Biznes IT
Czy myśleliście kiedyś, w jaki sposób rozpocząć swój biznes w branży IT? Może już prowadzicie własną firmę i Chcecie, aby zaistniała ona w sieci? W tej kategorii znajdziecie książki, w których zawarty jest know-how związany z wieloma rodzajami działalności prowadzonych poprzez internet, czy w inny sposób związanych z nowoczesnymi technologiami w biznesie.
Znajdziecie informacje o systemach zarządzania informacjami o Klientach - popularnych CRM'ach, o zarządzaniu projektami IT, wykorzystaniu potencjału popularnych teraz portali społecznościowych do promocji swojej działalności, czy też poradniki, które pomogą Wam rozwinąć umiejętności pozatechniczne - równie ważne dla Waszych przedsięwzięć.
Olivier Mertens, Breght Van Baelen
With data’s growing importance in businesses, the need for cloud data and AI architects has never been higher. The Azure Data and AI Architect Handbook is designed to assist any data professional or academic looking to advance their cloud data platform designing skills. This book will help you understand all the individual components of an end-to-end data architecture and how to piece them together into a scalable and robust solution.You’ll begin by getting to grips with core data architecture design concepts and Azure Data & AI services, before exploring cloud landing zones and best practices for building up an enterprise-scale data platform from scratch. Next, you’ll take a deep dive into various data domains such as data engineering, business intelligence, data science, and data governance. As you advance, you’ll cover topics ranging from learning different methods of ingesting data into the cloud to designing the right data warehousing solution, managing large-scale data transformations, extracting valuable insights, and learning how to leverage cloud computing to drive advanced analytical workloads. Finally, you’ll discover how to add data governance, compliance, and security to solutions.By the end of this book, you’ll have gained the expertise needed to become a well-rounded Azure Data & AI architect.
Newton Alex
Azure is one of the leading cloud providers in the world, providing numerous services for data hosting and data processing. Most of the companies today are either cloud-native or are migrating to the cloud much faster than ever. This has led to an explosion of data engineering jobs, with aspiring and experienced data engineers trying to outshine each other.Gaining the DP-203: Azure Data Engineer Associate certification is a sure-fire way of showing future employers that you have what it takes to become an Azure Data Engineer. This book will help you prepare for the DP-203 examination in a structured way, covering all the topics specified in the syllabus with detailed explanations and exam tips. The book starts by covering the fundamentals of Azure, and then takes the example of a hypothetical company and walks you through the various stages of building data engineering solutions. Throughout the chapters, you'll learn about the various Azure components involved in building the data systems and will explore them using a wide range of real-world use cases. Finally, you’ll work on sample questions and answers to familiarize yourself with the pattern of the exam.By the end of this Azure book, you'll have gained the confidence you need to pass the DP-203 exam with ease and land your dream job in data engineering.
Giacinto Palmieri, Surendra Mettapalli, Newton Alex
One of the top global cloud providers, Azure offers extensive data hosting and processing services, driving widespread cloud adoption and creating a high demand for skilled data engineers. The Azure Data Engineer Associate (DP-203) certification is a vital credential, demonstrating your proficiency as an Azure data engineer to prospective employers. This comprehensive exam guide is designed for both beginners and seasoned professionals, aligned with the latest DP-203 certification exam, to help you pass the exam on your first try.The book provides a foundational understanding of IaaS, PaaS, and SaaS, starting with core concepts like virtual machines (VMs), VNETS, and App Services and progressing to advanced topics such as data storage, processing, and security. What sets this exam guide apart is its hands-on approach, seamlessly integrating theory with practice through real-world examples, practical exercises, and insights into Azure's evolving ecosystem. Additionally, you'll unlock lifetime access to supplementary practice material on an online platform, including mock exams, interactive flashcards, and exam tips, ensuring a comprehensive exam prep experience.By the end of this book, you’ll not only be ready to excel in the DP-203 exam, but also be equipped to tackle complex challenges as an Azure data engineer.
Andreas Botsikas , Michael Hlobil
The Azure Data Scientist Associate Certification Guide helps you acquire practical knowledge for machine learning experimentation on Azure. It covers everything you need to pass the DP-100 exam and become a certified Azure Data Scientist Associate.Starting with an introduction to data science, you'll learn the terminology that will be used throughout the book and then move on to the Azure Machine Learning (Azure ML) workspace. You'll discover the studio interface and manage various components, such as data stores and compute clusters.Next, the book focuses on no-code and low-code experimentation, and shows you how to use the Automated ML wizard to locate and deploy optimal models for your dataset. You'll also learn how to run end-to-end data science experiments using the designer provided in Azure ML Studio.You'll then explore the Azure ML Software Development Kit (SDK) for Python and advance to creating experiments and publishing models using code. The book also guides you in optimizing your model's hyperparameters using Hyperdrive before demonstrating how to use responsible AI tools to interpret and debug your models. Once you have a trained model, you'll learn to operationalize it for batch or real-time inferences and monitor it in production.By the end of this Azure certification study guide, you'll have gained the knowledge and the practical skills required to pass the DP-100 exam.
Badanie danych. Raport z pierwszej linii działań
Rachel Schutt, Cathy O'Neil
Unikalne wprowadzenie do nauki o danych! W dzisiejszych czasach najcenniejszym dobrem jest informacja. Ogromne ilości danych są przechowywane w przepastnych bazach danych, a kluczem do sukcesu jest ich umiejętna analiza i wyciąganie wniosków. To dynamicznie rozwijająca się dziedzina wiedzy, w której do tej pory brakowało solidnych podręczników, pozwalających na dogłębne poznanie tego obszaru. Na szczęście to się zmieniło! To unikalna książka, w której badacze z największych firm branży IT dzielą się skutecznymi technikami analizy danych. Z kolejnych rozdziałów dowiesz się, czym jest nauka o danych, model danych oraz test A/B. Ponadto zdobędziesz wiedzę na temat wnioskowania statystycznego, algorytmów, języka R oraz wizualizacji danych. Sięgnij po tę książkę, jeżeli chcesz się dowiedzieć, jak wykrywać oszustwa, korzystać z MapReduce oraz badać przyczynowość. To obowiązkowa pozycja na półce czytelników zainteresowanych badaniem danych. Wśród tematów poruszonych w książce odnajdziesz: Wnioskowanie statystyczne, eksploracyjną analizę danych i proces (metodologię) nauki o danych Algorytmy Filtry spamu, naiwny algorytm Bayesa i wstępną obróbkę danych Regresję logistyczną Modelowanie finansowe Mechanizmy rekomendacji i przyczynowość Wizualizowanie danych Sieci społecznościowe i dziennikarstwo danych Inżynierię danych, systemy MapReduce, Pregel i Hadoop Wyciągnij wartościowe wnioski z posiadanych informacji!
Badanie danych. Raport z pierwszej linii działań
Rachel Schutt, Cathy O'Neil
Unikalne wprowadzenie do nauki o danych! W dzisiejszych czasach najcenniejszym dobrem jest informacja. Ogromne ilości danych są przechowywane w przepastnych bazach danych, a kluczem do sukcesu jest ich umiejętna analiza i wyciąganie wniosków. To dynamicznie rozwijająca się dziedzina wiedzy, w której do tej pory brakowało solidnych podręczników, pozwalających na dogłębne poznanie tego obszaru. Na szczęście to się zmieniło! To unikalna książka, w której badacze z największych firm branży IT dzielą się skutecznymi technikami analizy danych. Z kolejnych rozdziałów dowiesz się, czym jest nauka o danych, model danych oraz test A/B. Ponadto zdobędziesz wiedzę na temat wnioskowania statystycznego, algorytmów, języka R oraz wizualizacji danych. Sięgnij po tę książkę, jeżeli chcesz się dowiedzieć, jak wykrywać oszustwa, korzystać z MapReduce oraz badać przyczynowość. To obowiązkowa pozycja na półce czytelników zainteresowanych badaniem danych. Wśród tematów poruszonych w książce odnajdziesz: Wnioskowanie statystyczne, eksploracyjną analizę danych i proces (metodologię) nauki o danych Algorytmy Filtry spamu, naiwny algorytm Bayesa i wstępną obróbkę danych Regresję logistyczną Modelowanie finansowe Mechanizmy rekomendacji i przyczynowość Wizualizowanie danych Sieci społecznościowe i dziennikarstwo danych Inżynierię danych, systemy MapReduce, Pregel i Hadoop Wyciągnij wartościowe wnioski z posiadanych informacji!
Badanie danych. Raport z pierwszej linii działań
Rachel Schutt, Cathy O'Neil
Unikalne wprowadzenie do nauki o danych! W dzisiejszych czasach najcenniejszym dobrem jest informacja. Ogromne ilości danych są przechowywane w przepastnych bazach danych, a kluczem do sukcesu jest ich umiejętna analiza i wyciąganie wniosków. To dynamicznie rozwijająca się dziedzina wiedzy, w której do tej pory brakowało solidnych podręczników, pozwalających na dogłębne poznanie tego obszaru. Na szczęście to się zmieniło! To unikalna książka, w której badacze z największych firm branży IT dzielą się skutecznymi technikami analizy danych. Z kolejnych rozdziałów dowiesz się, czym jest nauka o danych, model danych oraz test A/B. Ponadto zdobędziesz wiedzę na temat wnioskowania statystycznego, algorytmów, języka R oraz wizualizacji danych. Sięgnij po tę książkę, jeżeli chcesz się dowiedzieć, jak wykrywać oszustwa, korzystać z MapReduce oraz badać przyczynowość. To obowiązkowa pozycja na półce czytelników zainteresowanych badaniem danych. Wśród tematów poruszonych w książce odnajdziesz: Wnioskowanie statystyczne, eksploracyjną analizę danych i proces (metodologię) nauki o danych Algorytmy Filtry spamu, naiwny algorytm Bayesa i wstępną obróbkę danych Regresję logistyczną Modelowanie finansowe Mechanizmy rekomendacji i przyczynowość Wizualizowanie danych Sieci społecznościowe i dziennikarstwo danych Inżynierię danych, systemy MapReduce, Pregel i Hadoop Wyciągnij wartościowe wnioski z posiadanych informacji!
Bardziej niż Agile. Jak zwiększyć innowacyjność twojego biznesu
Marcin Żmigrodzki
Efektywna innowacyjność w biznesie jest możliwa! Rozwój firm - od startupów do korporacji ― nie jest możliwy bez wprowadzania nowych pomysłów w życie. Jednak wiele z nich po wdrożeniu okazuje się nie przynosić korzyści, bo albo nikt nie chce kupić nowego produktu, albo wprowadzone rozwiązanie techniczne nie dostarcza spodziewanej wartości. Ponad 90 procent startupów bankrutuje, połowa firm, które 20 lat temu były na liście Fortune 500, już nie istnieje i jedną z głównych przyczyn tego stanu rzeczy jest niewystarczająca innowacyjność. Czy zatem skuteczniejszą strategią biznesową byłaby rezygnacja z innowacyjności i pozostanie przy tym, co może nie działa najlepiej, ale przynajmniej jest znane i sprawdzone? A może lepszym wyjściem byłoby generowanie mnóstwa pomysłów w nadziei, że przypadkiem uda się trafić na przełomową ideę? Nie, nie, po trzykroć nie! Biznes, by trwać i generować zyski, musi w dłuższej perspektywie bazować na wdrażaniu nowych idei, aby przynosiły wartość. Tajemnica sukcesu tkwi w tym, by owe idee weryfikować, odrzucać lub modyfikować na odpowiednim etapie, jeszcze zanim firma poniesie na nie duże wydatki. Takie podejście pozwala unikać strat i zarabiać na tych pomysłach, które faktycznie mają szansę odnieść sukces. Jak je wybrać spośród innych? Jak z powodzeniem przeprowadzić projekt eksploracyjny? Jak kontrolować projekt typu discovery, aby podążał za najlepszą opcją działania? Jak maksymalnie szybko uczyć się na doświadczeniach? W jaki sposób można użyć do tego narzędzia Agile? O tym wszystkim w swojej najnowszej książce pisze Marcin Żmigrodzki.
Bash for Data Scientists. A Comprehensive Guide to Shell Scripting for Data Science Tasks
Mercury Learning and Information, Oswald Campesato
This book introduces powerful command line utilities for creating efficient shell scripts to process datasets. Using the bash shell, the examples and scripts focus on small datasets to help readers understand the features of grep, sed, and awk. Companion files with code are available for download from the publisher.The course starts with an introduction to the basics, covering files and directories, and useful commands. It then progresses to conditional logic and loops, providing a solid foundation for processing datasets. Detailed chapters on using grep, sed, and awk illustrate their capabilities in handling and cleaning various types of datasets effectively.Advanced topics include processing datasets with Pandas, exploring NoSQL, SQLite, and Python. The book equips data scientists, analysts, and anyone seeking shell-based solutions with practical skills. By the end, users will be adept at creating robust scripts for dataset processing, combining command line utilities for optimal results.
Bayesian Analysis with Python. A practical guide to probabilistic modeling - Third Edition
Osvaldo Martin, Christopher Fonnesbeck, Thomas Wiecki
The third edition of Bayesian Analysis with Python serves as an introduction to the main concepts of applied Bayesian modeling using PyMC, a state-of-the-art probabilistic programming library, and other libraries that support and facilitate modeling like ArviZ, for exploratory analysis of Bayesian models; Bambi, for flexible and easy hierarchical linear modeling; PreliZ, for prior elicitation; PyMC-BART, for flexible non-parametric regression; and Kulprit, for variable selection.In this updated edition, a brief and conceptual introduction to probability theory enhances your learning journey by introducing new topics like Bayesian additive regression trees (BART), featuring updated examples. Refined explanations, informed by feedback and experience from previous editions, underscore the book's emphasis on Bayesian statistics. You will explore various models, including hierarchical models, generalized linear models for regression and classification, mixture models, Gaussian processes, and BART, using synthetic and real datasets.By the end of this book, you’ll understand probabilistic modeling and be able to design and implement Bayesian models for data science, with a strong foundation for more advanced study.*Email sign-up and proof of purchase required
Osvaldo Martin, Eric Ma, Austin Rochford
The second edition of Bayesian Analysis with Python is an introduction to the main concepts of applied Bayesian inference and its practical implementation in Python using PyMC3, a state-of-the-art probabilistic programming library, and ArviZ, a new library for exploratory analysis of Bayesian models.The main concepts of Bayesian statistics are covered using a practical and computational approach. Synthetic and real data sets are used to introduce several types of models, such as generalized linear models for regression and classification, mixture models, hierarchical models, and Gaussian processes, among others. By the end of the book, you will have a working knowledge of probabilistic modeling and you will be able to design and implement Bayesian models for your own data science problems. After reading the book you will be better prepared to delve into more advanced material or specialized statistical modeling if you need to.
Bądź Agile. Zwinnie o HR i Employer Brandingu
Olga Żółkiewicz, Marcin Olszewski_, Mateusz Czarnecki
Pierwszy w Polsce kompleksowy przewodnik po Agile HR i EB Agile, zwinność - to terminy, które w pierwszej kolejności kojarzą się z branżą IT. I słusznie. Zwolennicy zwinnego programowania przyjmują, że skoro oczekiwania odbiorcy ewoluują w trakcie pracy nad produktem, jej założenia i metody powinny się do tych zmian adaptować. Firmy z sektora IT od dawna są Agile. Jednak zwinność przydaje się nie tylko specjalistom od kodowania. To podejście do zadań sprawdza się także w HR-ze i employer brandingu. Ważni gracze na rynku, jak telekomunikacja oraz bankowość, stawiają na zwinną transformację swoich działów HR. Czy to oznacza, że Agile jest tylko dla wielkich? Absolutnie nie! Autorzy tego przewodnika udowadniają, że ten sposób pracy z ludźmi w przedsiębiorstwach jest i dla dużych, i dla małych. Tłumaczą, na czym polega zwinność w HR i EB, podają przykłady większych i mniejszych firm działających w tych obszarach zgodnie z Agile. Dzielą się wiedzą o przydatnych narzędziach, podsuwają praktyczne wskazówki i cytują komentarze specjalistów, którzy od dawna pracują w stylu Agile. Wszystko po to, by stworzyć pełny obraz możliwości, jakie daje zwinność w zakresie human resources i employer brandingu.
Bądź Agile. Zwinnie o HR i Employer Brandingu
Olga Żółkiewicz, Marcin Olszewski_, Mateusz Czarnecki
Pierwszy w Polsce kompleksowy przewodnik po Agile HR i EB Agile, zwinność - to terminy, które w pierwszej kolejności kojarzą się z branżą IT. I słusznie. Zwolennicy zwinnego programowania przyjmują, że skoro oczekiwania odbiorcy ewoluują w trakcie pracy nad produktem, jej założenia i metody powinny się do tych zmian adaptować. Firmy z sektora IT od dawna są Agile. Jednak zwinność przydaje się nie tylko specjalistom od kodowania. To podejście do zadań sprawdza się także w HR-ze i employer brandingu. Ważni gracze na rynku, jak telekomunikacja oraz bankowość, stawiają na zwinną transformację swoich działów HR. Czy to oznacza, że Agile jest tylko dla wielkich? Absolutnie nie! Autorzy tego przewodnika udowadniają, że ten sposób pracy z ludźmi w przedsiębiorstwach jest i dla dużych, i dla małych. Tłumaczą, na czym polega zwinność w HR i EB, podają przykłady większych i mniejszych firm działających w tych obszarach zgodnie z Agile. Dzielą się wiedzą o przydatnych narzędziach, podsuwają praktyczne wskazówki i cytują komentarze specjalistów, którzy od dawna pracują w stylu Agile. Wszystko po to, by stworzyć pełny obraz możliwości, jakie daje zwinność w zakresie human resources i employer brandingu.
Bądź Agile. Zwinnie o HR i Employer Brandingu
Olga Żółkiewicz, Marcin Olszewski_, Mateusz Czarnecki
Pierwszy w Polsce kompleksowy przewodnik po Agile HR i EB Agile, zwinność - to terminy, które w pierwszej kolejności kojarzą się z branżą IT. I słusznie. Zwolennicy zwinnego programowania przyjmują, że skoro oczekiwania odbiorcy ewoluują w trakcie pracy nad produktem, jej założenia i metody powinny się do tych zmian adaptować. Firmy z sektora IT od dawna są Agile. Jednak zwinność przydaje się nie tylko specjalistom od kodowania. To podejście do zadań sprawdza się także w HR-ze i employer brandingu. Ważni gracze na rynku, jak telekomunikacja oraz bankowość, stawiają na zwinną transformację swoich działów HR. Czy to oznacza, że Agile jest tylko dla wielkich? Absolutnie nie! Autorzy tego przewodnika udowadniają, że ten sposób pracy z ludźmi w przedsiębiorstwach jest i dla dużych, i dla małych. Tłumaczą, na czym polega zwinność w HR i EB, podają przykłady większych i mniejszych firm działających w tych obszarach zgodnie z Agile. Dzielą się wiedzą o przydatnych narzędziach, podsuwają praktyczne wskazówki i cytują komentarze specjalistów, którzy od dawna pracują w stylu Agile. Wszystko po to, by stworzyć pełny obraz możliwości, jakie daje zwinność w zakresie human resources i employer brandingu.
Alvaro Fuentes
Python is one of the most common and popular languages preferred by leading data analysts and statisticians for working with massive datasets and complex data visualizations.Become a Python Data Analyst introduces Python’s most essential tools and libraries necessary to work with the data analysis process, right from preparing data to performing simple statistical analyses and creating meaningful data visualizations.In this book, we will cover Python libraries such as NumPy, pandas, matplotlib, seaborn, SciPy, and scikit-learn, and apply them in practical data analysis and statistics examples. As you make your way through the chapters, you will learn to efficiently use the Jupyter Notebook to operate and manipulate data using NumPy and the pandas library. In the concluding chapters, you will gain experience in building simple predictive models and carrying out statistical computation and analysis using rich Python tools and proven data analysis techniques.By the end of this book, you will have hands-on experience performing data analysis with Python.
Malin Martnes
Marketing is one of the most powerful entities in the modern world with the potential to make or break a business. The mighty Microsoft Dynamics 356 Marketing tool offers a wide range of marketing automation tools, understanding which is an essential skill for a successful marketer. This in-depth guide to the ins and outs of Dynamics 365 Marketing will help you grasp all the information you need to implement and use the system the right way. Starting with the setup and configuration of your Dynamics 365 Marketing instance, you'll explore fundamental concepts, such as leads, accounts, and contacts, and the creation and administration of segments and lists. Once you've grasped these basic concepts, you'll advance to the core of the book. From the email editor to outbound and real-time customer journeys and from the event module to Customer Voice, you'll develop a solid understanding of the fundamental topics crucial for anyone who wants to be a Dynamics 365 Marketing functional consultant.By the end of the book, you'll be ready for Dynamics 365 Marketing end-to-end implementations.
Malin Martnes
Marketing is one of the most powerful entities in the modern world with the potential to make or break a business. The mighty Microsoft Dynamics 356 Marketing tool offers a wide range of marketing automation tools, understanding which is an essential skill for a successful marketer. This in-depth guide to the ins and outs of Dynamics 365 Marketing will help you grasp all the information you need to implement and use the system the right way. Starting with the setup and configuration of your Dynamics 365 Marketing instance, you'll explore fundamental concepts, such as leads, accounts, and contacts, and the creation and administration of segments and lists. Once you've grasped these basic concepts, you'll advance to the core of the book. From the email editor to outbound and real-time customer journeys and from the event module to Customer Voice, you'll develop a solid understanding of the fundamental topics crucial for anyone who wants to be a Dynamics 365 Marketing functional consultant.By the end of the book, you'll be ready for Dynamics 365 Marketing end-to-end implementations.
Malin Martnes
Marketing is one of the most powerful entities in the modern world with the potential to make or break a business. The mighty Microsoft Dynamics 356 Marketing tool offers a wide range of marketing automation tools, understanding which is an essential skill for a successful marketer. This in-depth guide to the ins and outs of Dynamics 365 Marketing will help you grasp all the information you need to implement and use the system the right way. Starting with the setup and configuration of your Dynamics 365 Marketing instance, you'll explore fundamental concepts, such as leads, accounts, and contacts, and the creation and administration of segments and lists. Once you've grasped these basic concepts, you'll advance to the core of the book. From the email editor to outbound and real-time customer journeys and from the event module to Customer Voice, you'll develop a solid understanding of the fundamental topics crucial for anyone who wants to be a Dynamics 365 Marketing functional consultant.By the end of the book, you'll be ready for Dynamics 365 Marketing end-to-end implementations.
J. Ashley Hunt
One of the five most prestigious certifications in the world, the PMP® exam is said to be the most difficult non-technical certification exam. With this exam guide, you'll be able to address the challenges in learning advanced project management concepts.This PMP study guide covers all of the 10 project management knowledge areas, 5 process groups, 49 processes, and aspects of the Agile Practice Guide that you need to tailor your projects. With this book, you will understand the best practices found in the sixth edition of the PMBOK® Guide and the newly updated exam content outline. Throughout the book, you'll learn exam objectives in the form of a project for better understanding and effective implementation of real-world project management tasks, helping you to not only prepare for the exam but also implement project management best practices. Finally, you'll get to grips with the entire application and testing processes in PMP® and discover numerous tips and techniques for passing the exam on your first attempt.By the end of this PMP® exam prep book, you'll have a solid understanding of everything you need to pass the PMP® certification exam, and be able to use this handy, on-the-job desktop reference guide to overcome challenges in project management.
Tameem Bahri
This book is a complete guide to learning essential architectural concepts that’ll enable you to deliver secure, high-performant Salesforce solutions and pass the Salesforce CTA review board exam with confidence. This second edition comes with updated content, additional supporting material such as cheat sheets, and detailed practical examples, and helps you learn key soft skills to craft a winning presentation.You’ll begin by reviewing vital architectural concepts needed to create a scalable end-to-end Salesforce solution. Next, you’ll find out how to identify requirements and break down a problem into smaller, more solvable parts. As you advance, you’ll gain practical experience in managing design decisions and defending them using real-world scenarios. The book also helps familiarize you with the correct methodology to structure your solution presentation and the necessary supporting artifacts. Finally, you’ll practice providing solutions for two full hypothetical scenarios and structuring your playback step by step.By the end of this Salesforce book, you’ll be able to design a highly scalable Salesforce solution and create suitable material to comfortably explain the end-to-end solution to the CTA review board and potentially your customer, and have a higher chance of passing.
Tameem Bahri
Salesforce Certified Technical Architect (CTA) is the ultimate certification to validate your knowledge and skills when it comes to designing and building high-performance technical solutions on the Salesforce platform. The CTA certificate is granted after successfully passing the CTA review board exam, which tests your platform expertise and soft skills for communicating your solutions and vision.You’ll start with the core concepts that every architect should master, including data lifecycle, integration, and security, and build your aptitude for creating high-level technical solutions. Using real-world examples, you’ll explore essential topics such as selecting systems or components for your solutions, designing scalable and secure Salesforce architecture, and planning the development lifecycle and deployments. Finally, you'll work on two full mock scenarios that simulate the review board exam, helping you learn how to identify requirements, create a draft solution, and combine all the elements together to create an engaging story to present in front of the board or to a client in real life.By the end of this Salesforce book, you’ll have gained the knowledge and skills required to pass the review board exam and implement architectural best practices and strategies in your day-to-day work.
Jorge Brasil
In this book, you'll embark on a comprehensive journey through the fundamentals of linear algebra, a critical component for any aspiring machine learning expert. Starting with an introductory overview, the course explains why linear algebra is indispensable for machine learning, setting the stage for deeper exploration. You'll then dive into the concepts of vectors and matrices, understanding their definitions, properties, and practical applications in the field.As you progress, the course takes a closer look at matrix decomposition, breaking down complex matrices into simpler, more manageable forms. This section emphasizes the importance of decomposition techniques in simplifying computations and enhancing data analysis. The final chapter focuses on principal component analysis, a powerful technique for dimensionality reduction that is widely used in machine learning and data science. By the end of the course, you will have a solid grasp of how PCA can be applied to streamline data and improve model performance.This course is designed to provide technical professionals with a thorough understanding of linear algebra's role in machine learning. By the end, you'll be well-equipped with the knowledge and skills needed to apply linear algebra in practical machine learning scenarios.