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.
Alvaro Fuentes
Python is a programming language that provides a wide range of features that can be used in the field of data science. Mastering Predictive Analytics with scikit-learn and TensorFlow covers various implementations of ensemble methods, how they are used with real-world datasets, and how they improve prediction accuracy in classification and regression problems.This book starts with ensemble methods and their features. You will see that scikit-learn provides tools for choosing hyperparameters for models. As you make your way through the book, you will cover the nitty-gritty of predictive analytics and explore its features and characteristics. You will also be introduced to artificial neural networks and TensorFlow, and how it is used to create neural networks. In the final chapter, you will explore factors such as computational power, along with improvement methods and software enhancements for efficient predictive analytics.By the end of this book, you will be well-versed in using deep neural networks to solve common problems in big data analysis.
Mastering Spark for Data Science. Lightning fast and scalable data science solutions
Andrew Morgan, Antoine Amend, Matthew Hallett, David...
Data science seeks to transform the world using data, and this is typically achievedthrough disrupting and changing real processes in real industries. In order to operate at this level you need to build data science solutions of substance –solutions that solve real problems. Spark has emerged as the big data platform of choice for data scientists due to its speed, scalability, and easy-to-use APIs.This book deep dives into using Spark to deliver production-grade data sciencesolutions. This process is demonstrated by exploring the construction of a sophisticated global news analysis service that uses Spark to generate continuous geopolitical and current affairs insights.You will learn all about the core Spark APIs and take a comprehensive tour of advanced libraries, including Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, and more.You will be introduced to advanced techniques and methods that will help you to construct commercial-grade data products. Focusing on a sequence of tutorials that deliver a working news intelligence service, you will learn about advanced Spark architectures, how to work with geographic data in Spark, and how to tune Spark algorithms so they scale linearly.
Marleen Meier, David Baldwin
Tableau is one of the leading business intelligence (BI) tools used to solve BI and analytics challenges. With this book, you will master Tableau's features and offerings in various paradigms of the BI domain. This book is also the second edition of the popular Mastering Tableau series, with new features, examples, and updated code. The book covers essential Tableau concepts and its advanced functionalities. Using Tableau Hyper and Tableau Prep, you’ll be able to handle and prepare data easily. You’ll gear up to perform complex joins, spatial joins, union, and data blending tasks using practical examples. Following this, you’ll learn how to perform data densification to make displaying granular data easier. Next, you’ll explore expert-level examples to help you with advanced calculations, mapping, and visual design using various Tableau extensions. With the help of examples, you’ll also learn about improving dashboard performance, connecting Tableau Server, and understanding data visualizations. In the final chapters, you’ll cover advanced use cases such as Self-Service Analytics, Time Series Analytics, and Geo-Spatial Analytics, and learn to connect Tableau to R, Python, and MATLAB. By the end of this book, you’ll have mastered the advanced offerings of Tableau and be able to tackle common and not-so-common challenges faced in the BI domain.
Armando Fandango
TensorFlow is the most popular numerical computation library built from the ground up for distributed, cloud, and mobile environments. TensorFlow represents the data as tensors and the computation as graphs.This book is a comprehensive guide that lets you explore the advanced features of TensorFlow 1.x. Gain insight into TensorFlow Core, Keras, TF Estimators, TFLearn, TF Slim, Pretty Tensor, and Sonnet. Leverage the power of TensorFlow and Keras to build deep learning models, using concepts such as transfer learning, generative adversarial networks, and deep reinforcement learning. Throughout the book, you will obtain hands-on experience with varied datasets, such as MNIST, CIFAR-10, PTB, text8, and COCO-Images.You will learn the advanced features of TensorFlow1.x, such as distributed TensorFlow with TF Clusters, deploy production models with TensorFlow Serving, and build and deploy TensorFlow models for mobile and embedded devices on Android and iOS platforms. You will see how to call TensorFlow and Keras API within the R statistical software, and learn the required techniques for debugging when the TensorFlow API-based code does not work as expected.The book helps you obtain in-depth knowledge of TensorFlow, making you the go-to person for solving artificial intelligence problems. By the end of this guide, you will have mastered the offerings of TensorFlow and Keras, and gained the skills you need to build smarter, faster, and efficient machine learning and deep learning systems.
Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie
Ryan T. White, Archana Tikayat Ray
Mimo że osiągnięcia matematyczne stały się podwalinami algorytmiki, wielu inżynierów nie w pełni rozumie reguły matematyki dyskretnej. Nawet jeśli nie stanowi to szczególnego problemu w codziennej pracy, w końcu okazuje się, że matematyka dyskretna jest niezbędna do osiągnięcia prawdziwej biegłości w operowaniu algorytmami i w pracy na danych. Co więcej, znajomość tej dziedziny bardzo ułatwia rozwiązywanie problemów z zakresu uczenia maszynowego. W ten sposób praktyczna biegłość w matematyce zauważalnie poprawia wyniki pracy inżynierów. Ta książka jest kompleksowym wprowadzeniem do matematyki dyskretnej, przydatnym dla każdego, kto chce pogłębić i ugruntować swoje umiejętności informatyczne. W zrozumiały sposób przedstawiono tu metody matematyki dyskretnej i ich zastosowanie w algorytmach i analizie danych, włączając w to techniki uczenia maszynowego. Zaprezentowano również zasady oceny złożoności obliczeniowej algorytmów i używania wyników tej oceny do zarządzania pracą procesora. Omówiono także sposoby przechowywania struktur grafowych, ich przeszukiwania i znajdywania ścieżek między wierzchołkami. Pokazano też, jak wykorzystać przedstawione informacje podczas posługiwania się bibliotekami Pythona, takimi jak scikit-learn i NumPy. W książce między innymi: terminologia i metody matematyki dyskretnej zastosowanie metod matematyki dyskretnej w algorytmach i analizie danych algebra Boole'a i kombinatoryka w podstawowych strukturach algorytmów rozwiązywanie problemów z dziedziny teorii grafów zadania związane z uczeniem maszynowym a matematyka dyskretna Matematyka dyskretna - poznaj, zrozum, zastosuj!
Hala Nelson
Sztuczna inteligencja i technologie oparte na danych są coraz częściej integrowane z istniejącymi systemami i operacjami. Ta tendencja dotyczy licznych branż. Dziś przy budowaniu systemów SI można korzystać z gotowych bibliotek, jeżeli jednak zależy Ci na w pełni świadomym tworzeniu doskonalszych aplikacji, musisz dobrze opanować matematykę leżącą u podstaw sztucznej inteligencji. Nawet jeśli nie darzysz królowej nauk płomiennym uczuciem, dzięki temu kompleksowemu opracowaniu z łatwością poradzisz sobie z jej lepszym poznaniem. Nie znajdziesz tu skomplikowanych teorii naukowych, tylko przystępnie podane koncepcje matematyczne niezbędne do rozwoju w dziedzinie sztucznej inteligencji, w szczególności do praktycznego stosowania najnowocześniejszych modeli. Poznasz takie zagadnienia jak regresja, sieci neuronowe, sieci konwolucyjne, optymalizacja, prawdopodobieństwo, procesy Markowa, równania różniczkowe i wiele innych w ekskluzywnym kontekście sztucznej inteligencji. Książkę docenią pasjonaci nowych technologii, twórcy aplikacji, inżynierowie i analitycy danych, a także matematycy i naukowcy. W książce: wyjaśnienie pojęć z zakresu uczenia maszynowego, inżynierii danych i matematyki ujednolicanie modeli w ramach jednej struktury matematycznej grafy i dane sieciowe eksploracja rzeczywistych danych, zmniejszanie liczby wymiarów i przetwarzanie obrazów korzystanie z modeli w różnych projektach opartych na danych implikacje i ograniczenia sztucznej inteligencji Ta książka w zachwycający sposób sprawia, że matematyka staje się zabawą dla licznych uczestników przyszłości opartej na sztucznej inteligencji! Adri Purkayastha, analityk oceny ryzyka, BNP Paribas O książce w mediach: Eksperyment Myślowy – recenzja książki
Mercury Learning and Information, C. P. Kothandaraman
This course serves as a comprehensive reference guide for engineers, mathematicians, scientists, and industry professionals, covering essential mathematical formulas and key scientific data. It is divided into two parts: mathematical formulas including algebra, trigonometry, analytic geometry, differential and integral calculus, and vectors; and scientific data covering units, properties of gases, elements, acoustics, materials, thermodynamics, radioactivity, and more.Understanding these concepts is crucial for professionals, providing a solid foundation for their work. The course explains technical terms, theorems, and applicable laws in detail, ensuring clarity and practical understanding. Each chapter provides valuable insights and data fundamental for scientific and engineering applications.Starting with algebra and geometry, the course advances through calculus and vectors, then explores scientific data in various fields. By the end, users will have a thorough reference of critical formulas and data, making it indispensable for students and professionals. This structured approach ensures learners gain both theoretical knowledge and practical applications essential for their careers.
Tivadar Danka, Santiago Valdarrama
Mathematics of Machine Learning provides a rigorous yet accessible introduction to the mathematical underpinnings of machine learning, designed for engineers, developers, and data scientists ready to elevate their technical expertise. With this book, you’ll explore the core disciplines of linear algebra, calculus, and probability theory essential for mastering advanced machine learning concepts. PhD mathematician turned ML engineer Tivadar Danka—known for his intuitive teaching style that has attracted 100k+ followers—guides you through complex concepts with clarity, providing the structured guidance you need to deepen your theoretical knowledge and enhance your ability to solve complex machine learning problems. Balancing theory with application, this book offers clear explanations of mathematical constructs and their direct relevance to machine learning tasks. Through practical Python examples, you’ll learn to implement and use these ideas in real-world scenarios, such as training machine learning models with gradient descent or working with vectors, matrices, and tensors. By the end of this book, you’ll have gained the confidence to engage with advanced machine learning literature and tailor algorithms to meet specific project requirements.*Email sign-up and proof of purchase required
MATLAB for Machine Learning. Practical examples of regression, clustering and neural networks
Giuseppe Ciaburro
MATLAB is the language of choice for many researchers and mathematics experts for machine learning. This book will help you build a foundation in machine learning using MATLAB for beginners.You’ll start by getting your system ready with t he MATLAB environment for machine learning and you’ll see how to easily interact with the Matlab workspace. We’ll then move on to data cleansing, mining and analyzing various data types in machine learning and you’ll see how to display data values on a plot. Next, you’ll get to know about the different types of regression techniques and how to apply them to your data using the MATLAB functions. You’ll understand the basic concepts of neural networks and perform data fitting, pattern recognition, and clustering analysis. Finally, you’ll explore feature selection and extraction techniques for dimensionality reduction for performance improvement. At the end of the book, you will learn to put it all together into real-world cases covering major machine learning algorithms and be comfortable in performing machine learning with MATLAB.
Giuseppe Ciaburro
Discover why the MATLAB programming environment is highly favored by researchers and math experts for machine learning with this guide which is designed to enhance your proficiency in both machine learning and deep learning using MATLAB, paving the way for advanced applications.By navigating the versatile machine learning tools in the MATLAB environment, you’ll learn how to seamlessly interact with the workspace. You’ll then move on to data cleansing, data mining, and analyzing various types of data in machine learning, and visualize data values on a graph. As you progress, you’ll explore various classification and regression techniques, skillfully applying them with MATLAB functions.This book teaches you the essentials of neural networks, guiding you through data fitting, pattern recognition, and cluster analysis. You’ll also explore feature selection and extraction techniques for performance improvement through dimensionality reduction. Finally, you’ll leverage MATLAB tools for deep learning and managing convolutional neural networks.By the end of the book, you’ll be able to put it all together by applying major machine learning algorithms in real-world scenarios.
Matplotlib 2.x By Example. Multi-dimensional charts, graphs, and plots in Python
Allen Yu, Claire Chung, Aldrin Yim
Big data analytics are driving innovations in scientific research, digital marketing, policy-making and much more. Matplotlib offers simple but powerful plotting interface, versatile plot types and robust customization.Matplotlib 2.x By Example illustrates the methods and applications of various plot types through real world examples. It begins by giving readers the basic know-how on how to create and customize plots by Matplotlib. It further covers how to plot different types of economic data in the form of 2D and 3D graphs, which give insights from a deluge of data from public repositories, such as Quandl Finance. You will learn to visualize geographical data on maps and implement interactive charts.By the end of this book, you will become well versed with Matplotlib in your day-to-day work to perform advanced data visualization. This book will guide you to prepare high quality figures for manuscripts and presentations. You will learn to create intuitive info-graphics and reshaping your message crisply understandable.
Srinivasa Rao Poladi
Matplotlib provides a large library of customizable plots, along with a comprehensive set of backends. Matplotlib 3.0 Cookbook is your hands-on guide to exploring the world of Matplotlib, and covers the most effective plotting packages for Python 3.7. With the help of this cookbook, you'll be able to tackle any problem you might come across while designing attractive, insightful data visualizations. With the help of over 150 recipes, you'll learn how to develop plots related to business intelligence, data science, and engineering disciplines with highly detailed visualizations. Once you've familiarized yourself with the fundamentals, you'll move on to developing professional dashboards with a wide variety of graphs and sophisticated grid layouts in 2D and 3D. You'll annotate and add rich text to the plots, enabling the creation of a business storyline. In addition to this, you'll learn how to save figures and animations in various formats for downstream deployment, followed by extending the functionality offered by various internal and third-party toolkits, such as axisartist, axes_grid, Cartopy, and Seaborn. By the end of this book, you'll be able to create high-quality customized plots and deploy them on the web and on supported GUI applications such as Tkinter, Qt 5, and wxPython by implementing real-world use cases and examples.
Media społecznościowe bez ściemy. Jak kreować markę
Jason Falls, Erik Deckers
Zwiększ swój udział w rynku Poznaj siłę własnej marki Czerp konkretne zyski Strategie nie dla harcerzyków! Jeszcze kilka lat temu marketing w mediach społecznościowych był jak bułka z masłem. Dziś do tego zestawu trzeba dorzucić kilka specjałów, by zwrócić uwagę odbiorców i uzyskać satysfakcjonujące rezultaty, ale ten wysiłek nadal się opłaca! Odpowiednia strategia i umiejętność określenia konkretnych celów, zastosowanie dyscypliny biznesowej i sprawdzonych wzorów zachowań to tylko kilka prostych zasad na Twojej nowej drodze wprost do domów i serc klientów. Poznaj szczegółowo techniki zwiększania sprzedaży, zysków, udziału w rynku i skuteczności. Ucz się na konkretnych przykładach budowania świadomości marki, obsługi klienta i zarządzania reputacją. Dowiedz się, jak wykorzystać media społecznościowe, by zapewnić klientom genialną obsługę, i jak zgromadzić masę klientów naprawdę zainteresowanych kupnem. Zapoznaj się z faktami, danymi statystycznymi, przykładami z życia - i stosuj solidne kryteria ich oceny. Jason Falls jest szefem Social Media Explorer z Louisville, firmy, która świadczy strategiczne usługi konsultingowe w dziedzinie marketingu społecznościowego, marketingu cyfrowego oraz public relations dla średnich i dużych przedsiębiorstw. Erik Deckers jest właścicielem i wicedyrektorem kreatywnym Professional Blog Service w Indianapolis, firmy, która zajmuje się doradztwem w zakresie zarządzania treścią i polityką działania klientów w mediach społecznościowych. W ciągu ostatnich siedemnastu lat pracował w marketingu, sprzedaży, działach PR i komunikacji kryzysowej.
Media społecznościowe bez ściemy. Jak kreować markę
Jason Falls, Erik Deckers
Zwiększ swój udział w rynku Poznaj siłę własnej marki Czerp konkretne zyski Strategie nie dla harcerzyków! Jeszcze kilka lat temu marketing w mediach społecznościowych był jak bułka z masłem. Dziś do tego zestawu trzeba dorzucić kilka specjałów, by zwrócić uwagę odbiorców i uzyskać satysfakcjonujące rezultaty, ale ten wysiłek nadal się opłaca! Odpowiednia strategia i umiejętność określenia konkretnych celów, zastosowanie dyscypliny biznesowej i sprawdzonych wzorów zachowań to tylko kilka prostych zasad na Twojej nowej drodze wprost do domów i serc klientów. Poznaj szczegółowo techniki zwiększania sprzedaży, zysków, udziału w rynku i skuteczności. Ucz się na konkretnych przykładach budowania świadomości marki, obsługi klienta i zarządzania reputacją. Dowiedz się, jak wykorzystać media społecznościowe, by zapewnić klientom genialną obsługę, i jak zgromadzić masę klientów naprawdę zainteresowanych kupnem. Zapoznaj się z faktami, danymi statystycznymi, przykładami z życia - i stosuj solidne kryteria ich oceny. Jason Falls jest szefem Social Media Explorer z Louisville, firmy, która świadczy strategiczne usługi konsultingowe w dziedzinie marketingu społecznościowego, marketingu cyfrowego oraz public relations dla średnich i dużych przedsiębiorstw. Erik Deckers jest właścicielem i wicedyrektorem kreatywnym Professional Blog Service w Indianapolis, firmy, która zajmuje się doradztwem w zakresie zarządzania treścią i polityką działania klientów w mediach społecznościowych. W ciągu ostatnich siedemnastu lat pracował w marketingu, sprzedaży, działach PR i komunikacji kryzysowej.
Metoda Lean Analytics. Zbuduj sukces startupu w oparciu o analizę danych
Alistair Croll, Benjamin Yoskovitz
Lektura obowiązkowa dla wszystkich zainteresowanych wykorzystaniem analityki w pracach nad nowym produktem i odnoszeniem sukcesów biznesowych bez konieczności wiecznego zgadywania. Peter Yared, dyrektor ds. IT, CBS Interactive To nie jest kolejna książka o liczbach, a rzecz o praktycznych wskaźnikach. Alistair i Ben nauczą Cię, jak przebić się przez mgłę danych i skupić się na właściwych, istotnych wskaźnikach, które zadecydują o Twojej porażce lub sukcesie. Ash Maurya, założyciel i dyrektor generalny Spark59 oraz WiredReach, autor książki Metoda Running Lean Okiełznane dane Jesteś przedsiębiorcą? Masz innowacyjny produkt i chcesz wejść z nim na rynek? Możesz wybrać jedną z dwóch dróg: tradycyjną, opartą na odwiecznych mądrościach starych mistrzów, albo nowoczesną, z użyciem modelu Lean Startup. Jeśli wybrałeś pierwszy sposób - zmień lekturę, jeśli drugi - gratulacje! W tej książce znajdziesz kompletny proces analityczny, od generowania pomysłów po przygotowanie zestawienia produktu i rynku. Dowiesz się z niej, jak zweryfikować swój pomysł, znaleźć odpowiednich klientów, zdefiniować ostateczną wersję produktu, zarobić na swojej działalności i ją wypromować. Znajdziesz tu konkretne i przydatne informacje, oparte na ponad trzydziestu analizach przypadku, bez których nie może się obejść żaden przedsiębiorca. Książka jest skierowana również do analityków internetowych i analityków danych, ponieważ pozwala powiązać efekty ich pracy z rozważaniami biznesowymi. Zamieszczone tu treści zainteresują też ludzi zaangażowanych w rozwój produktu, zarządzanie nim, marketing, PR oraz działalność inwestycyjną, ponieważ dzięki nim łatwiej będzie im zrozumieć i oceniać startupy. Rewolucja w sześciu prostych krokach Stwórz coś, co klienci pokochają. Zaangażuj ludzi, aby znaleźli Twój produkt i zaczęli z niego korzystać. Poznaj model Lean Startup, podstawy analityki oraz mentalności kierowania się danymi, niezbędnej do odniesienia sukcesu. Dowiedz się, na którym etapie rozwoju się znajdujesz, nad czym powinieneś pracować oraz jak zastosować model Lean Analytics we własnym startupie. Znajdź niezłe punkty odniesienia dla różnych wskaźników i naucz się wyznaczać własne wartości docelowe. Sprawdź, w jaki sposób możesz zastosować zasady Lean Analytics w funkcjonującej już organizacji, bo przecież podejście oparte na danych sprawdza się nie tylko w nowo powstałych firmach. Alistair Croll od niemal dwudziestu lat jest przedsiębiorcą, autorem książek i prelegentem. Zajmował się dużymi zbiorami danych, chmurami obliczeniowymi i startupami. W 2001 roku współuczestniczył w zakładaniu firmy Coradiant. Od tamtej pory aktywnie pomaga wielu nowo powstającym firmom i wspiera liczne startupowe imprezy. Benjamin Yoskovitz jest przedsiębiorcą z ponadpiętnastoletnim doświadczeniem w branży internetowej. Współzałożyciel Standout Jobs i Year One Labs, pełni funkcję mentora dla wielu startupów i akceleratorów przedsiębiorczości. Regularnie przemawia podczas licznych konferencji poświęconych problematyce startupów.
Metoda Lean Analytics. Zbuduj sukces startupu w oparciu o analizę danych
Alistair Croll, Benjamin Yoskovitz
Lektura obowiązkowa dla wszystkich zainteresowanych wykorzystaniem analityki w pracach nad nowym produktem i odnoszeniem sukcesów biznesowych bez konieczności wiecznego zgadywania. Peter Yared, dyrektor ds. IT, CBS Interactive To nie jest kolejna książka o liczbach, a rzecz o praktycznych wskaźnikach. Alistair i Ben nauczą Cię, jak przebić się przez mgłę danych i skupić się na właściwych, istotnych wskaźnikach, które zadecydują o Twojej porażce lub sukcesie. Ash Maurya, założyciel i dyrektor generalny Spark59 oraz WiredReach, autor książki Metoda Running Lean Okiełznane dane Jesteś przedsiębiorcą? Masz innowacyjny produkt i chcesz wejść z nim na rynek? Możesz wybrać jedną z dwóch dróg: tradycyjną, opartą na odwiecznych mądrościach starych mistrzów, albo nowoczesną, z użyciem modelu Lean Startup. Jeśli wybrałeś pierwszy sposób - zmień lekturę, jeśli drugi - gratulacje! W tej książce znajdziesz kompletny proces analityczny, od generowania pomysłów po przygotowanie zestawienia produktu i rynku. Dowiesz się z niej, jak zweryfikować swój pomysł, znaleźć odpowiednich klientów, zdefiniować ostateczną wersję produktu, zarobić na swojej działalności i ją wypromować. Znajdziesz tu konkretne i przydatne informacje, oparte na ponad trzydziestu analizach przypadku, bez których nie może się obejść żaden przedsiębiorca. Książka jest skierowana również do analityków internetowych i analityków danych, ponieważ pozwala powiązać efekty ich pracy z rozważaniami biznesowymi. Zamieszczone tu treści zainteresują też ludzi zaangażowanych w rozwój produktu, zarządzanie nim, marketing, PR oraz działalność inwestycyjną, ponieważ dzięki nim łatwiej będzie im zrozumieć i oceniać startupy. Rewolucja w sześciu prostych krokach Stwórz coś, co klienci pokochają. Zaangażuj ludzi, aby znaleźli Twój produkt i zaczęli z niego korzystać. Poznaj model Lean Startup, podstawy analityki oraz mentalności kierowania się danymi, niezbędnej do odniesienia sukcesu. Dowiedz się, na którym etapie rozwoju się znajdujesz, nad czym powinieneś pracować oraz jak zastosować model Lean Analytics we własnym startupie. Znajdź niezłe punkty odniesienia dla różnych wskaźników i naucz się wyznaczać własne wartości docelowe. Sprawdź, w jaki sposób możesz zastosować zasady Lean Analytics w funkcjonującej już organizacji, bo przecież podejście oparte na danych sprawdza się nie tylko w nowo powstałych firmach. Alistair Croll od niemal dwudziestu lat jest przedsiębiorcą, autorem książek i prelegentem. Zajmował się dużymi zbiorami danych, chmurami obliczeniowymi i startupami. W 2001 roku współuczestniczył w zakładaniu firmy Coradiant. Od tamtej pory aktywnie pomaga wielu nowo powstającym firmom i wspiera liczne startupowe imprezy. Benjamin Yoskovitz jest przedsiębiorcą z ponadpiętnastoletnim doświadczeniem w branży internetowej. Współzałożyciel Standout Jobs i Year One Labs, pełni funkcję mentora dla wielu startupów i akceleratorów przedsiębiorczości. Regularnie przemawia podczas licznych konferencji poświęconych problematyce startupów.
Metoda Lean Analytics. Zbuduj sukces startupu w oparciu o analizę danych
Alistair Croll, Benjamin Yoskovitz
Lektura obowiązkowa dla wszystkich zainteresowanych wykorzystaniem analityki w pracach nad nowym produktem i odnoszeniem sukcesów biznesowych bez konieczności wiecznego zgadywania. Peter Yared, dyrektor ds. IT, CBS Interactive To nie jest kolejna książka o liczbach, a rzecz o praktycznych wskaźnikach. Alistair i Ben nauczą Cię, jak przebić się przez mgłę danych i skupić się na właściwych, istotnych wskaźnikach, które zadecydują o Twojej porażce lub sukcesie. Ash Maurya, założyciel i dyrektor generalny Spark59 oraz WiredReach, autor książki Metoda Running Lean Okiełznane dane Jesteś przedsiębiorcą? Masz innowacyjny produkt i chcesz wejść z nim na rynek? Możesz wybrać jedną z dwóch dróg: tradycyjną, opartą na odwiecznych mądrościach starych mistrzów, albo nowoczesną, z użyciem modelu Lean Startup. Jeśli wybrałeś pierwszy sposób - zmień lekturę, jeśli drugi - gratulacje! W tej książce znajdziesz kompletny proces analityczny, od generowania pomysłów po przygotowanie zestawienia produktu i rynku. Dowiesz się z niej, jak zweryfikować swój pomysł, znaleźć odpowiednich klientów, zdefiniować ostateczną wersję produktu, zarobić na swojej działalności i ją wypromować. Znajdziesz tu konkretne i przydatne informacje, oparte na ponad trzydziestu analizach przypadku, bez których nie może się obejść żaden przedsiębiorca. Książka jest skierowana również do analityków internetowych i analityków danych, ponieważ pozwala powiązać efekty ich pracy z rozważaniami biznesowymi. Zamieszczone tu treści zainteresują też ludzi zaangażowanych w rozwój produktu, zarządzanie nim, marketing, PR oraz działalność inwestycyjną, ponieważ dzięki nim łatwiej będzie im zrozumieć i oceniać startupy. Rewolucja w sześciu prostych krokach Stwórz coś, co klienci pokochają. Zaangażuj ludzi, aby znaleźli Twój produkt i zaczęli z niego korzystać. Poznaj model Lean Startup, podstawy analityki oraz mentalności kierowania się danymi, niezbędnej do odniesienia sukcesu. Dowiedz się, na którym etapie rozwoju się znajdujesz, nad czym powinieneś pracować oraz jak zastosować model Lean Analytics we własnym startupie. Znajdź niezłe punkty odniesienia dla różnych wskaźników i naucz się wyznaczać własne wartości docelowe. Sprawdź, w jaki sposób możesz zastosować zasady Lean Analytics w funkcjonującej już organizacji, bo przecież podejście oparte na danych sprawdza się nie tylko w nowo powstałych firmach. Alistair Croll od niemal dwudziestu lat jest przedsiębiorcą, autorem książek i prelegentem. Zajmował się dużymi zbiorami danych, chmurami obliczeniowymi i startupami. W 2001 roku współuczestniczył w zakładaniu firmy Coradiant. Od tamtej pory aktywnie pomaga wielu nowo powstającym firmom i wspiera liczne startupowe imprezy. Benjamin Yoskovitz jest przedsiębiorcą z ponadpiętnastoletnim doświadczeniem w branży internetowej. Współzałożyciel Standout Jobs i Year One Labs, pełni funkcję mentora dla wielu startupów i akceleratorów przedsiębiorczości. Regularnie przemawia podczas licznych konferencji poświęconych problematyce startupów.
Metoda Running Lean. Iteracja od planu A do planu, który da Ci sukces. Wydanie II
Ash Maurya
To jedna z najlepszych technicznych książek na temat modelu Lean Startup. I tyle. Nic więcej nie trzeba dodawać. Dan Martell, założyciel, Clarity.fm, anioł biznesu Wizja testowana w praktyce Witamy w świecie najnowocześniejszych praktyk biznesowych i niezmierzonych możliwości w dziedzinie innowacji. Żyjemy w dobie Internetu, chmur obliczeniowych i oprogramowania open source, dzięki czemu koszty budowania nowych produktów osiągnęły rekordowo niski poziom. A jednak mimo wszystko szanse na to, by założony przez nas startup odniósł sukces, nie wzrosły. Dlatego właśnie powstał ten podręcznik. Jest on znakomitym narzędziem dla szefów firm, dyrektorów generalnych, właścicieli małych przedsiębiorstw, deweloperów i programistów oraz każdego zainteresowanego stworzeniem firmy, która nie tylko przetrwa, ale będzie miała szanse liczyć się na rynku. Running Lean to lepsza i szybsza metoda testowania pomysłów na nowe produkty oraz opracowywania produktów, które odniosą sukces. Dzięki niej nauczysz się: znajdować uczestników wczesnego rynku; wybierać właściwy moment na pozyskiwanie kapitału z zewnątrz; testować ceny; tworzyć i mierzyć to, czego chcą klienci; maksymalizować podejmowane działania pod kątem szybkości uczenia się i koncentracji; rozpoznawać zestawienie produktu i rynku; dążyć w sposób powtarzalny do opracowywania produktów odpowiadających potrzebom rynku. Przeczytaj również: Metoda Lean Startup. Wykorzystaj innowacyjne narzędzia i stwórz firmę, która zdobędzie rynek, Eric Ries, Helion 2012. Ash Maurya - założyciel firmy Spark59. Założył również kilka innych startupów, wśród których znalazły się tak udane przedsięwzięcia, jak WiredReach. Dzięki prowadzonym przez siebie warsztatom Running Lean blisko współpracuje z wieloma przedsiębiorcami, którym pomaga testować i dopracowywać ich wizję. Ash pełni funkcję mentora w wielu inkubatorach przedsiębiorczości na całym świecie, w tym w Mozilla Foundation, Year One Labs oraz Capital Factory.
Metoda Running Lean. Iteracja od planu A do planu, który da Ci sukces. Wydanie III
Ash Maurya
Kilka lat temu sprawdzały się modele biznesowe, które dziś nie mają racji bytu. Teraz wprowadzanie nowych produktów jest szybkie i łatwe, konkurencja ogromna, a rozczarowani klienci nie dają drugiej szansy - po prostu odchodzą i wybierają inną ofertę. Jeśli więc chcesz osiągnąć sukces, musisz mieć świetny pomysł na rozwiązanie, za które ludzie będą chcieli zapłacić, następnie pozyskać płacących klientów, zapewnić sobie przychody i rozwijający się zespół. To trzecie, gruntownie uzupełnione wydanie świetnego podręcznika poświęconego metodzie Running Lean. W systematyczny i praktyczny sposób pokazano w nim, jak krok po kroku przekształcić pomysł w produkt, który będzie dopasowany do potrzeb rynku i dzięki temu zapewni płacących klientów. Znajdziesz tu omówienie zasad projektowania modelu biznesowego i testowania go w etapach z wykorzystaniem 90-dniowych cykli, dzięki czemu zdobędziesz płacących klientów bez konieczności wcześniejszego budowania produktu. To da Ci czas na stworzenie takiego, który przyniesie dochód. W książce pokazano też, jak maksymalizować proces wprowadzania produktu na rynek pod kątem szybkości, a także jak prowadzić iteracje pozwalające na jego dopasowanie do potrzeb rynku. Dzięki książce: sprawdzisz swój pomysł i przełożysz go na model biznesowy przetestujesz ryzykowne założenia za pomocą eksperymentów wykorzystasz wywiady z klientami do uczenia się od nich dotrzesz do klientów i nakłonisz ich do zakupu nauczysz się działać i podejmować decyzje w warunkach skrajnej niepewności Nie ma sensu tworzyć czegoś, czego nikt nie chce!
Gaurav Mahajan, Sudeep Ghatak
Microsoft Office 365 provides tools for managing organizational tasks like content management, communication, report creation, and business automation processes. With this book, you'll get to grips with popular apps from Microsoft, enabling workspace collaboration and productivity using Microsoft SharePoint Online, Teams, and the Power Platform.In addition to guiding you through the implementation of Microsoft 365 apps, this practical guide helps you to learn from a Microsoft consultant's extensive experience of working with the Microsoft business suite. This cookbook covers recipes for implementing SharePoint Online for various content management tasks. You'll learn how to create sites for your organization and enhance collaboration across the business and then see how you can boost productivity with apps such as Microsoft Teams, Power Platform, Planner, Delve, and M365 Groups. You'll find out how to use the Power Platform to make the most of Power Apps, Power Automate, Power BI, and Power Virtual Agents. Finally, the book focuses on the SharePoint framework, which helps you to build custom Teams and SharePoint solutions.By the end of the book, you will be ready to use Microsoft 365 and SharePoint Online to enhance business productivity using a broad set of tools.
Aaron Guilmette, Steve Miles, Peter De Tender
The AI-900 exam helps you take your first step into an AI-shaped future. Regardless of your technical background, this book will help you test your understanding of the key AI-related topics and tools used to develop AI solutions in Azure cloud.This exam guide focuses on AI workloads, including natural language processing (NLP) and large language models (LLMs). You’ll explore Microsoft’s responsible AI principles like safety and accountability. Then, you’ll cover the basics of machine learning (ML), including classification and deep learning, and learn how to use training and validation datasets with Azure ML. Using Azure AI Vision, face detection, and Video Indexer services, you’ll get up to speed with computer vision-related topics like image classification, object detection, and facial detection. Later chapters cover NLP features such as key phrase extraction, sentiment analysis, and speech processing using Azure AI Language, speech, and translator services. The book also guides you through identifying GenAI models and leveraging Azure OpenAI Service for content generation. At the end of each chapter, you’ll find chapter review questions with answers, provided as an online resource.By the end of this exam guide, you’ll be able to work with AI solutions in Azure and pass the AI-900 exam using the online exam prep resources.
Aaron Guilmette, Steve Miles, Peter De Tender
The AI-900 exam helps you take your first step into an AI-shaped future. Regardless of your technical background, this book will help you test your understanding of the key AI-related topics and tools used to develop AI solutions in Azure cloud.This exam guide focuses on AI workloads, including natural language processing (NLP) and large language models (LLMs). You’ll explore Microsoft’s responsible AI principles like safety and accountability. Then, you’ll cover the basics of machine learning (ML), including classification and deep learning, and learn how to use training and validation datasets with Azure ML. Using Azure AI Vision, face detection, and Video Indexer services, you’ll get up to speed with computer vision-related topics like image classification, object detection, and facial detection. Later chapters cover NLP features such as key phrase extraction, sentiment analysis, and speech processing using Azure AI Language, speech, and translator services. The book also guides you through identifying GenAI models and leveraging Azure OpenAI Service for content generation. At the end of each chapter, you’ll find chapter review questions with answers, provided as an online resource.By the end of this exam guide, you’ll be able to work with AI solutions in Azure and pass the AI-900 exam using the online exam prep resources.
Steve Miles
Microsoft Azure Fundamentals Certification and Beyond, Third Edition, is a complete and up-to-date guide aligned with the October 2025 AZ-900 skills-measured update. It combines clear explanations of Azure fundamentals with practical, real-world insights that help you understand not only what Azure services are, but how and why they are used.This book covers cloud concepts, Azure architecture, core services, security, governance, cost management, deployment, and monitoring—making it ideal for beginners and career switchers. Beyond exam preparation, it introduces real-world Azure scenarios and multi-cloud awareness, helping you see how Azure fits into modern IT environments.To reinforce learning, the book includes access to Packt’s interactive online platform with mock exams, practice tests, flashcards, exam timers, and hands-on labs. By the end, you’ll have a strong foundation in Azure fundamentals, confidence in tackling the AZ-900 exam, and practical knowledge to take your first steps into cloud-focused roles.
Steve Miles
Microsoft Azure Fundamentals Certification and Beyond, Third Edition, is a complete and up-to-date guide aligned with the October 2025 AZ-900 skills-measured update. It combines clear explanations of Azure fundamentals with practical, real-world insights that help you understand not only what Azure services are, but how and why they are used.This book covers cloud concepts, Azure architecture, core services, security, governance, cost management, deployment, and monitoring—making it ideal for beginners and career switchers. Beyond exam preparation, it introduces real-world Azure scenarios and multi-cloud awareness, helping you see how Azure fits into modern IT environments.To reinforce learning, the book includes access to Packt’s interactive online platform with mock exams, practice tests, flashcards, exam timers, and hands-on labs. By the end, you’ll have a strong foundation in Azure fundamentals, confidence in tackling the AZ-900 exam, and practical knowledge to take your first steps into cloud-focused roles.