Big data
Wizualizacja danych. Pulpity nawigacyjne i raporty w Excelu
Dick Kusleika
Dziś nawet małe firmy mają niespotykany wcześniej dostęp do dużych ilości danych. Osoby zarządzające przedsiębiorstwem mogą z nich korzystać przy podejmowaniu decyzji biznesowych, w tym celu jednak konieczne jest przetworzenie surowych danych. Tym właśnie zajmuje się analityka biznesowa, a jednym z najpopularniejszych programów stosowanych w tej dziedzinie jest MS Excel. Od jakiegoś czasu oprogramowanie to zawiera wyspecjalizowane funkcje i narzędzia, dzięki którym analizę i wizualizację danych można wykonać bez potrzeby sięgania po inne aplikacje. Lektura tej książki nauczy Cię myśleć o danych inaczej niż dotychczas. Przekonasz się, że to nie tylko wypełnione kolumny i wiersze. Nie poprzestaniesz na prostej pracy z danymi, a nauczysz się je układać w historie obfitujące w cenne wnioski. Dowiesz się, jak sobie radzić z wartościami, które wyraźnie odstają od innych, i nauczysz się odpowiedniego grupowania danych. Zobaczysz, że można je pokazywać ― nawet jeśli są to ogromne ilości ― bez zasypywania i dezorientowania odbiorców. W końcu odkryjesz, jak przejść od arkusza z nieprzetworzonymi danymi i wykresami do pełnych wartościowych informacji raportów i paneli nawigacyjnych. W ten sposób, dzięki wizualizacji danych biznesowych, łatwiej Ci będzie przekonać swoich partnerów do własnych pomysłów. Dzięki książce poznasz sposoby: analizowania bardzo dużych ilości danych prezentowania danych z kilku perspektyw efektywnego rozdzielania danych na różne widoki automatyzowania procesów przygotowywania raportów i przeprowadzania analiz tworzenia atrakcyjnych paneli nawigacyjnych przygotowania analiz typu „co, jeśli” MS Excel: najbardziej przydatne wnioski wyciągniesz ze swoich danych!
Aleksander Molak
W uczeniu maszynowym odkrywanie związków przyczynowych daje możliwości, jakich nie można uzyskać tradycyjnymi technikami statystycznymi. Najnowsze trendy w programowaniu pokazują, że przyczynowość staje się kluczowym zagadnieniem dla generatywnej sztucznej inteligencji. Niezbędna okazuje się więc znajomość grafów przyczynowych i zapytań konfrontacyjnych. Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. Każde zagadnienie zostało dokładnie wyjaśnione i opatrzone zbiorem praktycznych ćwiczeń z kodem w Pythonie. Nauczysz się także implementować poszczególne modele i zrozumiesz, czym się kierować przy wyborze technik i algorytmów do rozwiązywania konkretnych scenariuszy przyczynowych. To przewodnik, który docenią szczególnie inżynierowie uczenia maszynowego i analitycy danych. W książce: wnioskowanie związków przyczynowych budowa i działanie strukturalnych modeli przyczynowych czteroetapowy proces wnioskowania związków przyczynowych w Pythonie techniki modelowania efektu interwencji nowoczesne metody odkrywania związków przyczynowych za pomocą Pythona korzystanie z wnioskowania związków przyczynowych Przyczyna i skutek, nic więcej. Pomyłki jako takie nie istnieją... Jose Antonio Cotrina, hiszpański pisarz science fiction
Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej
Matheus Facure
Wnioskowanie przyczynowe przydaje się w sytuacji, gdy trzeba określić wpływ decyzji biznesowej na konkretny wynik, na przykład wielkość sprzedaży. Działania te są dobrze znane nauce, ale dopiero od niedawna świat poznaje korzyści z ich zastosowania w branży technologicznej. Przyczyniły się do tego postępy w uczeniu maszynowym, automatyzacji procesów i danologii. Teraz, aby uzyskać wymierne korzyści, wystarczy kilka wierszy kodu w Pythonie. Poznaj narzędzia najbardziej znanych analityków danych korzystających z Pythona! prof. Nick Huntington-Klein, autor The Effect: An Introduction to Research Design and Causality Tę książkę docenią w szczególności analitycy danych. Wyjaśniono w niej potencjał wnioskowania przyczynowego w zakresie szacowania wpływu i efektów w biznesie. Opisano klasyczne metody wnioskowania przyczynowego, w tym testy A/B, regresja liniowa, wskaźnik skłonności, metoda syntetycznej kontroli i metoda różnicy w różnicach, przy czym skoncentrowano się przede wszystkim na praktycznym aspekcie tych technik. Znalazło się tu również omówienie nowoczesnych rozwiązań, takich jak wykorzystanie uczenia maszynowego do szacowania heterogenicznych efektów. Każda metoda została zilustrowana opisem zastosowania w branży technologicznej. W książce między innymi: podstawy wnioskowania przyczynowego problemy biznesowe jako zagadnienia z obszaru wnioskowania przyczynowego eksperymenty geograficzne i eksperymenty z przełączaniem oddziaływania badanie błędu systematycznego modele graficzne i wizualizacja związków przyczynowych Najlepsza książka poświęcona najnowocześniejszym metodom, działaniu na rzeczywistych danych i rozwiązywaniu praktycznych problemów! Sean J. Taylor, główny badacz w Motif Analytics
Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej
Matheus Facure
Wnioskowanie przyczynowe przydaje się w sytuacji, gdy trzeba określić wpływ decyzji biznesowej na konkretny wynik, na przykład wielkość sprzedaży. Działania te są dobrze znane nauce, ale dopiero od niedawna świat poznaje korzyści z ich zastosowania w branży technologicznej. Przyczyniły się do tego postępy w uczeniu maszynowym, automatyzacji procesów i danologii. Teraz, aby uzyskać wymierne korzyści, wystarczy kilka wierszy kodu w Pythonie. Poznaj narzędzia najbardziej znanych analityków danych korzystających z Pythona! prof. Nick Huntington-Klein, autor The Effect: An Introduction to Research Design and Causality Tę książkę docenią w szczególności analitycy danych. Wyjaśniono w niej potencjał wnioskowania przyczynowego w zakresie szacowania wpływu i efektów w biznesie. Opisano klasyczne metody wnioskowania przyczynowego, w tym testy A/B, regresja liniowa, wskaźnik skłonności, metoda syntetycznej kontroli i metoda różnicy w różnicach, przy czym skoncentrowano się przede wszystkim na praktycznym aspekcie tych technik. Znalazło się tu również omówienie nowoczesnych rozwiązań, takich jak wykorzystanie uczenia maszynowego do szacowania heterogenicznych efektów. Każda metoda została zilustrowana opisem zastosowania w branży technologicznej. W książce między innymi: podstawy wnioskowania przyczynowego problemy biznesowe jako zagadnienia z obszaru wnioskowania przyczynowego eksperymenty geograficzne i eksperymenty z przełączaniem oddziaływania badanie błędu systematycznego modele graficzne i wizualizacja związków przyczynowych Najlepsza książka poświęcona najnowocześniejszym metodom, działaniu na rzeczywistych danych i rozwiązywaniu praktycznych problemów! Sean J. Taylor, główny badacz w Motif Analytics
Wprowadzenie do systemów baz danych. Wydanie VII
Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe
Mijają lata, a bazy danych wciąż stanowią serce większości systemów informatycznych. Rozwój technologii sprawia jednak, że zaprojektowanie systemu baz danych, jego wdrożenie i administrowanie nim wymaga biegłości w wielu dziedzinach. Niezbędne są solidne podstawy modelowania i projektowania baz danych, umiejętność posłużenia się językami i modelami udostępnianymi przez systemy zarządzania bazami danych, a także znajomość technik implementacji samych systemów. Od profesjonalisty wymaga się także wiedzy o najnowszych technologiach, takich jak NoSQL i oczywiście big data. Ważnym uzupełnieniem tego szerokiego wachlarza jest też znajomość technologii powiązanych z systemami bazodanowymi. Ta książka jest siódmym, zaktualizowanym wydaniem klasycznego podręcznika do nauki baz danych. Jest to szczegółowa prezentacja najważniejszych aspektów systemów i aplikacji bazodanowych oraz powiązanych technologii. To znakomity podręcznik dla studentów i świetne kompendium dla praktyków. Sporo miejsca poświęcono w nim systemom rozproszonym oraz technologiom opartym na systemie Hadoop i modelu MapReduce. Nie zabrakło opisu takich zagadnień, jak model IR, wyszukiwanie z użyciem słów kluczowych, porównanie baz danych z modelem IR, modele wyszukiwania, ocena wyszukiwania i algorytmy rankingowe. Wykładowcom przyda się szereg ułatwiających pracę dydaktyczną diagramów, prezentacji i rysunków. W książce między innymi: wprowadzenie do modeli, systemów i języków z obszaru baz danych; model związków encji i programowanie baz danych; bazy relacyjne, obiektowo-relacyjne, obiektowe i XML w bazach danych; algorytmy przetwarzania zapytań i techniki optymalizacji; bezpieczeństwo baz danych. Baza danych? Stosuj tylko najskuteczniejsze rozwiązania!
Wprowadzenie do uczenia maszynowego według Esposito
Dino Esposito, Francesco Esposito
Opanuj koncepcje uczenia maszynowego i rozwiązuj rzeczywiste problemy Uczenie maszynowe stwarza niesamowite możliwości, a książka Wprowadzenie do uczenia maszynowego zawiera praktyczną wiedzę o ich wykorzystaniu. Dino i Francesco Esposito zaczynają od krótkiego omówienia podstawowych zagadnień sztucznej inteligencji oraz zasad każdego projektu uczenia maszynowego. Następ-nie wprowadzają do potężnej biblioteki ML.NET opracowanej przez firmę Microsoft. Omawiają między innymi przetwarzanie danych, uczenie i weryfikację. Prezentują rodziny algorytmów, które można uczyć w celu rozwią-zywania rzeczywistych problemów, a także techniki uczenia głębokiego wykorzystujące sieci neuronowe. Na koniec autorzy omawiają wartościowe usługi czasu wykonywania, dostępne za pośrednictwem chmury obli-czeniowej Azure, a także rozważają długoterminowe perspektywy biznesowe związane z uczeniem maszyno-wym. Dino Esposito, 14-krotnie wyróżniony tytułem Microsoft MVP, oraz Francesco Esposito ułatwią nam: Zgłębianie poznanych zasad uczenia się ludzi oraz budowy inteligentnego oprogramowania Odkrycie problemów, które można rozwiązać z wykorzystaniem uczenia maszynowego Zrozumienie potoku uczenia maszynowego, czyli kroków prowadzących do uzyskania gotowego modelu Użycie AutoML w celu automatycznego wybrania najlepszego potoku dla dowolnego problemu i zbioru danych Opanowanie biblioteki ML.NET, zaimplementowanie jej potoku oraz wykorzystanie zadań i algorytmów Zgłębianie matematycznych podstaw uczenia maszynowego Prognozowanie, ulepszanie sposobów podejmowania decyzji i stosowanie metod probabilistycznych Grupowanie danych poprzez klasyfikację i klasteryzację Poznanie podstaw uczenia głębokiego, włącznie z projektowaniem sieci neuronowych Wykorzystanie usług w chmurze AI w celu szybszego tworzenia lepszych rzeczywistych rozwiązań O książce Dla profesjonalistów zamierzających tworzyć aplikacje wykorzystujące uczenie maszynowe: zarówno dla programistów chcących zdobyć umiejętności z zakresu analizy danych, jak i dla analityków danych, którzy chcą zdobyć odpowiednie umiejętności programistyczne Zawiera przykładowe scenariusze kodu uczenia maszynowego wykorzystujące bibliotekę ML.NET O autorach Dino Esposito, 14-krotnie wyróżniony tytułem Microsoft MVP, jest autorem ponad 20 książek, włącznie z best-sellerem wydawnictwa Microsoft Press, zatytułowanym Microsoft .NET: Architecting Applications for the Enter-prise. Od 22 lat jest autorem kolumny Cutting Edge, a także prowadzi regularne wykłady w firmie Microsoft i na niezależnych wydarzeniach branżowych na całym świecie. Od ponad 25 lat jest programistą, a obecnie kon-centruje się na sztucznej inteligencji w kontekście inteligentnych rozwiązań dla miast i energetyki, pracując na stanowisku stratega do spraw korporacyjnych rozwiązań cyfrowych w BaxEnergy. Francesco Esposito jest 21-letnim programistą zawieszonym między zagadnieniami zaawansowanej matema-tyki i tajnikami nauk o danych. Interesuje się przede wszystkim hydrologią i służbą zdrowia. Francesco założył Youbiquitous, firmę zajmującą się oprogramowaniem i sztuczną inteligencją, a także prowadzi małą firmę in-westycyjną. Cały przykładowy kod, włącznie z kompletnymi aplikacjami, jest dostępny pod adresem MicrosoftPressStore.com/IntroMachineLearning/downloads Obraz na okładce autorstwa Andreya Pronin/aAlamy Stock Vector
Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Wzorce projektowe opisane w tej książce obejmują najlepsze praktyki i rozwiązania powtarzalnych problemów w uczeniu maszynowym. Autorzy, troje inżynierów z firmy Google, skatalogowali sprawdzone metody, aby pomóc badaczom danych sprostać typowym problemom występującym w całym procesie uczenia maszynowego. Te wzorce projektowe kodyfikują doświadczenie setek ekspertów w prostych, przystępnych radach. W tej książce znajdziesz szczegółowe wyjaśnienia 30 wzorców reprezentacji danych i problemów, operacjonalizacji, powtarzalności, odtwarzalności, elastyczności, objaśnialności i bezstronności. Każdy wzorzec obejmuje opis problemu, różnorodne potencjalne rozwiązania oraz rekomendacje dotyczące wyboru najlepszej techniki w danej sytuacji. Nauczysz się: • Rozpoznawać i minimalizować typowe problemy występujące podczas uczenia, oceniania oraz wdrażania modeli uczenia maszynowego • Przedstawiać dane dla różnych typów modeli uczenia maszynowego, w postaci reprezentacji wektorowych, krzyżowania cech i nie tylko • Wybierać prawidłowy typ modelu dla konkretnych problemów • Konstruować wydajną pętlę uczenia z zastosowaniem punktów kontrolnych, strategii rozkładu i strojenia hiperparametrów • Wdrażać skalowalne systemy uczenia maszynowego, które można uczyć ponownie i aktualizować, aby odzwierciedlać nowe dane • Interpretować predykcje modeli dla interesariuszy i zapewniać, że modele traktują użytkowników bezstronnie • Zwiększać dokładność, odtwarzalność i elastyczność „Dzięki wspaniałym, różnorodnym przykładom ta książka jest obowiązkową lekturą dla badaczy danych i inżynierów uczenia maszynowego dążących do zrozumienia sprawdzonych rozwiązań złożonych problemów uczenia maszynowego.” —David Kanter Dyrektor wykonawczy, ML Commons „Jeśli chcesz oszczędzić sobie siniaków na drodze do konstruowania rozwiązań uczenia maszynowego, Lak, Sara i Michael to osoby, na które możesz liczyć.” —Will Grannis Dyrektor zarządzający, Cloud CTO Office, Google Valliappa (Lak) Lakshmanan jest globalnym kierownikiem działu analizy danych i rozwiązań sztucznej inteligencji w Google Cloud. Sara Robinson jest rzeczniczką deweloperów w zespole Google Cloud, skupiającą się na uczeniu maszynowym. Michael Munn jest inżynierem rozwiązań uczenia maszynowego w Google, gdzie pomaga klientom projektować, implementować i wdrażać modele uczenia maszynowego.
Partha Pritam Deka, Joyce Weiner, Prof. Roberto...
XGBoost offers a powerful solution for regression and time series analysis, enabling you to build accurate and efficient predictive models. In this book, the authors draw on their combined experience of 40+ years in the semiconductor industry to help you harness the full potential of XGBoost, from understanding its core concepts to implementing real-world applications.As you progress, you'll get to grips with the XGBoost algorithm, including its mathematical underpinnings and its advantages over other ensemble methods. You'll learn when to choose XGBoost over other predictive modeling techniques, and get hands-on guidance on implementing XGBoost using both the Python API and scikit-learn API. You'll also get to grips with essential techniques for time series data, including feature engineering, handling lag features, encoding techniques, and evaluating model performance. A unique aspect of this book is the chapter on model interpretability, where you'll use tools such as SHAP, LIME, ELI5, and Partial Dependence Plots (PDP) to understand your XGBoost models. Throughout the book, you’ll work through several hands-on exercises and real-world datasets.By the end of this book, you'll not only be building accurate models but will also be able to deploy and maintain them effectively, ensuring your solutions deliver real-world impact.
XML Basics. A Comprehensive Guide to Understanding and Implementing XML
Mercury Learning and Information, S. Banzal
This book focuses on essential XML standards relevant to almost all developers. It investigates XML technologies applicable across a wide range of applications, rather than those limited to specific domains. While XML is a markup language, it is widely used by programmers. The book also covers supporting technologies layered on top of XML, such as XLinks, XSLT, Namespaces, Schemas, XHTML, RDDL, XPointers, XPath, SAX, and DOM.The journey begins with understanding XML and its syntax. It then explores Document Type Definitions (DTDs), Namespaces, and XHTML. Following this, the book delves into CSS Style Sheets, XML Schema Basics, XSL and XSLT, SOAP, DOM Programming Interface, SAX, XPath, XLink, XQuery, XPointer, XForms, XSL-FO, and using XML with Databases. The final chapters cover Web Services, providing a comprehensive understanding of how XML integrates into various applications.Mastering these standards and technologies is crucial for developers working with XML. This book transitions readers from basic XML syntax to advanced applications, blending theoretical concepts with practical examples. It is an essential resource for developers looking to leverage XML in their projects.