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.
AI Blueprints. How to build and deploy AI business projects
Dr. Joshua Eckroth
AI Blueprints gives you a working framework and the techniques to build your own successful AI business applications. You’ll learn across six business scenarios how AI can solve critical challenges with state-of-the-art AI software libraries and a well thought out workflow. Along the way you’ll discover the practical techniques to build AI business applications from first design to full coding and deployment.The AI blueprints in this book solve key business scenarios. The first blueprint uses AI to find solutions for building plans for cloud computing that are on-time and under budget. The second blueprint involves an AI system that continuously monitors social media to gauge public feeling about a topic of interest - such as self-driving cars. You’ll learn how to approach AI business problems and apply blueprints that can ensure success.The next AI scenario shows you how to approach the problem of creating a recommendation engine and monitoring how those recommendations perform. The fourth blueprint shows you how to use deep learning to find your business logo in social media photos and assess how people interact with your products. Learn the practical techniques involved and how to apply these blueprints intelligently. The fifth blueprint is about how to best design a ‘trending now’ section on your website, much like the one we know from Twitter. The sixth blueprint shows how to create helpful chatbots so that an AI system can understand customers’ questions and answer them with relevant responses.This book continuously demonstrates a working framework and strategy for building AI business applications. Along the way, you’ll also learn how to prepare for future advances in AI. You’ll gain a workflow and a toolbox of patterns and techniques so that you can create your own smart code.
AI dla ludzi i firmy. Potencjał sztucznej inteligencji w biznesie
Alex Castrounis
Przedsiębiorstwa z branży technologicznej ciągle mierzą się z silną konkurencją. Nietrudno zrozumieć, co stanowi o przewadze firmy niezależnie od branży czy wielkości. Wygrywanie wymaga utrzymywania przewagi konkurencyjnej, jaką jest zdolność określania, wdrażania i osiągania poziomów wydajności nieosiągalnych dla konkurencji. Najczęściej przewaga konkurencyjna ma dwa źródła. Pierwszym jest dostarczanie funkcjonalnych rozwiązań, które dają radość użytkownikom. Drugim - wykorzystywanie właściwych danych do wdrażania odpowiedniej strategii, która wciąż podlega optymalizacji. Zastosowanie w tych działaniach rozwiązań z dziedziny sztucznej inteligencji znacznie przyczynia się do sukcesu firmy. To praktyczny przewodnik dla osób zainteresowanych wykorzystaniem AI w przedsiębiorstwie. Wyjaśniono tu dokładnie, czym jest AI i jakie kluczowe koncepcje się z nią wiążą, pokazano, w jaki sposób należy identyfikować związane z nią szanse, a także przedstawiono innowacyjny model AIPB, prezentujący całościowe podejście do prowadzenia inicjatyw AI. Opisano zasady tworzenia udanych strategii AI, które przynoszą korzyści zarówno pojedynczym osobom, jak i firmie. Istotną częścią książki są wskazówki dotyczące ryzyka, kluczowych kwestii, kompromisów i ograniczeń związanych z projektami AI. Podkreślono również znaczenie kierownictwa wykonawczego w innowacyjnych przedsięwzięciach związanych ze sztuczną inteligencją. W tej książce: koncepcje sztucznej inteligencji oraz potencjał AI dla biznesu wprowadzenie do modelu AIPB i przykłady zastosowań pogłębiona dyskusja na temat celów wdrażania rozwiązań AI koncepcja dojrzałości wobec sztucznej inteligencji i otwieranie się na innowacje budowa skutecznej strategii wdrażania AI przyszłość AI dla przedsiębiorstw: oczekiwania i zagrożenia AI: zmaterializuj swoje marzenia i nadzieje!
AI dla ludzi i firmy. Potencjał sztucznej inteligencji w biznesie
Alex Castrounis
Przedsiębiorstwa z branży technologicznej ciągle mierzą się z silną konkurencją. Nietrudno zrozumieć, co stanowi o przewadze firmy niezależnie od branży czy wielkości. Wygrywanie wymaga utrzymywania przewagi konkurencyjnej, jaką jest zdolność określania, wdrażania i osiągania poziomów wydajności nieosiągalnych dla konkurencji. Najczęściej przewaga konkurencyjna ma dwa źródła. Pierwszym jest dostarczanie funkcjonalnych rozwiązań, które dają radość użytkownikom. Drugim - wykorzystywanie właściwych danych do wdrażania odpowiedniej strategii, która wciąż podlega optymalizacji. Zastosowanie w tych działaniach rozwiązań z dziedziny sztucznej inteligencji znacznie przyczynia się do sukcesu firmy. To praktyczny przewodnik dla osób zainteresowanych wykorzystaniem AI w przedsiębiorstwie. Wyjaśniono tu dokładnie, czym jest AI i jakie kluczowe koncepcje się z nią wiążą, pokazano, w jaki sposób należy identyfikować związane z nią szanse, a także przedstawiono innowacyjny model AIPB, prezentujący całościowe podejście do prowadzenia inicjatyw AI. Opisano zasady tworzenia udanych strategii AI, które przynoszą korzyści zarówno pojedynczym osobom, jak i firmie. Istotną częścią książki są wskazówki dotyczące ryzyka, kluczowych kwestii, kompromisów i ograniczeń związanych z projektami AI. Podkreślono również znaczenie kierownictwa wykonawczego w innowacyjnych przedsięwzięciach związanych ze sztuczną inteligencją. W tej książce: koncepcje sztucznej inteligencji oraz potencjał AI dla biznesu wprowadzenie do modelu AIPB i przykłady zastosowań pogłębiona dyskusja na temat celów wdrażania rozwiązań AI koncepcja dojrzałości wobec sztucznej inteligencji i otwieranie się na innowacje budowa skutecznej strategii wdrażania AI przyszłość AI dla przedsiębiorstw: oczekiwania i zagrożenia AI: zmaterializuj swoje marzenia i nadzieje!
AI dla ludzi i firmy. Potencjał sztucznej inteligencji w biznesie
Alex Castrounis
Przedsiębiorstwa z branży technologicznej ciągle mierzą się z silną konkurencją. Nietrudno zrozumieć, co stanowi o przewadze firmy niezależnie od branży czy wielkości. Wygrywanie wymaga utrzymywania przewagi konkurencyjnej, jaką jest zdolność określania, wdrażania i osiągania poziomów wydajności nieosiągalnych dla konkurencji. Najczęściej przewaga konkurencyjna ma dwa źródła. Pierwszym jest dostarczanie funkcjonalnych rozwiązań, które dają radość użytkownikom. Drugim - wykorzystywanie właściwych danych do wdrażania odpowiedniej strategii, która wciąż podlega optymalizacji. Zastosowanie w tych działaniach rozwiązań z dziedziny sztucznej inteligencji znacznie przyczynia się do sukcesu firmy. To praktyczny przewodnik dla osób zainteresowanych wykorzystaniem AI w przedsiębiorstwie. Wyjaśniono tu dokładnie, czym jest AI i jakie kluczowe koncepcje się z nią wiążą, pokazano, w jaki sposób należy identyfikować związane z nią szanse, a także przedstawiono innowacyjny model AIPB, prezentujący całościowe podejście do prowadzenia inicjatyw AI. Opisano zasady tworzenia udanych strategii AI, które przynoszą korzyści zarówno pojedynczym osobom, jak i firmie. Istotną częścią książki są wskazówki dotyczące ryzyka, kluczowych kwestii, kompromisów i ograniczeń związanych z projektami AI. Podkreślono również znaczenie kierownictwa wykonawczego w innowacyjnych przedsięwzięciach związanych ze sztuczną inteligencją. W tej książce: koncepcje sztucznej inteligencji oraz potencjał AI dla biznesu wprowadzenie do modelu AIPB i przykłady zastosowań pogłębiona dyskusja na temat celów wdrażania rozwiązań AI koncepcja dojrzałości wobec sztucznej inteligencji i otwieranie się na innowacje budowa skutecznej strategii wdrażania AI przyszłość AI dla przedsiębiorstw: oczekiwania i zagrożenia AI: zmaterializuj swoje marzenia i nadzieje!
Kar-Group
AI w praktyce - jak naprawdę wykorzystać sztuczną inteligencję na co dzień Praktyczny e-book dla osób, które chcą przestać "czytać o AI", a zacząć z niej korzystać. Zamiast teorii dostajesz gotowe przepisy na działania w biurze, marketingu, edukacji, HR, sprzedaży, analizie danych, a nawet w grafice i copywritingu. Każdy rozdział to: krótkie wyjaśnienie "co i po co", lista narzędzi, prawdziwe case study oraz proste ćwiczenie, dzięki któremu wdrożysz AI od razu. Co znajdziesz w środku? AI w pracy biurowej i produktywności - jak skracać żmudne zadania z godzin do minut (case: raport w 2 godziny zamiast 2 dni). AI w marketingu i social mediach - od pomysłu do kampanii w jeden dzień, z checklistą narzędzi krok po kroku. AI w edukacji i nauce języków - trzy różne osoby, trzy skuteczne ścieżki nauki dopasowane do celu. AI w biznesie i analizie danych - jak mała firma może zyskać "wewnętrznego analityka" bez zatrudniania zespołu. AI w tworzeniu treści i copywritingu - szybciej, lepiej, konsekwentnie z brand voice. AI w grafice i projektowaniu - zwiększ kreatywność i skróć procesy bez drogiego software'u. AI w obsłudze klienta i sprzedaży - więcej sprzedaży, mniej kosztów (case: e-commerce). AI w HR i rozwoju osobistym - rekrutacja, przygotowanie do rozmowy, plan rozwoju z pomocą AI. Dla kogo? przedsiębiorców i marketerów, specjalistów biurowych, sprzedawców i analityków, nauczycieli, lektorów i osób uczących się, HR-owców i wszystkich, którzy chcą realnie podnieść efektywność pracy. Dlaczego warto? Zero lania wody: konkretne przykłady, narzędzia "które działają" i zadania do wykonania. Szybkie wdrożenia: każde ćwiczenie zaprojektowane tak, by przynieść efekt w 30-60 minut. Uniwersalność: treści dla MŚP, zespołów i osób pracujących solo. Za darmo: pełny, praktyczny przewodnik bez opłat.
AI-Native LLM Security. Threats, defenses, and best practices for building safe and trustworthy AI
Vaibhav Malik, Ken Huang, Ads Dawson
Adversarial AI attacks present a unique set of security challenges, exploiting the very foundation of how AI learns. This book explores these threats in depth, equipping cybersecurity professionals with the tools needed to secure generative AI and LLM applications. Rather than skimming the surface of emerging risks, it focuses on practical strategies, industry standards, and recent research to build a robust defense framework.Structured around actionable insights, the chapters introduce a secure-by-design methodology, integrating threat modeling and MLSecOps practices to fortify AI systems. You’ll discover how to leverage established taxonomies from OWASP, NIST, and MITRE to identify and mitigate vulnerabilities. Through real-world examples, the book highlights best practices for incorporating security controls into AI development life cycles, covering key areas such as CI/CD, MLOps, and open-access LLMs.Built on the expertise of its co-authors—pioneers in the OWASP Top 10 for LLM applications—this guide also addresses the ethical implications of AI security, contributing to the broader conversation on trustworthy AI. By the end of this book, you’ll be able to develop, deploy, and secure AI technologies with confidence and clarity.*Email sign-up and proof of purchase required
Alfabet zarządzania projektami. Wydanie II
Michał Kopczewski
Zaprojektuj sukces! Jesteś kierownikiem projektu? Wiesz, czym to pachnie. Dostajesz do wykonania zadanie i określony czas. Masz zrobić coś wspólnie z grupą ludzi, którzy od dziś są Twoim zespołem projektowym. Te osoby często pracują w różnych działach firmy, mają odmienne kompetencje i nawyki zawodowe. Trudno im się ze sobą porozumieć. Twój projekt nie jest dla nich bynajmniej jedynym obowiązkiem. W dodatku wcale nie jesteś ich przełożonym. Jesteś (tylko i aż) szefem tego projektu. Za jego realizację odpowiadasz przed sponsorem. A problemy się piętrzą. Czujesz, że brak Ci czasu, ludzi, narzędzi... A może wcale nie jesteś kierownikiem projektu? Może jesteś członkiem zespołu projektowego. Albo właścicielem firmy lub członkiem zarządu. W każdym razie, jak wielu z nas, zdarza Ci się pracować projektowo, bo to często najefektywniejszy model realizacji skomplikowanych zadań. I chcesz wiedzieć, jak to dobrze robić. Na szczęście istnieją skuteczne sposoby rozwiązywania problemów zwykle pojawiających się w projektach. Michał Kopczewski od kilkunastu lat obserwuje z bliska i opisuje specyfikę życia projektowego. Wnioski płynące z tych obserwacji i praktyczne rady zebrał w formie alfabetycznej układanki, którą czyta się naprawdę lekko. A jednocześnie ten świetny podręcznik zawiera praktyczną wiedzę, przydatną każdemu szefowi i członkowi projektu. Michał Kopczewski — ekspert w dziedzinie zarządzania projektami i doskonalenia procesów biznesowych. Od kilkunastu lat pracuje jako konsultant, trener, prelegent i mentor kierowników projektów. Wdraża standardy zarządzania projektami w firmach i uczy menedżerów dobrych praktyk. Jest założycielem firmy Processum, specjalizującej się w doradztwie z zakresu efektywności organizacji. Wcześniej pracował m.in. w Arthur Andersen, PwC i IBM, a także współpracował z ICAN Institute (wydawcą Harvard Business Review Polska). Jest autorem książki Praktyczne lekcje zarządzania projektami (Onepress 2013). Prywatnie jest miłośnikiem nietypowych wypraw i sportów. Od biznesu odpoczywa... w biegu. Uczestniczy w biegach na orientację i maratonach. W 2003 roku, jako drugi Polak w historii, ukończył Marathon des Sables na Saharze. Zarządzanie projektami w dzisiejszych czasach jest bardzo istotną umiejętnością. Ta książka odkrywa wiele tajników tej ważnej sztuki. Pokazuje dobre praktyki i ciekawe przykłady. Lektura Alfabetu zarządzania projektami to dobra inwestycja dla każdego menedżera. dr Irena Eris Co mają wspólnego założyciel startupu, konsultant i menedżer w korporacji? Wszyscy trzej powinni z sukcesem zakończyć swoje projekty. To najważniejsza umiejętność w dzisiejszym biznesie. W tym kontekście Alfabet zarządzania projektami może okazać się prawdziwym skarbem. Dariusz Kraszewski – partner, Deloitte Consulting Często sięgam po Alfabet..., ponieważ mnie inspiruje, a także zwraca uwagę na kluczowe aspekty zarządzania projektami, które umykają w natłoku codziennych spraw. Praktyczny i użyteczny na każdym stanowisku zarządczym. Przemek Pohrybieniuk – dyrektor zarządzający, ACCA Polska To nie tylko książka o projektach, ale również syntetyczny zestaw dobrych praktyk i metod na uniknięcie pułapek w zarządzaniu. Ciekawa, poparta doświadczeniami autora i trafnymi przykładami, powinna znaleźć się w biblioteczce każdej nastawionej na efektywność firmy. Jacek Byliński – prezes zarządu, CUK Ubezpieczenia Przeczytałem Alfabet zarządzania projektami z wielką uwagą i ciekawością. Jest on dla mnie inspiracją do działania i usprawniania organizacji, w których pracuję. Dzięki niemu nie tylko ograniczyliśmy koszty, ale również uprościliśmy procesy w naszej firmie. Piotr Wilczyński – CFO, członek zarządu, PHZ Baltona W tej książce znalazłem praktyczne odpowiedzi na różne wątpliwości związane z zarządzaniem projektami. Łatwy i przystępny sposób przekazu informacji sprawia, że pozycję tę czyta się z dużą przyjemnością. Michał Mirosław Wikliński – prezes zarządu, City Parking Group Alfabet ... bardzo przejrzyście tłumaczy zawiłości zarządzania projektami. Autor daje wiele praktycznych wskazówek, przez co inspiruje do poszukiwania własnych pomysłów na skuteczniejsze prowadzenie projektów. Joanna Meyer – dyrektor ds. zarządzania zasobami ludzkimi, Żywiec Zdrój Prosty i skuteczny przekaz. Sięgam po tę książkę, gdy chcę znaleźć praktyczne porady dotyczące konkretnych problemów pojawiających się w moich projektach. Nigdy się nie zawiodłem. Marcin Łukasiewicz – dyrektor pionu inwestycji i rozwoju, Medicover
Cuantum Technologies LLC
Begin your journey with an introduction to Python and algorithms, laying the groundwork for more complex topics. You will start with the basics of Python programming, ensuring a solid foundation before diving into more advanced and sophisticated concepts. As you progress, you'll explore elementary data containers, gaining an understanding of their role in algorithm development.Midway through the course, you’ll delve into the art of sorting and searching, mastering techniques that are crucial for efficient data handling. You will then venture into hierarchical data structures, such as trees and graphs, which are essential for understanding complex data relationships. By mastering algorithmic techniques, you’ll learn how to implement solutions for a variety of computational challenges.The latter part of the course focuses on advanced topics, including network algorithms, string and pattern deciphering, and advanced computational problems. You'll apply your knowledge through practical case studies and optimizations, bridging the gap between theoretical concepts and real-world applications. This comprehensive approach ensures you are well-prepared to handle any programming challenge with confidence.
Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II
David Natingga
Data science jest interdyscyplinarną dziedziną naukową łączącą osiągnięcia uczenia maszynowego, statystyki i eksploracji danych. Umożliwia wydobywanie nowej wiedzy z istniejących danych poprzez stosowanie odpowiednich algorytmów i analizy statystycznej. Stworzono dotąd wiele algorytmów tej kategorii i wciąż powstają nowe. Stanowią one podstawę konstruowania modeli umożliwiających wyodrębnianie określonych informacji z danych odzwierciedlających zjawiska zachodzące w świecie rzeczywistym, pozwalają też na formułowanie prognoz ich przebiegu w przyszłości. Algorytmy data science są postrzegane jako ogromna szansa na zdobycie przewagi konkurencyjnej, a ich znaczenie stale rośnie. Ta książka jest zwięzłym przewodnikiem po algorytmach uczenia maszynowego. Jej cel jest prosty: w ciągu siedmiu dni masz opanować solidne podstawy siedmiu najważniejszych dla uczenia maszynowego algorytmów. Opisom poszczególnych algorytmów towarzyszą przykłady ich implementacji w języku Python, a praktyczne ćwiczenia, które znajdziesz na końcu każdego rozdziału, ułatwią Ci lepsze zrozumienie omawianych zagadnień. Co więcej, dzięki książce nauczysz się właściwie identyfikować problemy z zakresu data science. W konsekwencji dobieranie odpowiednich metod i narzędzi do ich rozwiązywania okaże się dużo łatwiejsze. W tej książce: efektywne implementacje algorytmów uczenia maszynowego w języku Python klasyfikacja danych przy użyciu twierdzenia Bayesa, drzew decyzyjnych i lasów losowych podział danych na klastery za pomocą algorytmu k-średnich stosowanie analizy regresji w parametryzacji modeli przewidywań analiza szeregów czasowych pod kątem trendów i sezonowości danych Algorytmy data science: poznaj, zrozum, zastosuj!
Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik
Rishal Hurbans
Sztuczna inteligencja ma umożliwiać wykorzystywanie danych i algorytmów do podejmowania lepszych decyzji, rozwiązywania trudnych problemów i automatyzowania złożonych zadań. Ma też zwiększać produktywność człowieka. Obecnie sztuczna inteligencja z rozmachem wkracza do kolejnych dziedzin. Budzi zachwyt, ale też kontrowersje i obawy. Nowe narzędzia, choćby były tworzone z najlepszymi intencjami, zawsze mogą zostać wykorzystane w niewłaściwy czy szkodliwy sposób. Oznacza to, że każdy, kto rozwija nowe technologie, powinien to robić odpowiedzialnie. Aby to było możliwe, trzeba dobrze zrozumieć podstawy działania sztucznej inteligencji - algorytmy. To praktyczny przewodnik po algorytmach sztucznej inteligencji. Skorzystają z niego programiści i inżynierowie, którzy chcą zrozumieć zagadnienia i algorytmy związane ze sztuczną inteligencją na podstawie praktycznych przykładów i wizualnych wyjaśnień. Książka pokazuje, jak radzić sobie z takimi zadaniami programistycznymi jak wykrywanie oszustw bankowych czy sterowanie pojazdem autonomicznym. Pierwsze rozdziały dotyczą podstawowych koncepcji i algorytmów i stają się punktem wyjścia do bardziej złożonych tematów: wydajnych algorytmów przeszukiwania oraz poszukiwania rozwiązań w środowisku konkurencyjnym. Przedstawiono tu zagadnienia uczenia maszynowego, w tym proces przygotowania danych, modelowania i testowania. Omówiono też zasady uczenia przez wzmacnianie za pomocą algorytmu Q-learning. W książce: kategorie i znaczenie algorytmów sztucznej inteligencji. inteligentne przeszukiwanie w procesie podejmowania decyzji algorytmy genetyczne i inteligencja rozproszona uczenie maszynowe i sieci neuronowe uczenie przez wzmacnianie Zrozum algorytmy, a pojmiesz istotę sztucznej inteligencji!
Algorytmy uczenia maszynowego. Zaawansowane techniki implementacji
Giuseppe Bonaccorso
Imponujący rozwój standardowych algorytmów przy ciągłej obniżce cen sprzętu i udostępnianiu coraz to szybszych komponentów przyczynił się do zrewolucjonizowania wielu gałęzi przemysłu. Obecnie uczenie maszynowe pozwala automatyzować procesy, które do niedawna musiały być zarządzane przez człowieka. Zadania, które jeszcze dekadę temu stanowiły nieprzekraczalną przeszkodę, dziś są wykonywane przez zwykły komputer osobisty. W efekcie dzięki technologii oraz dostępnym wysokopoziomowym otwartym platformom każdy, kto zainteresuje się uczeniem maszynowym, może projektować i wdrażać niezwykle potężne modele. Celem tej książki jest przybliżenie profesjonalistom tajników złożonych algorytmów uczenia maszynowego i zasad ich stosowania w praktyce. Poza praktycznymi informacjami dotyczącymi działania algorytmów i ich wdrożeń znalazły się tu również niezbędne podstawy teoretyczne. Opisano klasyczne modele uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i półnadzorowanego. Wskazano, w jakich sytuacjach okazują się one najbardziej przydatne. Zaprezentowano techniki wydobywania danych za pomocą modeli bayesowskich, algorytmu MCMC, a także dzięki stosowaniu ukrytych modeli Markowa. Omówiono zestaw przydatnych do uczenia maszynowego narzędzi, takich jak biblioteki: scikit-learn, Keras i TensorFlow. Najciekawsze zagadnienia: najważniejsze koncepcje teoretyczne uczenia maszynowego modelowanie probabilistyczne i uczenie hebbowskie zaawansowane koncepcje modeli neuronowych modele generatywne, takie jak splotowe sieci GAN i sieci Wassersteina głębokie sieci przekonań zaawansowane algorytmy: TD(tylda), aktor-krytyk, SARSA i Q-uczenie Uczenie maszynowe - już dziś zaimplementuj rozwiązania przyszłości!
Alicja i Bob. Bezpieczeństwo aplikacji w praktyce
Tanya Janca
Media bezustannie donoszą o spektakularnych wpadkach w zakresie bezpieczeństwa aplikacji. Konsekwencją udanego ataku bywają straty finansowe, kompromitacja, niekiedy zagrożenie bezpieczeństwa narodowego. Aby tego uniknąć, wszyscy zainteresowani - od architekta po użytkownika - powinni stale uaktualniać i stosować w praktyce zasady bezpieczeństwa systemów informatycznych. Jednak szczególna odpowiedzialność spoczywa na projektantach i programistach aplikacji, gdyż podejmowanie działań zabezpieczających na wczesnych etapach opracowywania oprogramowania daje o wiele lepsze rezultaty niż rozwiązywanie problemów w fazie testowania. To książka przeznaczona dla programistów, projektantów aplikacji i osób odpowiedzialnych za bezpieczeństwo informacji. Jest napisana w sposób bezpośredni, przystępny, bez fachowego żargonu i zawiłości. Zawarte w niej koncepcje bezpiecznego projektowania i programowania wzbogacono o praktyczne kody, ćwiczenia i przykłady. Aby ułatwić zrozumienie przedstawionych treści, posłużono się przykładem Alicji i Boba, których życie zawodowe, a także podejmowane przez nich przedsięwzięcia i realizowane zadania wpływają na decyzje dotyczące bezpieczeństwa aplikacji. Znajdziemy tu również odpowiedzi na wiele pytań nurtujących osoby zaczynające pracę w tej dziedzinie, a liczne wskazówki, wytyczne i opisy dobrych praktyk z pewnością ułatwią poprawne stosowanie zasad bezpieczeństwa w tworzonym oprogramowaniu. W książce między innymi: najważniejsze zasady bezpieczeństwa w koncepcjach projektowych wytyczne bezpiecznego programowania modelowanie zagrożeń i testowanie współczesne zagrożenia dla bezpieczeństwa aplikacji i metody obrony przed nimi protokoły bezpieczeństwa dla programistów i personelu informatycznego Alicja i Bob już to wiedzą. Bezpieczeństwo jest bezcenne!
Amazon Redshift Cookbook. Recipes for building modern data warehousing solutions - Second Edition
Shruti Worlikar, Harshida Patel, Anusha Challa, Ippokratis...
Amazon Redshift Cookbook offers comprehensive guidance for leveraging AWS's fully managed cloud data warehousing service. Whether you're building new data warehouse workloads or migrating traditional on-premises platforms to the cloud, this essential resource delivers proven implementation strategies. Written by AWS specialists, these easy-to-follow recipes will equip you with the knowledge to successfully implement Amazon Redshift-based data analytics solutions using established best practices.The book focuses on Redshift architecture, showing you how to perform database administration tasks on Redshift. You'll learn how to optimize your data warehouse to quickly execute complex analytic queries against very large datasets. The book covers recipes to help you take full advantage of Redshift's columnar architecture and managed services. You'll discover how to deploy fully automated and highly scalable extract, transform, and load (ETL) processes, helping you minimize the operational effort that you invest in managing regular ETL pipelines and ensuring the timely and accurate refreshing of your data warehouse.By the end of the Redshift book, you'll be able to implement a Redshift-based data analytics solution by adopting best-practice approaches for solving commonly faced problems.*Email sign-up and proof of purchase required
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
Alex J. Gutman, Jordan Goldmeier
Musisz spojrzeć prawdzie w oczy: epoka danych to nie tylko imponujące możliwości, ale również obietnice bez pokrycia. Firmy wdrażają rozwiązania, które mają je wyręczać w podejmowaniu decyzji. Menedżerowie zatrudniają analityków, którzy nimi nie są. Specjaliści w dziedzinie data science są zatrudniani w organizacjach, które nie są na nich gotowe. Dyrektorzy wysłuchują technicznego żargonu i udają, że go rozumieją. Efekt? Pieniądze idą w błoto. Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć krytycznie o danych i otrzymanych wynikach, będziesz też inteligentnie o tym mówić. Jednym zdaniem: zrozumiesz dane i związane z nimi wyzwania na głębszym, profesjonalnym poziomie. To książka dla każdego, kto chce przestawić firmę na tory data science. Eric Weber, kierownik ds. eksperymentów i badań metrycznych, Yelp Naucz się: myśleć statystycznie i rozumieć rolę zmienności w podejmowaniu decyzji zadawać właściwe pytania na temat statystyk i wyników analiz sensownie korzystać z rozwiązań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji unikać typowych błędów podczas pracy z danymi i ich interpretowania Data science? Odsiejesz piasek od złota!
Analityka rozszerzona. Automatyzacja i sztuczna inteligencja w podejmowaniu decyzji
Willi Weber, Tobias Zwingmann
Niepowodzenia biznesowe można różnie tłumaczyć, jeśli jednak od szukania wymówek wolisz zapewnić sukces swojej firmie, przemyśl sposób, w jaki korzystasz z analizy danych. Poprzez rozszerzenie możliwości i poprawę jakości analiz otworzysz sobie drzwi do podejmowania najbardziej racjonalnych decyzji - decyzji opartych na wnioskach. W tej książce znajdziesz przejrzystą, praktyczną i kompletną ścieżkę, która doprowadzi Twoją firmę do analitycznej doskonałości! Dzięki lekturze zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego wykorzystywania informacji w realizacji celów biznesowych. Jeśli dostrzegasz ograniczenia tradycyjnych metod interpretacji danych, docenisz opisaną tu dynamiczną i realistyczną strategię zwiększania możliwości analitycznych. Dowiesz się, jak wprowadzić inteligentną automatyzację i nowoczesną sztuczną inteligencję, co umożliwi podejmowanie lepszych decyzji w Twoim zespole. Najważniejsze zagadnienia: rozszerzona analityka, jej zalety i potencjalne ograniczenia najlepsze praktyki w dziedzinie implementacji rozszerzonej analityki w firmie role analityczne, przepływy pracy, potrzebne narzędzia i umiejętności korzystanie z danych, a także budowanie zaufania i dostępności analiza przypadków posłużenia się rozszerzoną analityką jako czynnikiem wspierającym Oto drogowskaz dla organizacji, która chce bazować na danych w erze sztucznej inteligencji! Donald Farmer, właściciel firmy TreeHive Strategy
Analiza biznesowa w IT. Lessons learned
Karolina Zmitrowicz
O analizie biznesowej praktycznie Na rynku książek poświęconych analizie biznesowej w sektorze IT dostępnych jest kilka pozycji. Zawierają one informacje na temat praktyk, narzędzi i podejścia stosowanego w tej dziedzinie. Dotychczas jednak brakowało kompendium, które byłoby praktycznym przewodnikiem zbierającym doświadczenia z różnych projektów, firm i od ekspertów podchodzących w odmienny sposób do analizy biznesowej. Książka Karoliny Zmitrowicz, uznanej specjalistki do spraw analizy biznesowej, inżynierii wymagań, zarządzania jakością i zarządzania projektami, uzupełnia tę lukę. Wprowadzając w temat i kompleksowo go omawiając, autorka czerpie równocześnie z obserwacji, doświadczeń i praktyk - tych, które działają, i tych, które nie sprawdzają się w różnych obszarach analizy biznesowej. Dostarcza tym samym wskazówek dotyczących aspektów i obszarów stanowiących największe wyzwania w pracy analityka, takich jak: Prawidłowe planowanie pracy pod kątem celów i oczekiwanych rezultatów Precyzyjne wyrażanie myśli i przekładanie ich na udokumentowany zapis Uwzględnianie punktu widzenia wszystkich interesariuszy Przykładanie odpowiedniej wagi do inżynierii wymagań Wdrażanie zasad AB w projektach z różnych branż
Analiza biznesowa w IT. Lessons learned
Karolina Zmitrowicz
O analizie biznesowej praktycznie Na rynku książek poświęconych analizie biznesowej w sektorze IT dostępnych jest kilka pozycji. Zawierają one informacje na temat praktyk, narzędzi i podejścia stosowanego w tej dziedzinie. Dotychczas jednak brakowało kompendium, które byłoby praktycznym przewodnikiem zbierającym doświadczenia z różnych projektów, firm i od ekspertów podchodzących w odmienny sposób do analizy biznesowej. Książka Karoliny Zmitrowicz, uznanej specjalistki do spraw analizy biznesowej, inżynierii wymagań, zarządzania jakością i zarządzania projektami, uzupełnia tę lukę. Wprowadzając w temat i kompleksowo go omawiając, autorka czerpie równocześnie z obserwacji, doświadczeń i praktyk - tych, które działają, i tych, które nie sprawdzają się w różnych obszarach analizy biznesowej. Dostarcza tym samym wskazówek dotyczących aspektów i obszarów stanowiących największe wyzwania w pracy analityka, takich jak: Prawidłowe planowanie pracy pod kątem celów i oczekiwanych rezultatów Precyzyjne wyrażanie myśli i przekładanie ich na udokumentowany zapis Uwzględnianie punktu widzenia wszystkich interesariuszy Przykładanie odpowiedniej wagi do inżynierii wymagań Wdrażanie zasad AB w projektach z różnych branż
Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha
Michael Alexander, John Walkenbach
Wykorzystaj możliwości Excela w zarządzaniu! Co to są pulpity menedżerskie? Jak efektownie zaprezentować najważniejsze informacje? Jak zautomatyzować tworzenie raportów? Excel to niezastąpione narzędzie, jeżeli musisz przetworzyć setki, tysiące, a nawet miliony danych. Od wielu lat obecny na rynku, program ten dzięki intuicyjnemu interfejsowi użytkownika, ogromnym możliwościom oraz rozsądnej cenie zdobył popularność w zasadzie w każdym środowisku - począwszy od akademickiego, a skończywszy na menedżerach i prezesach. Ta książka przeznaczona jest dla tej drugiej grupy. Ciągły napływ nowych informacji w świecie biznesu sprawia, że są one trudne do ogarnięcia. Z pomocą przychodzą pulpity menedżerskie! Dzięki tej książce dowiesz się, jak je stworzyć oraz wyłuskać najistotniejsze informacje z morza danych. W trakcie lektury nauczysz się analizować i przedstawiać w użytecznej formie dostępne dane, korzystać z metod szybkiej prezentacji oraz automatyzować procesy raportowania i tworzyć przyciągające wzrok prezentacje. Ponadto biegle opanujesz korzystanie z tabel i wykresów przestawnych oraz tworzenie zaawansowanych komponentów do prezentacji tendencji czy oceny efektywności realizacji celów. Jest to idealna książka dla każdego menedżera tonącego w gąszczu danych! Definicja pulpitów menedżerskich Określanie wymagań użytkowników Zasady projektowania pulpitów menedżerskich Projektowanie modelu danych Wykresy w programie Microsoft Excel Wykorzystanie tabel przestawnych Tworzenie wykresów przestawnych Wykresy przebiegu w czasie Inne techniki wizualizacji danych Tworzenie komponentów do prezentacji tendencji i grupowania danych Prezentacja efektywności realizacji celów Wykorzystanie makr w raportach Dodawanie interaktywnych kontrolek do pulpitu menedżerskiego Importowanie danych z Microsoft Access Metody bezpiecznego współdzielenia danych Uporządkuj i efektownie zaprezentuj najważniejsze informacje!
Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha. Wydanie II
John Walkenbach, Michael Alexander
Wykorzystaj możliwości Excela w zarządzaniu! Jeżeli masz przed sobą setki, a może tysiące lub miliony danych, z których chcesz wyciągnąć celne wnioski, potrzebujesz narzędzia, które pomoże Ci to ogarnąć. Mowa oczywiście o Excelu. Nieważne, kim jesteś - studentem, księgowym, menedżerem czy prezesem - na 100% docenisz drzemiący w nim potencjał! Dzięki tej książce dowiesz się, jak wyłuskać najistotniejsze informacje z morza danych. W trakcie lektury nauczysz się błyskawicznie przygotowywać raporty oraz prezentacje. Przekonasz się, że tabele przestawne wcale nie muszą być takie straszne, oraz zobaczysz najlepsze techniki prezentacji tendencji czy oceny efektywności w realizacji celów. Kolejne wydanie książki zostało zaktualizowane, ulepszone i rozszerzone o mnóstwo nowych, przydatnych wiadomości. Dowiesz się, jak importować dane z bazy SQL Server oraz jak wykorzystać możliwości dodatku Power View. Książka ta jest idealną pozycją dla tonących w gąszczu danych! Dzięki tej książce: poznasz narzędzia Excela w zakresie analizy i prezentacji danych opanujesz najlepsze techniki projektowania tabel przygotujesz czytelne raporty wykorzystasz w pełni możliwości Excela Uratuj się z morza danych!
Analiza marketingowa. Praktyczne techniki z wykorzystaniem analizy danych i narzędzi Excela
Wayne L. Winston
Specjaliści w dziedzinie marketingu coraz częściej sięgają po wyrafinowane metody analizy. Obecnie firmy są zalewane ogromną ilością danych - skorzystanie z płynącej z nich wiedzy jest znakomitą szansą na poprawę kondycji przedsiębiorstwa. W tym celu trzeba dane zebrać, przetworzyć i poddać analizie. Potrzebne więc są narzędzia, najlepiej proste w użytkowaniu i powszechnie znane. Takim właśnie narzędziem jest arkusz kalkulacyjny MS Excel - potężna i wszechstronna aplikacja, dzięki której nawet bez specjalistycznej wiedzy można wykonać profesjonalną analizę marketingową i zdobyć mnóstwo przydatnych informacji. Ta książka powstała na bazie autorskiego kursu analizy marketingowej dla słuchaczy studiów MBA. Pokazuje, jak wykorzystywać Excela do modelowania danych i pozyskiwania wiedzy niezbędnej do kreowania skutecznego marketingu w firmie. Niemal wszystkie pojęcia wyjaśniono na przykładach, a sposób wykonania ćwiczeń pokazano krok po kroku. Do książki dołączono pliki z danymi i rozwiązaniami zadań. Dowiesz się, jak przetwarzać dane za pomocą wykresów, wyznaczać krzywe popytu, prowadzić analizę skupień w segmentach rynku oraz tworzyć indywidualne modele danych i prognozować wpływ akcji marketingowych na wzrost sprzedaży. Oznacza to, że aby zdobyć umiejętności analizy marketingowej, potrzebujesz tylko tego podręcznika i Excela! W tej książce między innymi: analiza danych marketingowych opracowywanie strategii najbardziej zyskownych wycen wykorzystywanie narzędzi prognostycznych analiza łączona i analiza wyborów dyskretnych pomiar skuteczności wydatków na reklamę analiza danych z mediów społecznościowych Wyrafinowane analizy biznesowe? Potrzebujesz tylko Excela!
Analytics for the Internet of Things (IoT). Intelligent analytics for your intelligent devices
Andrew Minteer
We start with the perplexing task of extracting value from huge amounts of barely intelligible data. The data takes a convoluted route just to be on the servers for analysis, but insights can emerge through visualization and statistical modeling techniques. You will learn to extract value from IoT big data using multiple analytic techniques. Next we review how IoT devices generate data and how the information travels over networks. You’ll get to know strategies to collect and store the data to optimize the potential for analytics, and strategies to handle data quality concerns. Cloud resources are a great match for IoT analytics, so Amazon Web Services, Microsoft Azure, and PTC ThingWorx are reviewed in detail next. Geospatial analytics is then introduced as a way to leverage location information. Combining IoT data with environmental data is also discussed as a way to enhance predictive capability. We’ll also review the economics of IoT analytics and you’ll discover ways to optimize business value.By the end of the book, you’ll know how to handle scale for both data storage and analytics, how Apache Spark can be leveraged to handle scalability, and how R and Python can be used for analytic modeling.
Mercury Learning and Information, Oswald Campesato
As part of the best-selling *Pocket Primer* series, this book introduces readers to basic machine learning concepts and integrates them into Angular applications. It offers a fast-paced introduction to essential machine learning features and an overview of popular classifiers. Covering Angular functionality, basic machine learning concepts, and key classification algorithms, the book includes numerous code samples and figures. Topics such as TensorFlow and Keras are also explored.The book begins with a quick introduction to Angular, followed by UI controls, user input, and forms and services. As you progress, you will delve into machine learning, working with classifiers, and integrating TensorFlow.js with Angular. These foundational topics ensure a comprehensive grasp of both Angular and machine learning principles, equipping you with practical skills for developing sophisticated applications.Understanding these concepts is crucial for enhancing Angular projects with machine learning capabilities. This book transitions you from a novice to a proficient developer, equipped with the knowledge and tools needed to create advanced applications. Companion files with source code and color figures enhance the learning experience, making this book an invaluable resource for integrating machine learning with Angular.
Apache Hadoop 3 Quick Start Guide. Learn about big data processing and analytics
Hrishikesh Vijay Karambelkar
Apache Hadoop is a widely used distributed data platform. It enables large datasets to be efficiently processed instead of using one large computer to store and process the data. This book will get you started with the Hadoop ecosystem, and introduce you to the main technical topics, including MapReduce, YARN, and HDFS.The book begins with an overview of big data and Apache Hadoop. Then, you will set up a pseudo Hadoop development environment and a multi-node enterprise Hadoop cluster. You will see how the parallel programming paradigm, such as MapReduce, can solve many complex data processing problems.The book also covers the important aspects of the big data software development lifecycle, including quality assurance and control, performance, administration, and monitoring. You will then learn about the Hadoop ecosystem, and tools such as Kafka, Sqoop, Flume, Pig, Hive, and HBase. Finally, you will look at advanced topics, including real time streaming using Apache Storm, and data analytics using Apache Spark. By the end of the book, you will be well versed with different configurations of the Hadoop 3 cluster.
Apache Ignite Quick Start Guide. Distributed data caching and processing made easy
Sujoy Acharya
Apache Ignite is a distributed in-memory platform designed to scale and process large volume of data. It can be integrated with microservices as well as monolithic systems, and can be used as a scalable, highly available and performant deployment platform for microservices. This book will teach you to use Apache Ignite for building a high-performance, scalable, highly available system architecture with data integrity.The book takes you through the basics of Apache Ignite and in-memory technologies. You will learn about installation and clustering Ignite nodes, caching topologies, and various caching strategies, such as cache aside, read and write through, and write behind. Next, you will delve into detailed aspects of Ignite’s data grid: web session clustering and querying data.You will learn how to process large volumes of data using compute grid and Ignite’s map-reduce and executor service. You will learn about the memory architecture of Apache Ignite and monitoring memory and caches. You will use Ignite for complex event processing, event streaming, and the time-series predictions of opportunities and threats. Additionally, you will go through off-heap and on-heap caching, swapping, and native and Spring framework integration with Apache Ignite.By the end of this book, you will be confident with all the features of Apache Ignite 2.x that can be used to build a high-performance system architecture.
Raúl Estrada
Apache Kafka provides a unified, high-throughput, low-latency platform to handle real-time data feeds. This book will show you how to use Kafka efficiently, and contains practical solutions to the common problems that developers and administrators usually face while working with it. This practical guide contains easy-to-follow recipes to help you set up, configure, and use Apache Kafka in the best possible manner. You will use Apache Kafka Consumers and Producers to build effective real-time streaming applications. The book covers the recently released Kafka version 1.0, the Confluent Platform and Kafka Streams. The programming aspect covered in the book will teach you how to perform important tasks such as message validation, enrichment and composition.Recipes focusing on optimizing the performance of your Kafka cluster, and integrate Kafka with a variety of third-party tools such as Apache Hadoop, Apache Spark, and Elasticsearch will help ease your day to day collaboration with Kafka greatly. Finally, we cover tasks related to monitoring and securing your Apache Kafka cluster using tools such as Ganglia and Graphite.If you're looking to become the go-to person in your organization when it comes to working with Apache Kafka, this book is the only resource you need to have.
Raúl Estrada
Apache Kafka is a great open source platform for handling your real-time data pipeline to ensure high-speed filtering and pattern matching on the ?y. In this book, you will learn how to use Apache Kafka for efficient processing of distributed applications and will get familiar with solving everyday problems in fast data and processing pipelines.This book focuses on programming rather than the configuration management of Kafka clusters or DevOps. It starts off with the installation and setting up the development environment, before quickly moving on to performing fundamental messaging operations such as validation and enrichment.Here you will learn about message composition with pure Kafka API and Kafka Streams. You will look into the transformation of messages in different formats, such asext, binary, XML, JSON, and AVRO. Next, you will learn how to expose the schemas contained in Kafka with the Schema Registry. You will then learn how to work with all relevant connectors with Kafka Connect. While working with Kafka Streams, you will perform various interesting operations on streams, such as windowing, joins, and aggregations. Finally, through KSQL, you will learn how to retrieve, insert, modify, and delete data streams, and how to manipulate watermarks and windows.
