Бізнес ІТ

Książki online z kategorii Biznes IT pomogą Ci opanować takie zagadnienia techniczne, jak analiza danych, blockchain, czy programowanie. Znajdziesz tutaj także świetne pozycje dotyczące reklamy internetowej i ogólnie tego, jak z powodzeniem prowadzić biznes online. Omawiają one choćby to, jak analizować dane marketingowe oraz budować dobrą relację z klientem.

10 zasad dowożenia projektów nierealnych. Jak odnosić sukcesy w trudnych i złożonych projektach informatycznych

Marcin Dąbrowski

100 sposobów na Excel 2007 PL. Tworzenie funkcjonalnych arkuszy

Raina Hawley, David Hawley

15 Math Concepts Every Data Scientist Should Know. Understand and learn how to apply the math behind data science algorithms

David Hoyle

30 Dni do Zmian. Dokonaj życiowej metamorfozy w kilka tygodni

Edyta Zając

30 Dni do Zmian. Dokonaj życiowej metamorfozy w kilka tygodni. Wydanie II

Edyta Zając

3D Graphics Rendering Cookbook. A comprehensive guide to exploring rendering algorithms in modern OpenGL and Vulkan

Sergey Kosarevsky, Viktor Latypov

5 inspiracji na marketing w wyszukiwarkach dla agentów ubezpieczeniowych Pozyskiwanie klientów na ubezpieczenia w Google

Marcin Kowalik

70 sposobów na rozkochanie KLIENTA... w Twoim e-biznesie

Paweł Krzyworączka

A Practical Guide to Service Management. Insights from industry experts for uncovering, implementing, and improving service management practices

Keith D. Sutherland, Lawrence J. "Butch" Sheets, Lisa Schwartz

Accelerate Model Training with PyTorch 2.X. Build more accurate models by boosting the model training process

Maicon Melo Alves, Lúcia Maria de Assumpçao Drummond

Accelerating Nonprofit Impact with Salesforce. Implement Nonprofit Cloud for efficient and cost-effective operations to drive your nonprofit mission

Melissa Hill Dees

Access. Analiza danych. Receptury

Wayne Freeze, Ken Bluttman

Active Machine Learning with Python. Refine and elevate data quality over quantity with active learning

Margaux Masson-Forsythe

Advanced Analytics with R and Tableau. Advanced analytics using data classification, unsupervised learning and data visualization

Ruben Oliva Ramos, Jen Stirrup, Roberto Rösler

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

Rowel Atienza

Advanced Deep Learning with Python. Design and implement advanced next-generation AI solutions using TensorFlow and PyTorch

Ivan Vasilev