Big data
Supercharge Excel. Learn How to Write DAX for Power Pivot
MrExcel's Holy Macro! Books, Matt Allington
This guide empowers you to master Excel and Data Analysis Expressions (DAX), guiding you from the basics of data modeling to advanced DAX functions. You'll begin by learning how to load and structure data effectively, then dive into essential DAX functions like SUM, COUNT, and FILTER, which are crucial for accurate data manipulation. As you progress, the book covers advanced concepts such as context transition, calculated columns, and time intelligence, enabling you to perform sophisticated data analyses.By incorporating hands-on exercises, the guide ensures that you can apply what you've learned to real-world scenarios. You'll also explore advanced topics like disconnected tables and cube formulas, expanding your ability to create dynamic models and dashboards. Towards the end, the guide introduces transitioning from Excel to Power BI, helping you leverage your Excel expertise in a more powerful environment.This book is perfect for technical professionals and Excel power users looking to enhance their data analysis skills and transition smoothly to Power BI. By the end, you'll have the knowledge and tools to take your data modeling and analysis to the next level.
Taylor Smith
Supervised machine learning is used in a wide range of sectors, such as finance, online advertising, and analytics, to train systems to make pricing predictions, campaign adjustments, customer recommendations, and much more by learning from the data that is used to train it and making decisions on its own. This makes it crucial to know how a machine 'learns' under the hood.This book will guide you through the implementation and nuances of many popular supervised machine learning algorithms, and help you understand how they work. You’ll embark on this journey with a quick overview of supervised learning and see how it differs from unsupervised learning. You’ll then explore parametric models, such as linear and logistic regression, non-parametric methods, such as decision trees, and a variety of clustering techniques that facilitate decision-making and predictions. As you advance, you'll work hands-on with recommender systems, which are widely used by online companies to increase user interaction and enrich shopping potential. Finally, you’ll wrap up with a brief foray into neural networks and transfer learning.By the end of this book, you’ll be equipped with hands-on techniques and will have gained the practical know-how you need to quickly and effectively apply algorithms to solve new problems.
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!
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!
Hadelin de Ponteves
Grono entuzjastów sztucznej inteligencji stale rośnie. Jest już bowiem jasne, że stanowi ona dostępną metodę zmiany świata na lepsze. Pełnymi garściami ze zdobyczy AI czerpią naukowcy, analitycy danych, przedsiębiorcy i menedżerowie, a nawet politycy i ekonomiści. Jej możliwości wydają się dziś nieograniczone - aby je wykorzystać, wystarczy zdobyć gruntowną wiedzę i dobrze zrozumieć podstawy sztucznej inteligencji. Na pierwszy rzut oka nie są to trudne zadania. Choćby ze względu na dostęp do wielu artykułów, kursów czy książek o technologiach sztucznej inteligencji. Jednak w tym nadmiarze materiałów bardzo trudno dokonać właściwego dla siebie wyboru. To kompletny, zwięzły przewodnik po świecie sztucznej inteligencji. Znalazły się tu przejrzyście wyłożone podstawy i bardziej zaawansowane zagadnienia. Wyjaśniono, jak najlepiej zabrać się do tworzenia systemów AI wykorzystujących uczenie ze wzmacnianiem oraz głębokie uczenie. Krok po kroku pokazano, jak zrealizować pięć praktycznych projektów. To książka skierowana zarówno do studentów, jak i naukowców, menedżerów czy przedsiębiorców - dowiedzą się z niej, jak zbudować inteligentne oprogramowanie przy użyciu najlepszych i najprostszych narzędzi do programowania AI. Co ważne, aby w pełni z niej skorzystać, nie trzeba posiadać umiejętności programowania. Dzięki tej książce: opanujesz kluczowe umiejętności związane z uczeniem maszynowym zrozumiesz Q-learning oraz głęboki Q-learning poznasz takie narzędzia jak TensorFlow, Keras czy PyTorch będziesz samodzielnie tworzyć takie projekty jak wirtualny samochód wykorzystasz AI do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych nauczysz się budować inteligentne roboty Oto Twoja świetlana przyszłość w świecie AI!
Laurence Moroney
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe znajdują coraz więcej zastosowań w niemal wszystkich istotnych branżach. W technologiach sieci neuronowych tkwi olbrzymi potencjał. Za rozwojem uczenia maszynowego muszą nadążać architekci i programiści: aplikacja, w której wykorzystano technologie sztucznej inteligencji, musi pasować do określonego zastosowania. Poszczególne systemy różnią się od siebie, tak samo jak różne są rozwiązywane przez nie problemy. Sztuczna inteligencja ujawni swoje ogromne możliwości tylko, jeśli inżynierowie dostosują swoje aplikacje do rozwiązywania konkretnych problemów. Ta książka jest praktycznym podręcznikiem opartym na sprawdzonej metodyce: nauce poprzez pisanie kodu w Pythonie. Aby w pełni z niego skorzystać, nie musisz znać wyższej matematyki. Dzięki praktycznym lekcjom szybko zaczniesz programowo tworzyć konkretne rozwiązania. Dowiesz się, jak można zaimplementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego, korzystając ze znakomitej biblioteki TensorFlow. Nauczysz się też, w jaki sposób wdrażać modele uczenia maszynowego i tworzyć przydatne aplikacje, które będą działały w różnych środowiskach i na różnych platformach: przykładowo napiszesz aplikację w języku Kotlin w środowisku Android Studio czy też w języku Swift w środowisku Xcode. W książce między innymi: podstawy uczenia maszynowego zastosowanie biblioteki TensorFlow do budowy praktycznych modeli tworzenie modeli sieci neuronowych implementacja widzenia komputerowego i rozpoznawania obrazów przetwarzanie języka naturalnego implementacja modeli dla urządzeń z systemami Android i iOS udostępnianie modeli w internecie i chmurze dzięki systemowi TensorFlow Serving Uczenie maszynowe: nie przestawaj zdobywać wiedzy!
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
Stuart Russell, Peter Norvig
Sztuczna inteligencja budzi zachwyt i kontrowersje. W porównaniu z innymi gałęziami nauki jest stosunkowo młoda: liczy około siedemdziesięciu lat, mimo że czerpie ze znacznie starszych idei. Jednak błyskawiczny rozwój sztucznej inteligencji i przeobrażanie osiągnięć nauki w działające technologie sprawiają, że wyrobienie poglądu na całokształt tej dziedziny jest trudnym zadaniem. Warto więc spojrzeć na historię rozwoju sztucznej inteligencji z perspektywy jej współczesnych osiągnięć i dzięki temu lepiej zrozumieć, czym ta nauka jest w swojej istocie i dokąd podąża. Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technologii. Zawiera ogrom rzetelnej wiedzy przekazanej w niezbyt sformalizowany sposób. Opisy, formuły matematyczne i algorytmy, pokazane w formie czytelnego pseudokodu, cechują się przejrzystością i precyzją. Zaprezentowano tu wszystkie ważne idee i koncepcje sztucznej inteligencji, zgodnie z najnowszymi trendami i osiągnięciami. W tomie pierwszym między innymi: koncepcje sztucznej inteligencji różne podejścia do rozwiązywania problemów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji reprezentacja wiedzy i modelowanie, a także wyszukiwanie i planowanie wnioskowanie w warunkach niepewności podejmowanie złożonych decyzji, również w środowisku wieloagentowym Sztuczna inteligencja: to się staje na naszych oczach!
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2
Stuart Russell, Peter Norvig
Praktycznie codziennie korzystamy z osiągnięć sztucznej inteligencji. Mimo to jej potencjał wciąż jest zagadką: nie wiemy, gdzie leżą granice jej rozwoju i jakie jeszcze technologie przyniesie nam ta relatywnie młoda dziedzina nauki. Równocześnie niektóre zastosowania sztucznej inteligencji budzą niepokój i zmuszają do zadawania trudnych pytań. Jakakolwiek próba odpowiedzi jednak wymaga wiedzy o tym, czym w istocie jest sztuczna inteligencja i jakie są jej ograniczenia. To drugi tom klasycznego podręcznika wiedzy o sztucznej inteligencji. Podobnie jak w wypadku pierwszej części, lektura tej książki nie wymaga wybitnej znajomości tematu. Dzięki przejrzystości tekstu i umiejętnemu unikaniu nadmiernego formalizmu można w dość łatwy sposób zrozumieć kluczowe idee i koncepcje nauki o sztucznej inteligencji. Najnowsze technologiczne osiągnięcia zostały pokazane na tle rozwijającej się wiedzy, również z innych dziedzin inżynierii. Sporo miejsca poświęcono zagadnieniom, które budzą wątpliwości. Mowa tu o wyrafinowanych technikach uczenia maszynowego, modelach językowych czy widzeniu komputerowym, a także o sprawach, które już dziś wymagają najwyższej troski: o etycznych aspektach sztucznej inteligencji, bezpieczeństwie związanych z nią technologii i jej perspektywach. W drugim tomie: różne modele i koncepcje uczenia maszynowego przetwarzanie języka naturalnego i modele językowe widzenie komputerowe, w tym generowanie obrazów roboty: percepcja, działanie, uczenie perspektywy sztucznej inteligencji Sztuczna inteligencja: dokąd zmierzasz, technologio?
Sztuczna inteligencja od podstaw
Feliks Kurp
Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja (AI) zrewolucjonizuje w najbliższych dekadach nasze życie. Wśród największych autorytetów świata nauki panuje przekonanie, że stoimy w obliczu przełomu porównywalnego z wynalezieniem i zastosowaniami elektryczności. Sztuczna inteligencja od podstaw to pozycja, która począwszy od opisu klasycznych metod SI, takich jak algorytm genetyczny, algorytm mrówkowy, systemy ekspertowe czy sztuczne życie, zapoznaje Czytelnika z najbardziej zaawansowanymi modelami opartymi na sztucznych sieciach neuronowych. Autor skrupulatnie objaśnia złożone zagadnienia dotyczące zarówno podstaw teoretycznych, jak i budowy i zastosowań takich systemów, nie unika przy tym odwołania do historii ich rozwoju. Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków jak informatyka, mechatronika, a także automatyka i robotyka. Dzięki książce: poznasz historię rozwoju sztucznej inteligencji zdobędziesz wiedzę na temat aktualnych metod AI, takich jak uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie maszynowe (DL) czy przetwarzanie języka naturalnego (NLP) na podstawie udostępnionych kodów źródłowych kilku autorskich aplikacji nabędziesz umiejętności w zakresie tworzenia i optymalizacji systemów sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja w finansach. Używaj języka Python do projektowania i wdrażania algorytmów AI
Yves Hilpisch
W świecie finansów sztuczna inteligencja okazała się przełomową technologią - w połączeniu z odpowiednim zastosowaniem algorytmów i dużych zbiorów danych bowiem pozwala na poprawę jakości usług finansowych. Autor tej książki zdaje sobie z tego sprawę - ma wieloletnie doświadczenie i kompleksową wiedzę na temat projektowania i wdrażania zaawansowanych mechanizmów AI w największych podmiotach z branży. Swoją wiedzą dzieli się z czytelnikami. Dr Yves Hilpisch szczegółowo opisuje zarówno podstawy teoretyczne, jak i praktyczne aspekty używania algorytmów sztucznej inteligencji w ramach usług i produktów finansowych. Opierając się na przykładach z języka Python, pokazuje metodyki, modele, założenia i techniki wdrażania AI, a także analizuje problemy mogące utrudniać to zadanie i przybliża ich rozwiązania. Znajdziemy tutaj skomplikowane zagadnienia wytłumaczone w logiczny i zrozumiały sposób. Autor z powodzeniem łączy teorię z praktyką, a jego podejście do tematu i prezentowane przypadki bazujące na doświadczeniu są cennym źródłem wiedzy dla każdego, kto chce poznać tajniki dotyczące zastosowania sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, algorytmów i zbiorów danych w szeroko pojętym świecie finansów. Dzięki książce dowiesz się: na czym polega zastosowanie AI w usługach i produktach finansowych dlaczego i w jaki sposób użycie sztucznej inteligencji fundamentalnie zmienia sektor finansowy i jakie ma to skutki dla niego i konsumentów jak w języku Python konstruować i wdrażać algorytmy bazujące na rozbudowanych zbiorach danych jak dzięki AI i uczeniu maszynowemu usprawniać usługi i produkty finansowe
Tableau 10 Business Intelligence Cookbook. Create powerful, effective visualizations with Tableau 10
Donabel Santos, Paul Banoub
Tableau is a software tool that can speed up data analysis through its rich visualization capabilities, and help uncover insights for better and smarter decision making. This book is for the business, technology, data and analytics professionals who use and analyze data and data-driven approaches to support business operations and strategic initiatives in their organizations.This book provides easy-to-follow recipes to get the reader up and running with Tableau 10, and covers basic to advanced use cases and scenarios. The book starts with building basic charts in Tableau and moves on to building more complex charts by incorporating different Tableau features and interactivity components. There is an entire chapter dedicated to dashboard techniques and best practices. A number of recipes specifically for geospatial visualization, analytics, and data preparation are also covered.By the end of this book, you’ll have gained confidence and competence to analyze and communicate data and insights more efficiently and effectively by creating compelling interactive charts, dashboards, and stories in Tableau.
Joshua N. Milligan, Tristan Guillevin
Graphical presentation of data enables us to easily understand complex data sets. Tableau 10 Complete Reference provides easy-to-follow recipes with several use cases and real-world business scenarios to get you up and running with Tableau 10.This Learning Path begins with the history of data visualization and its importance in today's businesses. You'll also be introduced to Tableau - how to connect, clean, and analyze data in this visual analytics software. Then, you'll learn how to apply what you've learned by creating some simple calculations in Tableau and using Table Calculations to help drive greater analysis from your data. Next, you'll explore different advanced chart types in Tableau. These chart types require you to have some understanding of the Tableau interface and understand basic calculations. You’ll study in detail all dashboard techniques and best practices. A number of recipes specifically for geospatial visualization, analytics, and data preparation are also covered. Last but not least, you'll learn about the power of storytelling through the creation of interactive dashboards in Tableau. Through this Learning Path, you will gain confidence and competence to analyze and communicate data and insights more efficiently and effectively by creating compelling interactive charts, dashboards, and stories in Tableau.This Learning Path includes content from the following Packt products:• Learning Tableau 10 - Second Edition by Joshua N. Milligan• Getting Started with Tableau 2018.x by Tristan Guillevin
Tableau 2019.x Cookbook. Over 115 recipes to build end-to-end analytical solutions using Tableau
Dmitry Anoshin, Teodora Matic, Slaven Bogdanovic, Tania...
Tableau has been one of the most popular business intelligence solutions in recent times, thanks to its powerful and interactive data visualization capabilities. Tableau 2019.x Cookbook is full of useful recipes from industry experts, who will help you master Tableau skills and learn each aspect of Tableau's ecosystem.This book is enriched with features such as Tableau extracts, Tableau advanced calculations, geospatial analysis, and building dashboards. It will guide you with exciting data manipulation, storytelling, advanced filtering, expert visualization, and forecasting techniques using real-world examples. From basic functionalities of Tableau to complex deployment on Linux, you will cover it all. Moreover, you will learn advanced features of Tableau using R, Python, and various APIs. You will learn how to prepare data for analysis using the latest Tableau Prep. In the concluding chapters, you will learn how Tableau fits the modern world of analytics and works with modern data platforms such as Snowflake and Redshift. In addition, you will learn about the best practices of integrating Tableau with ETL using Matillion ETL.By the end of the book, you will be ready to tackle business intelligence challenges using Tableau's features.
Harry Cooney, Daisy Jones
The Tableau Certified Data Analyst certification validates the essential skills needed to explore, analyze, and present data, propelling your career in data analytics. Whether you're a seasoned Tableau user or just starting out, this comprehensive resource is your roadmap to mastering Tableau and achieving certification success.The book begins by exploring the fundamentals of data analysis, from connecting to various data sources to transforming and cleaning data for meaningful insights. With practical exercises and realistic mock exams, you'll gain hands-on experience that reinforces your understanding of Tableau concepts and prepares you for the challenges of the certification exam.As you progress, expert guidance and clear explanations make it easy to navigate complex topics as each chapter builds upon the last, providing a seamless learning experience—from creating impactful visualizations to managing content on Tableau Cloud.Written by a team of experts, this Tableau book not only helps you pass the certification exam but also equips you with the skills and confidence needed to excel in your career. It is an indispensable resource for unlocking the full potential of Tableau.
Shweta 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
Pablo Sáenz de Tejada, Daria Kirilenko
In today’s data-driven business world, advanced analytics set organizations apart. Basic visualizations no longer suffice for Tableau developers tackling complex data challenges. Written by Tableau experts who've trained Fortune 500 companies and led global analytics initiatives, this cookbook delivers battle-tested techniques with the perfect blend of technical depth and practical application.You’ll master advanced techniques such as geospatial analysis, data modeling for optimized workflows, and enterprise-scale content management. This book shows you how to leverage Tableau cloud’s Data Management capabilities to centralize data sources and ensure data quality for consistent analytics. You’ll also explore advanced management features such as the Content Migration Tool in Tableau 2025.1 and beyond.Bridging the gap between fundamentals and cutting-edge practices, this book extends Tableau’s capabilities with APIs, custom LOD expressions, virtual connections, data apps, and TabPy. You’ll gain the skills to solve complex business problems, create high-impact dashboards, and seamlessly integrate Tableau into your data strategy, all while adhering to security and governance best practices.*Email sign-up and proof of purchase required
Tableau: Creating Interactive Data Visualizations. Creating Interactive Data Visualizations
Ashutosh Nandeshwar, Ashley Ohmann, Jen Stirrup
With increasing interest for data visualization in the media, businesses are looking to create effective dashboards that engage as well as communicate the truth of data. Tableau makes data accessible to everyone, and is a great way of sharing enterprise dashboards across the business. Tableau is a revolutionary toolkit that lets you simply and effectively create high-quality data visualizations.This course starts with making you familiar with its features and enable you to develop and enhance your dashboard skills, starting with an overview of what dashboard is, followed by how you can collect data using various mathematical formulas. Next, you'll learn to filter and group data, as well as how to use various functions to present the data in an appealing and accurate way. In the first module, you will learn how to use the key advanced string functions to play with data and images. You will be walked through the various features of Tableau including dual axes, scatterplot matrices, heat maps, and sizing.In the second module, you’ll start with getting your data into Tableau, move onto generating progressively complex graphics, and end with the finishing touches and packaging your work for distribution. This module is filled with practical examples to help you create filled maps, use custom markers, add slider selectors, and create dashboards. You will learn how to manipulate data in various ways by applying various filters, logic, and calculating various aggregate measures. Finally, in the third module, you learn about Tableau Public using which allows readers to explore data associations in multiple-sourced public data, and uses state-of-the-art dashboard and chart graphics to immerse the users in an interactive experience. In this module, the readers can quickly gain confidence in understanding and expanding their visualization, creation knowledge, and quickly create interesting, interactive data visualizations to bring a richness and vibrancy to complex articles.The course provides a great overview for beginner to intermediate Tableau users, and covers the creation of data visualizations of varying complexities.
Dmitry Anoshin, JC Gillet , Fabian Peri,...
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.
Te małe seksowne cyferki. Jak rozwinąć biznes przy użyciu danych, które już mamy
Paul Brown, Dimitri Maex
Czy możesz sobie wyobrazić, że jesteś w stanie zidentyfikować klientów przynoszących największe zyski, wypracować lepszą strategię komunikowania się z nimi i zainspirować ich, aby kupowali więcej? A więc, naprawdę możesz to zrobić. A najlepsze jest to, że możesz to osiągnąć używając danych, które już masz. Wszystko, co robimy, tworzy dane. Za każdym razem, gdy ktoś ogląda coś w sieci, szuka w Google lub nawet przegląda sieć w swoim telefonie, tworzona jest kolejna cząstka danych, które mogą pomóc nam zrozumieć i przewidzieć zachowanie konsumentów. Rewolucja w analizowaniu danych właśnie się toczy i metody oraz narzędzia radzące sobie z tym „potopem danych” stają się coraz prostsze i mniej kosztowne, a jednocześnie bardziej precyzyjne, niż kiedykolwiek wcześniej. Dimitri Maex, Managing Director globalnej agencji reklamowej OgilvyOne New York i mózg praktyki analitycznej stosowanej w agencji pokazuje, jak możemy przekształcić swoje dane – te małe seksowne cyferki, które mogą zapewnić więcej zysków naszemu biznesowi – w skuteczne strategie prawdziwego wzrostu. W jasnym, przejrzystym stylu wyjaśnia, jak: • Ustalić, którzy klienci mają największy potencjał zwiększenia wartości, po których można spodziewać się większych zakupów, a którzy nie są warci targetowania. • Alokować zasoby marketingowe w najlepszy możliwy sposób. • Przewidzieć, jakich produktów lub usług klienci będą potrzebować w przyszłości. • Zoptymalizować swoją obecność w sieci, aby uzyskać największy zwrot z wyszukiwania. Lektura obowiązkowa dla marketerów starających się uzyskać najwyższy zwrot z inwestycji, właścicieli małych firm pragnących rosnąć szybciej lub kreatywnych twórców pragnących poznać reakcję na swoje działania – i nie tylko.
Tech Trends of the 4th Industrial Revolution. Navigating the Future of Technology in Business
Mercury Learning and Information, D. Pyo, J....
The term 4th Industrial Revolution is often mentioned in the media, but public understanding of its technologies lags behind their rapid development. This book bridges the gap, explaining essential technologies like IoT, blockchain, AI, cloud computing, and big data. It aims to enhance comprehension by minimizing technical content.The book introduces key technologies and their applications, emphasizing their importance in contemporary business models. Readers will find accessible descriptions and practical examples to aid understanding. Covering topics and trends vital for modern business, this book ensures readers grasp the technological landscape shaping the future.Throughout the book, you'll explore how these technologies are revolutionizing industries and their integration into business strategies. This journey provides a comprehensive understanding of the 4th Industrial Revolution, equipping readers with the knowledge needed to navigate and leverage these advancements effectively.
TensorFlow. 13 praktycznych projektów wykorzystujących uczenie maszynowe
Ankit Jain, Armando Fandango, Amita Kapoor
TensorFlow służy do projektowania i wdrażania zaawansowanych architektur głębokiego uczenia. Jego zaletami są prostota, wydajność i elastyczność. Umożliwia budowanie złożonych rozwiązań na bazie różnorodnych zbiorów danych. Co więcej, pozwala na stosowanie różnych technik uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego oraz uczenia przez wzmacnianie. TensorFlow zmienił sposób postrzegania uczenia maszynowego. Dzięki temu środowisku każdy, kto chce uczynić z dużych zbiorów danych wiarygodne źródło wiedzy, może ten cel osiągnąć - niezależnie od tego, czy jest analitykiem danych, naukowcem, projektantem, czy pasjonatem metod sztucznej inteligencji. To książka przeznaczona dla osób, które chcą nauczyć się tworzyć całościowe rozwiązania z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Poszczególne zagadnienia zilustrowano trzynastoma praktycznymi projektami, w których wykorzystano między innymi analizy sentymentów, przetwarzanie języka naturalnego, systemy rekomendacyjne, generatywne sieci kontradyktoryjne czy sieci kapsułowe. Pokazano, w jaki sposób używać TensorFlow z interfejsem APO Spark i wspomagać obliczenia układami GPU. Przedstawiono zastosowanie rozkładu macierzy (SVD++), modeli rankingowych i odmian splotowej sieci neuronowej. Nie zabrakło prezentacji nowych rozwiązań o dużym potencjale, takich jak sieci DiscoGAN. Dołączony do książki kod źródłowy, liczne wskazówki i porady pozwolą na płynne rozpoczęcie pracy z TensorFlow oraz innymi narzędziami do budowy sieci neuronowych. W tej książce między innymi: podstawy pracy z TensorFlow wykorzystanie TensorFlow do wizualizacji sieci neuronowych zastosowanie procesu gaussowskiego do prognozowania cen akcji wykrywanie oszukańczych transakcji za pomocą TensorFlow i Keras implementacja sieci kapsułowych w TensorFlow techniki uczenia przez wzmacnianie TensorFlow: prostota, wydajność i imponujący potencjał!
Antonio Gulli, Amita Kapoor
Deep neural networks (DNNs) have achieved a lot of success in the field of computer vision, speech recognition, and natural language processing. This exciting recipe-based guide will take you from the realm of DNN theory to implementing them practically to solve real-life problems in the artificial intelligence domain.In this book, you will learn how to efficiently use TensorFlow, Google’s open source framework for deep learning. You will implement different deep learning networks, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Q-learning Networks (DQNs), and Generative Adversarial Networks (GANs), with easy-to-follow standalone recipes. You will learn how to use TensorFlow with Keras as the backend. You will learn how different DNNs perform onsome popularly used datasets, such as MNIST, CIFAR-10, and Youtube8m. You will not only learn about the different mobile and embedded platforms supported by TensorFlow, but also how to set up cloud platforms for deep learning applications. You will also get a sneak peek at TPU architecture and how it will affect the future of DNNs.By using crisp, no-nonsense recipes, you will become an expert in implementing deep learning techniques in growing real-world applications and research areas such as reinforcement learning,GANs, and autoencoders.
Antonio Gulli, Amita Kapoor
Deep neural networks (DNNs) have achieved a lot of success in the field of computer vision, speech recognition, and natural language processing. This exciting recipe-based guide will take you from the realm of DNN theory to implementing them practically to solve real-life problems in the artificial intelligence domain.In this book, you will learn how to efficiently use TensorFlow, Google’s open source framework for deep learning. You will implement different deep learning networks, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Q-learning Networks (DQNs), and Generative Adversarial Networks (GANs), with easy-to-follow standalone recipes. You will learn how to use TensorFlow with Keras as the backend. You will learn how different DNNs perform onsome popularly used datasets, such as MNIST, CIFAR-10, and Youtube8m. You will not only learn about the different mobile and embedded platforms supported by TensorFlow, but also how to set up cloud platforms for deep learning applications. You will also get a sneak peek at TPU architecture and how it will affect the future of DNNs.By using crisp, no-nonsense recipes, you will become an expert in implementing deep learning techniques in growing real-world applications and research areas such as reinforcement learning,GANs, and autoencoders.
TensorFlow 2 Pocket Primer. A Quick Reference Guide for TensorFlow 2 Developers
Mercury Learning and Information, Oswald Campesato
As part of the best-selling *Pocket Primer* series, this book introduces beginners to basic machine learning algorithms using TensorFlow 2. It provides a fast-paced introduction to TensorFlow, covering core features and machine learning basics with Python code samples. An appendix includes Keras-based code samples and explores MLPs, CNNs, RNNs, and LSTMs. The chapters illustrate how to solve various tasks, encouraging further reading to deepen your knowledge.The journey begins with an introduction to TensorFlow 2, followed by essential APIs and datasets. You'll explore linear regression and classifiers, learning to apply TensorFlow to practical problems. The comprehensive appendix covers advanced topics like NLPs and deep learning architectures, enhancing your understanding of machine learning.Understanding these concepts is crucial for modern AI applications. This book transitions readers from basic TensorFlow use to advanced machine learning techniques, blending theory with practical examples. Companion files with source code and figures enhance learning, making this an essential resource for mastering TensorFlow and machine learning.
Tony Holdroyd
TensorFlow is one of the most popular machine learning frameworks in Python. With this book, you will improve your knowledge of some of the latest TensorFlow features and will be able to perform supervised and unsupervised machine learning and also train neural networks.After giving you an overview of what's new in TensorFlow 2.0 Alpha, the book moves on to setting up your machine learning environment using the TensorFlow library. You will perform popular supervised machine learning tasks using techniques such as linear regression, logistic regression, and clustering. You will get familiar with unsupervised learning for autoencoder applications. The book will also show you how to train effective neural networks using straightforward examples in a variety of different domains.By the end of the book, you will have been exposed to a large variety of machine learning and neural network TensorFlow techniques.
Tony Holdroyd
TensorFlow is one of the most popular machine learning frameworks in Python. With this book, you will improve your knowledge of some of the latest TensorFlow features and will be able to perform supervised and unsupervised machine learning and also train neural networks.After giving you an overview of what's new in TensorFlow 2.0 Alpha, the book moves on to setting up your machine learning environment using the TensorFlow library. You will perform popular supervised machine learning tasks using techniques such as linear regression, logistic regression, and clustering. You will get familiar with unsupervised learning for autoencoder applications. The book will also show you how to train effective neural networks using straightforward examples in a variety of different domains.By the end of the book, you will have been exposed to a large variety of machine learning and neural network TensorFlow techniques.
Alexey Grigorev, Srinivas Kulkarni, Rajalingappaa Shanmugamani
TensorFlow is one of the most popular frameworks used for machine learning and, more recently, deep learning. It provides a fast and efficient framework for training different kinds of deep learning models, with very high accuracy. This book is your guide to master deep learning with TensorFlow with the help of 10 real-world projects.TensorFlow Deep Learning Projects starts with setting up the right TensorFlow environment for deep learning. You'll learn how to train different types of deep learning models using TensorFlow, including Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, and Generative Adversarial Networks. While doing this, you will build end-to-end deep learning solutions to tackle different real-world problems in image processing, recommendation systems, stock prediction, and building chatbots, to name a few. You will also develop systems that perform machine translation and use reinforcement learning techniques to play games.By the end of this book, you will have mastered all the concepts of deep learning and their implementation with TensorFlow, and will be able to build and train your own deep learning models with TensorFlow confidently.
Alexey Grigorev, Srinivas Kulkarni, Rajalingappaa Shanmugamani
TensorFlow is one of the most popular frameworks used for machine learning and, more recently, deep learning. It provides a fast and efficient framework for training different kinds of deep learning models, with very high accuracy. This book is your guide to master deep learning with TensorFlow with the help of 10 real-world projects.TensorFlow Deep Learning Projects starts with setting up the right TensorFlow environment for deep learning. You'll learn how to train different types of deep learning models using TensorFlow, including Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, and Generative Adversarial Networks. While doing this, you will build end-to-end deep learning solutions to tackle different real-world problems in image processing, recommendation systems, stock prediction, and building chatbots, to name a few. You will also develop systems that perform machine translation and use reinforcement learning techniques to play games.By the end of this book, you will have mastered all the concepts of deep learning and their implementation with TensorFlow, and will be able to build and train your own deep learning models with TensorFlow confidently.