jak profesjonalista! Jak stosować wskaźniki statystyczne do analizy danych biznesowych? Jak rozszerzać funkcjonalność zapytań SQL, stosując skrypty VBA? Jak przetwarzać dane i przenosić je między bazami Access? Access to znane już narzędzie służące do wszechstronnego przetwarzania i analizy danych. Posiada sporo ukrytych mechanizmów, pozwalających efektywnie wykonywać zadania, które początkowo mogą wydawać się skomplikowane. Książka przedstawia przykłady kwerend, metody przenoszenia danych pomiędzy bazami Access, obliczania wielu wskaźników finansowo-biznesowych i sporo innych zagadnień - wszystko pod kątem analizy i przetwarzania danych. Każda zaprezentowana receptura jest opatrzona kompletnym opisem rozwiązania problemu wraz ze szczegółowym omówieniem metody postępowania oraz analizą kodu. Access. Analiza danych. Receptury to uniwersalny podręcznik przeznaczony zarówno dla początkujących użytkowników bazy danych Access, jak i doświadczonych. Dzięki przejrzystemu językowi i mnogości poruszonych zagadnień każdy, niezależnie od stopnia zaawansowania, może poszerzyć swoją wiedzę. Zawiera mnóstwo ciekawych wskazówek i technik ułatwiających codzienną pracę z bazami danych, co czyni ją atrakcyjną nawet dla osób doskonale posługujących się bazą Access. Jest to także kompendium wiedzy niezbędnej każdemu, kto chce wyciągać ze zbiorów danych naprawdę cenne informacje. Tworzenie kwerend różnych typów Wstawianie, aktualizacja i usuwanie danych Przetwarzanie tekstu i liczb zapisanych w formie łańcucha znaków Zastosowanie tabel, modyfikacja zawartości systemu Windows, szyfrowanie danych Wykorzystanie obiektu FileSystemObject, przetwarzanie danych XML oraz XSLT, komunikacja z bazami SQL Rozwiązywanie problemów biznesowych Obliczanie wskaźników statystycznych Baza danych to fundament biznesu - zobacz, jak efektywnie nią zarządzać!

Advanced Deep Learning with Keras. Apply deep learning techniques, autoencoders, GANs, variational autoencoders, deep reinforcement learning, policy gradients, and more

Rowel Atienza

Recent developments in deep learning, including Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), and Deep Reinforcement Learning (DRL) are creating impressive AI results in our news headlines - such as AlphaGo Zero beating world chess champions, and generative AI that can create art paintings that sell for over $400k because they are so human-like.Advanced Deep Learning with Keras is a comprehensive guide to the advanced deep learning techniques available today, so you can create your own cutting-edge AI. Using Keras as an open-source deep learning library, you'll find hands-on projects throughout that show you how to create more effective AI with the latest techniques.The journey begins with an overview of MLPs, CNNs, and RNNs, which are the building blocks for the more advanced techniques in the book. You’ll learn how to implement deep learning models with Keras and TensorFlow 1.x, and move forwards to advanced techniques, as you explore deep neural network architectures, including ResNet and DenseNet, and how to create autoencoders. You then learn all about GANs, and how they can open new levels of AI performance. Next, you’ll get up to speed with how VAEs are implemented, and you’ll see how GANs and VAEs have the generative power to synthesize data that can be extremely convincing to humans - a major stride forward for modern AI. To complete this set of advanced techniques, you'll learn how to implement DRL such as Deep Q-Learning and Policy Gradient Methods, which are critical to many modern results in AI.

Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha

John Walkenbach, Michael Alexander

Wykorzystaj możliwości Excela w zarządzaniu! Co to są pulpity menedżerskie? Jak efektownie zaprezentować najważniejsze informacje? Jak zautomatyzować tworzenie raportów? Excel to niezastąpione narzędzie, jeżeli musisz przetworzyć setki, tysiące, a nawet miliony danych. Od wielu lat obecny na rynku, program ten dzięki intuicyjnemu interfejsowi użytkownika, ogromnym możliwościom oraz rozsądnej cenie zdobył popularność w zasadzie w każdym środowisku - począwszy od akademickiego, a skończywszy na menedżerach i prezesach. Ta książka przeznaczona jest dla tej drugiej grupy. Ciągły napływ nowych informacji w świecie biznesu sprawia, że są one trudne do ogarnięcia. Z pomocą przychodzą pulpity menedżerskie! Dzięki tej książce dowiesz się, jak je stworzyć oraz wyłuskać najistotniejsze informacje z morza danych. W trakcie lektury nauczysz się analizować i przedstawiać w użytecznej formie dostępne dane, korzystać z metod szybkiej prezentacji oraz automatyzować procesy raportowania i tworzyć przyciągające wzrok prezentacje. Ponadto biegle opanujesz korzystanie z tabel i wykresów przestawnych oraz tworzenie zaawansowanych komponentów do prezentacji tendencji czy oceny efektywności realizacji celów. Jest to idealna książka dla każdego menedżera tonącego w gąszczu danych! Definicja pulpitów menedżerskich Określanie wymagań użytkowników Zasady projektowania pulpitów menedżerskich Projektowanie modelu danych Wykresy w programie Microsoft Excel Wykorzystanie tabel przestawnych Tworzenie wykresów przestawnych Wykresy przebiegu w czasie Inne techniki wizualizacji danych Tworzenie komponentów do prezentacji tendencji i grupowania danych Prezentacja efektywności realizacji celów Wykorzystanie makr w raportach Dodawanie interaktywnych kontrolek do pulpitu menedżerskiego Importowanie danych z Microsoft Access Metody bezpiecznego współdzielenia danych Uporządkuj i efektownie zaprezentuj najważniejsze informacje!

Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha. Wydanie II

John Walkenbach, Michael Alexander

Wykorzystaj możliwości Excela w zarządzaniu! Jeżeli masz przed sobą setki, a może tysiące lub miliony danych, z których chcesz wyciągnąć celne wnioski, potrzebujesz narzędzia, które pomoże Ci to ogarnąć. Mowa oczywiście o Excelu. Nieważne, kim jesteś - studentem, księgowym, menedżerem czy prezesem - na 100% docenisz drzemiący w nim potencjał! Dzięki tej książce dowiesz się, jak wyłuskać najistotniejsze informacje z morza danych. W trakcie lektury nauczysz się błyskawicznie przygotowywać raporty oraz prezentacje. Przekonasz się, że tabele przestawne wcale nie muszą być takie straszne, oraz zobaczysz najlepsze techniki prezentacji tendencji czy oceny efektywności w realizacji celów. Kolejne wydanie książki zostało zaktualizowane, ulepszone i rozszerzone o mnóstwo nowych, przydatnych wiadomości. Dowiesz się, jak importować dane z bazy SQL Server oraz jak wykorzystać możliwości dodatku Power View. Książka ta jest idealną pozycją dla tonących w gąszczu danych! Dzięki tej książce: poznasz narzędzia Excela w zakresie analizy i prezentacji danych opanujesz najlepsze techniki projektowania tabel przygotujesz czytelne raporty wykorzystasz w pełni możliwości Excela Uratuj się z morza danych!

Analytics for the Internet of Things (IoT). Intelligent analytics for your intelligent devices

Andrew Minteer

We start with the perplexing task of extracting value from huge amounts of barely intelligible data. The data takes a convoluted route just to be on the servers for analysis, but insights can emerge through visualization and statistical modeling techniques. You will learn to extract value from IoT big data using multiple analytic techniques. Next we review how IoT devices generate data and how the information travels over networks. You’ll get to know strategies to collect and store the data to optimize the potential for analytics, and strategies to handle data quality concerns. Cloud resources are a great match for IoT analytics, so Amazon Web Services, Microsoft Azure, and PTC ThingWorx are reviewed in detail next. Geospatial analytics is then introduced as a way to leverage location information. Combining IoT data with environmental data is also discussed as a way to enhance predictive capability. We’ll also review the economics of IoT analytics and you’ll discover ways to optimize business value.By the end of the book, you’ll know how to handle scale for both data storage and analytics, how Apache Spark can be leveraged to handle scalability, and how R and Python can be used for analytic modeling.

Apache Hadoop 3 Quick Start Guide. Learn about big data processing and analytics

Hrishikesh Vijay Karambelkar

Apache Hadoop is a widely used distributed data platform. It enables large datasets to be efficiently processed instead of using one large computer to store and process the data. This book will get you started with the Hadoop ecosystem, and introduce you to the main technical topics, including MapReduce, YARN, and HDFS.The book begins with an overview of big data and Apache Hadoop. Then, you will set up a pseudo Hadoop development environment and a multi-node enterprise Hadoop cluster. You will see how the parallel programming paradigm, such as MapReduce, can solve many complex data processing problems.The book also covers the important aspects of the big data software development lifecycle, including quality assurance and control, performance, administration, and monitoring. You will then learn about the Hadoop ecosystem, and tools such as Kafka, Sqoop, Flume, Pig, Hive, and HBase. Finally, you will look at advanced topics, including real time streaming using Apache Storm, and data analytics using Apache Spark. By the end of the book, you will be well versed with different configurations of the Hadoop 3 cluster.

Apache Ignite Quick Start Guide. Distributed data caching and processing made easy

Sujoy Acharya

Apache Ignite is a distributed in-memory platform designed to scale and process large volume of data. It can be integrated with microservices as well as monolithic systems, and can be used as a scalable, highly available and performant deployment platform for microservices. This book will teach you to use Apache Ignite for building a high-performance, scalable, highly available system architecture with data integrity.The book takes you through the basics of Apache Ignite and in-memory technologies. You will learn about installation and clustering Ignite nodes, caching topologies, and various caching strategies, such as cache aside, read and write through, and write behind. Next, you will delve into detailed aspects of Ignite’s data grid: web session clustering and querying data.You will learn how to process large volumes of data using compute grid and Ignite’s map-reduce and executor service. You will learn about the memory architecture of Apache Ignite and monitoring memory and caches. You will use Ignite for complex event processing, event streaming, and the time-series predictions of opportunities and threats. Additionally, you will go through off-heap and on-heap caching, swapping, and native and Spring framework integration with Apache Ignite.By the end of this book, you will be confident with all the features of Apache Ignite 2.x that can be used to build a high-performance system architecture.