Biznes IT
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.
Oluwole Fagbohun
The TensorFlow Developer Certificate Guide is an indispensable resource for machine learning enthusiasts and data professionals seeking to master TensorFlow and validate their skills by earning the certification. This practical guide equips you with the skills and knowledge necessary to build robust deep learning models that effectively tackle real-world challenges across diverse industries.You’ll embark on a journey of skill acquisition through easy-to-follow, step-by-step explanations and practical examples, mastering the craft of building sophisticated models using TensorFlow 2.x and overcoming common hurdles such as overfitting and data augmentation. With this book, you’ll discover a wide range of practical applications, including computer vision, natural language processing, and time series prediction.To prepare you for the TensorFlow Developer Certificate exam, it offers comprehensive coverage of exam topics, including image classification, natural language processing (NLP), and time series analysis. With the TensorFlow certification, you’ll be primed to tackle a broad spectrum of business problems and advance your career in the exciting field of machine learning. Whether you are a novice or an experienced developer, this guide will propel you to achieve your aspirations and become a highly skilled TensorFlow professional.
Nick McClure
TensorFlow is an open source software library for Machine Intelligence. The independent recipes in this book will teach you how to use TensorFlow for complex data computations and will let you dig deeper and gain more insights into your data than ever before. You’ll work through recipes on training models, model evaluation, sentiment analysis, regression analysis, clustering analysis, artificial neural networks, and deep learning – each using Google’s machine learning library TensorFlow.This guide starts with the fundamentals of the TensorFlow library which includes variables, matrices, and various data sources. Moving ahead, you will get hands-on experience with Linear Regression techniques with TensorFlow. The next chapters cover important high-level concepts such as neural networks, CNN, RNN, and NLP. Once you are familiar and comfortable with the TensorFlow ecosystem, the last chapter will show you how to take it to production.
Nick McClure
TensorFlow is an open source software library for Machine Intelligence. The independent recipes in this book will teach you how to use TensorFlow for complex data computations and allow you to dig deeper and gain more insights into your data than ever before. With the help of this book, you will work with recipes for training models, model evaluation, sentiment analysis, regression analysis, clustering analysis, artificial neural networks, and more. You will explore RNNs, CNNs, GANs, reinforcement learning, and capsule networks, each using Google's machine learning library, TensorFlow. Through real-world examples, you will get hands-on experience with linear regression techniques with TensorFlow. Once you are familiar and comfortable with the TensorFlow ecosystem, you will be shown how to take it to production.By the end of the book, you will be proficient in the field of machine intelligence using TensorFlow. You will also have good insight into deep learning and be capable of implementing machine learning algorithms in real-world scenarios.
Ankit Jain, Dr. Amita Kapoor
TensorFlow has transformed the way machine learning is perceived. TensorFlow Machine Learning Projects teaches you how to exploit the benefits—simplicity, efficiency, and flexibility—of using TensorFlow in various real-world projects. With the help of this book, you’ll not only learn how to build advanced projects using different datasets but also be able to tackle common challenges using a range of libraries from the TensorFlow ecosystem.To start with, you’ll get to grips with using TensorFlow for machine learning projects; you’ll explore a wide range of projects using TensorForest and TensorBoard for detecting exoplanets, TensorFlow.js for sentiment analysis, and TensorFlow Lite for digit classification.As you make your way through the book, you’ll build projects in various real-world domains, incorporating natural language processing (NLP), the Gaussian process, autoencoders, recommender systems, and Bayesian neural networks, along with trending areas such as Generative Adversarial Networks (GANs), capsule networks, and reinforcement learning. You’ll learn how to use the TensorFlow on Spark API and GPU-accelerated computing with TensorFlow to detect objects, followed by how to train and develop a recurrent neural network (RNN) model to generate book scripts.By the end of this book, you’ll have gained the required expertise to build full-fledged machine learning projects at work.
Ankit Jain, Dr. Amita Kapoor
TensorFlow has transformed the way machine learning is perceived. TensorFlow Machine Learning Projects teaches you how to exploit the benefits—simplicity, efficiency, and flexibility—of using TensorFlow in various real-world projects. With the help of this book, you’ll not only learn how to build advanced projects using different datasets but also be able to tackle common challenges using a range of libraries from the TensorFlow ecosystem.To start with, you’ll get to grips with using TensorFlow for machine learning projects; you’ll explore a wide range of projects using TensorForest and TensorBoard for detecting exoplanets, TensorFlow.js for sentiment analysis, and TensorFlow Lite for digit classification.As you make your way through the book, you’ll build projects in various real-world domains, incorporating natural language processing (NLP), the Gaussian process, autoencoders, recommender systems, and Bayesian neural networks, along with trending areas such as Generative Adversarial Networks (GANs), capsule networks, and reinforcement learning. You’ll learn how to use the TensorFlow on Spark API and GPU-accelerated computing with TensorFlow to detect objects, followed by how to train and develop a recurrent neural network (RNN) model to generate book scripts.By the end of this book, you’ll have gained the required expertise to build full-fledged machine learning projects at work.
Md. Rezaul Karim
Predictive analytics discovers hidden patterns from structured and unstructured data for automated decision making in business intelligence. Predictive decisions are becoming a huge trend worldwide, catering to wide industry sectors by predicting which decisions are more likely to give maximum results. TensorFlow, Google’s brainchild, is immensely popular and extensively used for predictive analysis.This book is a quick learning guide on all the three types of machine learning, that is, supervised, unsupervised, and reinforcement learning with TensorFlow. This book will teach you predictive analytics for high-dimensional and sequence data. In particular, you will learn the linear regression model for regression analysis. You will also learn how to use regression for predicting continuous values. You will learn supervised learning algorithms for predictive analytics. You will explore unsupervised learning and clustering using K-meansYou will then learn how to predict neighborhoods using K-means, and then, see another example of clustering audio clips based on their audio features. This book is ideal for developers, data analysts, machine learning practitioners, and deep learning enthusiasts who want to build powerful, robust, and accurate predictive models with the power of TensorFlow. This book is embedded with useful assessments that will help you revise the concepts you have learned in this book. This book is repurposed for this specific learning experience from material from Packt's Predictive Analytics with TensorFlow by Md. Rezaul Karim.
Md. Rezaul Karim
Predictive analytics discovers hidden patterns from structured and unstructured data for automated decision making in business intelligence. Predictive decisions are becoming a huge trend worldwide, catering to wide industry sectors by predicting which decisions are more likely to give maximum results. TensorFlow, Google’s brainchild, is immensely popular and extensively used for predictive analysis.This book is a quick learning guide on all the three types of machine learning, that is, supervised, unsupervised, and reinforcement learning with TensorFlow. This book will teach you predictive analytics for high-dimensional and sequence data. In particular, you will learn the linear regression model for regression analysis. You will also learn how to use regression for predicting continuous values. You will learn supervised learning algorithms for predictive analytics. You will explore unsupervised learning and clustering using K-meansYou will then learn how to predict neighborhoods using K-means, and then, see another example of clustering audio clips based on their audio features. This book is ideal for developers, data analysts, machine learning practitioners, and deep learning enthusiasts who want to build powerful, robust, and accurate predictive models with the power of TensorFlow. This book is embedded with useful assessments that will help you revise the concepts you have learned in this book. This book is repurposed for this specific learning experience from material from Packt's Predictive Analytics with TensorFlow by Md. Rezaul Karim.
Kaushik Balakrishnan
Advances in reinforcement learning algorithms have made it possible to use them for optimal control in several different industrial applications. With this book, you will apply Reinforcement Learning to a range of problems, from computer games to autonomous driving.The book starts by introducing you to essential Reinforcement Learning concepts such as agents, environments, rewards, and advantage functions. You will also master the distinctions between on-policy and off-policy algorithms, as well as model-free and model-based algorithms. You will also learn about several Reinforcement Learning algorithms, such as SARSA, Deep Q-Networks (DQN), Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG), Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), Trust Region Policy Optimization (TRPO), and Proximal Policy Optimization (PPO). The book will also show you how to code these algorithms in TensorFlow and Python and apply them to solve computer games from OpenAI Gym. Finally, you will also learn how to train a car to drive autonomously in the Torcs racing car simulator.By the end of the book, you will be able to design, build, train, and evaluate feed-forward neural networks and convolutional neural networks. You will also have mastered coding state-of-the-art algorithms and also training agents for various control problems.
Kaushik Balakrishnan
Advances in reinforcement learning algorithms have made it possible to use them for optimal control in several different industrial applications. With this book, you will apply Reinforcement Learning to a range of problems, from computer games to autonomous driving.The book starts by introducing you to essential Reinforcement Learning concepts such as agents, environments, rewards, and advantage functions. You will also master the distinctions between on-policy and off-policy algorithms, as well as model-free and model-based algorithms. You will also learn about several Reinforcement Learning algorithms, such as SARSA, Deep Q-Networks (DQN), Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG), Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), Trust Region Policy Optimization (TRPO), and Proximal Policy Optimization (PPO). The book will also show you how to code these algorithms in TensorFlow and Python and apply them to solve computer games from OpenAI Gym. Finally, you will also learn how to train a car to drive autonomously in the Torcs racing car simulator.By the end of the book, you will be able to design, build, train, and evaluate feed-forward neural networks and convolutional neural networks. You will also have mastered coding state-of-the-art algorithms and also training agents for various control problems.
Justin Bozonier
Machine learning is the process of teaching machines to remember data patterns, using them to predict future outcomes, and offering choices that would appeal to individuals based on their past preferences.Machine learning is applicable to a lot of what you do every day. As a result, you can’t take forever to deliver your first iteration of software. Learning to build machine learning algorithms within a controlled test framework will speed up your time to deliver, quantify quality expectations with your clients, and enable rapid iteration and collaboration.This book will show you how to quantifiably test machine learning algorithms. The very different, foundational approach of this book starts every example algorithm with the simplest thing that could possibly work. With this approach, seasoned veterans will find simpler approaches to beginning a machine learning algorithm. You will learn how to iterate on these algorithms to enable rapid delivery and improve performance expectations.The book begins with an introduction to test driving machine learning and quantifying model quality. From there, you will test a neural network, predict values with regression, and build upon regression techniques with logistic regression. You will discover how to test different approaches to naïve bayes and compare them quantitatively, along with how to apply OOP (Object-Oriented Programming) and OOP patterns to test-driven code, leveraging SciKit-Learn.Finally, you will walk through the development of an algorithm which maximizes the expected value of profit for a marketing campaign by combining one of the classifiers covered with the multiple regression example in the book.
Testowanie pomysłów biznesowych. Biblioteka technik eksperymentacyjnych
David J. Bland, Alexander Osterwalder
Uważaj! Najpierw zgromadź dane, a dopiero potem wprowadzaj swój pomysł w życie. Choćby w teorii wydawał się najlepszy, najpierw rzetelnie go przetestuj! Praktyczny przewodnik - od pomysłu do sprawdzonej koncepcji biznesowej Specjalnie dla innowatorów z korporacji, założycieli start-upów i przedsiębiorców Odwołuje się do fundamentalnych modeli Customer Development oraz Lean Startup Zawiera niesamowitą, rozbudowaną bibliotekę technik szybkich eksperymentów Oceń trafność swojej koncepcji za pomocą mistrzowskiej metodologii! Spośród milionów śmiałych idei zaledwie niewielka część przynosi imponujący sukces, sławę i wielkie pieniądze. Pozostałe odchodzą w niepamięć. W bestsellerze Tworzenie modeli biznesowych opisano rewolucyjne narzędzia pracy dla wizjonerów. Książka zawiera techniki skutecznej weryfikacji trafności pomysłu na biznes i wyjaśnia cały proces testowania, począwszy od zaplanowania pierwszego eksperymentu. Dowiesz się z niej także, jak kształtować pożądane postawy zespołu: wypracujesz język i ceremoniał organizacji nastawionej na eksperyment. Najwyższy czas przestać ograniczać się do opinii i zdobyć niepodważalne dane! A zatem pojawił pomysł i jest szansa na sukces. Być może w przeszłości udało Ci się dokonać kilku niezłych wdrożeń. Teraz jednak chcesz wejść na wyższy poziom i nauczyć się testować pomysły, aby uniknąć oczywistych porażek. W tej książce znajdziesz najnowsze skuteczne rozwiązania praktyczne, oparte na sprawdzonych koncepcjach Steve'a Blanka: metodologiach Customer Development oraz "w teren!". Koniec z utartymi schematami i przestarzałymi rozwiązaniami! Skorzystaj z wiedzy i doświadczenia najsłynniejszych praktyków i strategów tej dziedziny, aby nauczyć się stosowania niezwykłych technik eksperymentów! Przed Tobą nowoczesny przewodnik po świecie szybkich testów, dzięki którym znajdziesz drogę do działalności na dużą skalę. Wybieraj spośród 44 praktycznych testów, z których każdy może przynieść Ci niemały dochód! Do dzieła! Przetestuj, zanim wdrożysz! Przystępnie podana praktyczna i potrzebna wiedza Liczne łatwe do zapamiętania rysunki i schematy Rozszerzające biznesową świadomość przykłady i komentarze
Testowanie pomysłów biznesowych. Biblioteka technik eksperymentacyjnych
David J. Bland, Alexander Osterwalder
Uważaj! Najpierw zgromadź dane, a dopiero potem wprowadzaj swój pomysł w życie. Choćby w teorii wydawał się najlepszy, najpierw rzetelnie go przetestuj! Praktyczny przewodnik - od pomysłu do sprawdzonej koncepcji biznesowej Specjalnie dla innowatorów z korporacji, założycieli start-upów i przedsiębiorców Odwołuje się do fundamentalnych modeli Customer Development oraz Lean Startup Zawiera niesamowitą, rozbudowaną bibliotekę technik szybkich eksperymentów Oceń trafność swojej koncepcji za pomocą mistrzowskiej metodologii! Spośród milionów śmiałych idei zaledwie niewielka część przynosi imponujący sukces, sławę i wielkie pieniądze. Pozostałe odchodzą w niepamięć. W bestsellerze Tworzenie modeli biznesowych opisano rewolucyjne narzędzia pracy dla wizjonerów. Książka zawiera techniki skutecznej weryfikacji trafności pomysłu na biznes i wyjaśnia cały proces testowania, począwszy od zaplanowania pierwszego eksperymentu. Dowiesz się z niej także, jak kształtować pożądane postawy zespołu: wypracujesz język i ceremoniał organizacji nastawionej na eksperyment. Najwyższy czas przestać ograniczać się do opinii i zdobyć niepodważalne dane! A zatem pojawił pomysł i jest szansa na sukces. Być może w przeszłości udało Ci się dokonać kilku niezłych wdrożeń. Teraz jednak chcesz wejść na wyższy poziom i nauczyć się testować pomysły, aby uniknąć oczywistych porażek. W tej książce znajdziesz najnowsze skuteczne rozwiązania praktyczne, oparte na sprawdzonych koncepcjach Steve'a Blanka: metodologiach Customer Development oraz "w teren!". Koniec z utartymi schematami i przestarzałymi rozwiązaniami! Skorzystaj z wiedzy i doświadczenia najsłynniejszych praktyków i strategów tej dziedziny, aby nauczyć się stosowania niezwykłych technik eksperymentów! Przed Tobą nowoczesny przewodnik po świecie szybkich testów, dzięki którym znajdziesz drogę do działalności na dużą skalę. Wybieraj spośród 44 praktycznych testów, z których każdy może przynieść Ci niemały dochód! Do dzieła! Przetestuj, zanim wdrożysz! Przystępnie podana praktyczna i potrzebna wiedza Liczne łatwe do zapamiętania rysunki i schematy Rozszerzające biznesową świadomość przykłady i komentarze
Tilo Linz
Styl programowania zwinnego obiecuje wyższą jakość oprogramowania, krótszy czas dotarcia z produktem na rynek oraz lepsze nastawienie na potrzeby klientów. Coraz więcej projektów związanych z tworzeniem oprogramowania wykorzystuje metody zwinne takie jak Scrum. Jednakże przejście na programowanie zwinne i efektywne z niego korzystanie nie zawsze jest łatwe. Testowanie oprogramowania i zarządzanie jakością są istotnymi czynnikami dla powodzenia wprowadzenia i wykorzystania metodyk zwinnych na dłuższą metę. Ta książka omawia metodyki zwinne z perspektywy testowania oprogramowania i zarządzania jakością oprogramowania. Pokazuje, jak działa testowanie zwinne i przedstawia sytuacje, w których tradycyjne techniki testowania są nadal konieczne w ramach podejścia zwinnego. Menedżerowie oprogramowania, menedżerowie projektu i menedżerowie zarządzania jakością uzyskają wskazówki i porady, jak organizować testowanie i zarządzanie jakością, aby w pełni wykorzystać potencjał metodyk zwinnych. Certyfikowani testerzy i eksperci od zarządzania jakością dowiedzą się, jak skutecznie pracować w zespołach zwinnych i jak najlepiej zintegrować swoje doświadczenie. Do omawianych tematów należą: • Podejścia zwinne a tradycyjne • Planowanie testów w projektach zwinnych • Testy jednostkowe i podejście sterowane testami • Testy integracyjne i ciągła integracja • Testy systemowe i testy non-stop • Zwinne zarządzanie jakością Książka wykorzystuje też sześć studiów przypadku z dziedziny produkcji, sieciowego handlu oraz wytwarzania oprogramowania, a także ćwiczenia testowe do samodzielnego sprawdzania wiedzy. Książka ta obejmuje zagadnienia z programu ISTQB Foundation Level Extension Syllabus „Agile Tester” i jest odpowiednim źródłem dla wszystkich kursantów, którzy planują uzyskać ten certyfikat ISTQB.
Tilo Linz
Styl programowania zwinnego obiecuje wyższą jakość oprogramowania, krótszy czas dotarcia z produktem na rynek oraz lepsze nastawienie na potrzeby klientów. Coraz więcej projektów związanych z tworzeniem oprogramowania wykorzystuje metody zwinne takie jak Scrum. Jednakże przejście na programowanie zwinne i efektywne z niego korzystanie nie zawsze jest łatwe. Testowanie oprogramowania i zarządzanie jakością są istotnymi czynnikami dla powodzenia wprowadzenia i wykorzystania metodyk zwinnych na dłuższą metę. Ta książka omawia metodyki zwinne z perspektywy testowania oprogramowania i zarządzania jakością oprogramowania. Pokazuje, jak działa testowanie zwinne i przedstawia sytuacje, w których tradycyjne techniki testowania są nadal konieczne w ramach podejścia zwinnego. Menedżerowie oprogramowania, menedżerowie projektu i menedżerowie zarządzania jakością uzyskają wskazówki i porady, jak organizować testowanie i zarządzanie jakością, aby w pełni wykorzystać potencjał metodyk zwinnych. Certyfikowani testerzy i eksperci od zarządzania jakością dowiedzą się, jak skutecznie pracować w zespołach zwinnych i jak najlepiej zintegrować swoje doświadczenie. Do omawianych tematów należą: • Podejścia zwinne a tradycyjne • Planowanie testów w projektach zwinnych • Testy jednostkowe i podejście sterowane testami • Testy integracyjne i ciągła integracja • Testy systemowe i testy non-stop • Zwinne zarządzanie jakością Książka wykorzystuje też sześć studiów przypadku z dziedziny produkcji, sieciowego handlu oraz wytwarzania oprogramowania, a także ćwiczenia testowe do samodzielnego sprawdzania wiedzy. Książka ta obejmuje zagadnienia z programu ISTQB Foundation Level Extension Syllabus „Agile Tester” i jest odpowiednim źródłem dla wszystkich kursantów, którzy planują uzyskać ten certyfikat ISTQB.
Testuj oprogramowanie jak Google. Metody automatyzacji
James A. Whittaker, Jason Arbon, Jeff Carollo
Poznaj najlepszą na świecie metodę testowania! Oprogramowanie firmy Google to miliony linii kodu źródłowego, dziesiątki wersji językowych, różne systemy operacyjne, przeglądarki i preferencje użytkownika. Jak przy takich wymogach dostarczyć klientom produkt najwyższej jakości? Tu mogą pomóc tylko testy automatyczne. Dzięki nim codziennie bez trudu można uruchomić miliony testów! Google opanowało tę sztukę do mistrzostwa. Warto uczyć się od najlepszych! Dzięki tej książce dowiesz się, jak zorganizować proces testowania tak, żeby był elastyczny, skuteczny i spełniał Twoje oczekiwania. Poznasz rolę inżyniera do spraw testowania oprogramowania, kierownika zespołów inżynierskich oraz inżyniera testującego. Zobaczysz, na jakie problemy natykają się oni każdego dnia oraz jak sobie z nimi radzą. Ponadto nauczysz się oceniać ryzyko, dokumentować proces testowania czy raportować błędy. Książka ta jest obowiązkową lekturą dla wszystkich osób, które doskonalą swoje umiejętności programistyczne i chcą polepszyć jakość dostarczanego oprogramowania. Dzięki tej książce: poznasz najlepsze metody zapewniania jakości oprogramowania nauczysz się planować i przeprowadzać testy poprawnie ocenisz ryzyko udoskonalisz proces wytwarzania oprogramowania! Sprawdź, jak testują najlepsi!
Testuj oprogramowanie jak Google. Metody automatyzacji
James A. Whittaker, Jason Arbon, Jeff Carollo
Poznaj najlepszą na świecie metodę testowania! Oprogramowanie firmy Google to miliony linii kodu źródłowego, dziesiątki wersji językowych, różne systemy operacyjne, przeglądarki i preferencje użytkownika. Jak przy takich wymogach dostarczyć klientom produkt najwyższej jakości? Tu mogą pomóc tylko testy automatyczne. Dzięki nim codziennie bez trudu można uruchomić miliony testów! Google opanowało tę sztukę do mistrzostwa. Warto uczyć się od najlepszych! Dzięki tej książce dowiesz się, jak zorganizować proces testowania tak, żeby był elastyczny, skuteczny i spełniał Twoje oczekiwania. Poznasz rolę inżyniera do spraw testowania oprogramowania, kierownika zespołów inżynierskich oraz inżyniera testującego. Zobaczysz, na jakie problemy natykają się oni każdego dnia oraz jak sobie z nimi radzą. Ponadto nauczysz się oceniać ryzyko, dokumentować proces testowania czy raportować błędy. Książka ta jest obowiązkową lekturą dla wszystkich osób, które doskonalą swoje umiejętności programistyczne i chcą polepszyć jakość dostarczanego oprogramowania. Dzięki tej książce: poznasz najlepsze metody zapewniania jakości oprogramowania nauczysz się planować i przeprowadzać testy poprawnie ocenisz ryzyko udoskonalisz proces wytwarzania oprogramowania! Sprawdź, jak testują najlepsi!
Testy A/B. Od kliknięcia do klienta
Dan Siroker, Pete Koomen
Odkryj możliwości testów A/B! Kampanie reklamowe to nie lada obciążenie dla firmowego budżetu. W dodatku badania pokazują, że zaledwie 2% osób klikających reklamę i odwiedzających Twoją witrynę staje się Twoimi klientami. Łatwo z tego wyciągnąć smutny wniosek - aż 98% z nich nie skorzysta z Twoich usług! Zmień to! Poznaj sposoby na zwiększenie współczynnika konwersji! Istnieją narzędzia, które pozwolą Ci polepszyć ten wskaźnik. Ta książka omawia jedną z najskuteczniejszych technik - testy A/B. Polegają one na prezentowaniu użytkownikom różnych wersji strony i mierzeniu, jak reagują ci użytkownicy. W trakcie lektury tego wyjątkowego poradnika dogłębnie poznasz tę metodykę i odkryjesz najlepsze sposoby jej wdrażania. A potem dowiesz się, jakie pułapki i problemy czekają na Ciebie oraz jak sobie z nimi poradzić. Książka ta jest poświęcona niełatwym zagadnieniom, jednak ta wiedza przekazywana jest w niezwykle przyjazny i prosty sposób. Popraw wyniki swoich kampanii! Dzięki tej książce: poznasz testy A/B wdrożysz testy A/B krok po kroku unikniesz najczęstszych błędów zwiększysz współczynnik konwersji Zwiększ skuteczność Twoich działań marketingowych!
Testy A/B. Od kliknięcia do klienta
Dan Siroker, Pete Koomen
Odkryj możliwości testów A/B! Kampanie reklamowe to nie lada obciążenie dla firmowego budżetu. W dodatku badania pokazują, że zaledwie 2% osób klikających reklamę i odwiedzających Twoją witrynę staje się Twoimi klientami. Łatwo z tego wyciągnąć smutny wniosek - aż 98% z nich nie skorzysta z Twoich usług! Zmień to! Poznaj sposoby na zwiększenie współczynnika konwersji! Istnieją narzędzia, które pozwolą Ci polepszyć ten wskaźnik. Ta książka omawia jedną z najskuteczniejszych technik - testy A/B. Polegają one na prezentowaniu użytkownikom różnych wersji strony i mierzeniu, jak reagują ci użytkownicy. W trakcie lektury tego wyjątkowego poradnika dogłębnie poznasz tę metodykę i odkryjesz najlepsze sposoby jej wdrażania. A potem dowiesz się, jakie pułapki i problemy czekają na Ciebie oraz jak sobie z nimi poradzić. Książka ta jest poświęcona niełatwym zagadnieniom, jednak ta wiedza przekazywana jest w niezwykle przyjazny i prosty sposób. Popraw wyniki swoich kampanii! Dzięki tej książce: poznasz testy A/B wdrożysz testy A/B krok po kroku unikniesz najczęstszych błędów zwiększysz współczynnik konwersji Zwiększ skuteczność Twoich działań marketingowych!
Christopher Lee
The Art of Crafting User Stories is a must-read for product managers, UX professionals, and product developers dedicated to creating meaningful digital experiences. This book provides a comprehensive, step-by-step approach to empower you to master the techniques for creating user stories that drive effective product development.This book takes you on a journey from identifying and capturing user needs, goals, and perspectives through user stories, to crafting impactful stories for design choices and organizing tasks efficiently. You’ll learn how to define the problem area, recognize user personas, and develop user scenarios with the aid of real-world examples, practical tips, and exercises designed to help you develop your skills in crafting user-centered experiences. Moreover, you’ll gain a thorough understanding of user stories, their role in Agile development, and how to use them to plan and manage products effectively.By the end of this book, you’ll be able to improve the quality and efficiency of your own products by applying the hands-on practical skills to create compelling digital experiences that resonate with users and stay relevant in the market.