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.
ASAP. Jak nauczyć się języka obcego tak szybko, jak to możliwe
Bartosz Oczko
Teoria i praktyka nowego języka Chcesz lub musisz nauczyć się języka obcego? Marzysz o przeczytaniu ulubionej książki w oryginale? Planujesz podróż życia? Zamierzasz podnieść kwalifikacje zawodowe? Jeśli planujesz rozpocząć naukę nowego języka, na pewno jesteś mocno zmotywowany. Początki bywają obiecujące, jednak w większości przypadków entuzjazm szybko znika. Okazuje się, że wykute na blachę słówka dziwnie łatwo ulatują z głowy, a gramatyka, mimo starań, pozostaje niezrozumiała. W efekcie w praktyce nadal potrafimy jedynie się przedstawić, zapytać o drogę i ewentualnie zamówić jedzenie w restauracji. Dlaczego tak jest? Pewnie myślisz, że po prostu nie masz odpowiednich zdolności. Nieprawda! Człowiek rodzi się z predyspozycjami do komunikacji z innymi. Skoro każdy z nas potrafi porozumiewać się w swoim rodzimym języku, to znaczy, że ma umiejętności, dzięki którym może przyswoić dowolną ludzką mowę - wystarczy, że skupi się na efektywnym ich rozwoju. Efektywnym, czyli takim, który pozwoli by przy rozsądnym nakładzie czasu i pracy w satysfakcjonującym stopniu opanować nowy język. Dzięki tej książce poznasz wszystkie elementy sprawnego procesu uczenia się języków obcych. Dowiesz się, co o mechanizmach przyswajania obcej mowy mówią badacze umysłu, i poznasz sprawdzone sposoby przekładania tej wiedzy na codzienne rytuały ucznia. Będziesz ćwiczyć, ćwiczyć, ćwiczyć, ale uwaga - czeka Cię nagroda! Język obcy przestanie być obcy o wiele szybciej, niż myślisz!
ASP.NET 3.5. Tworzenie portali internetowych w nurcie Web 2.0
Omar AL Zabir
Poznaj sekrety zaawansowanych technologii budowy portali internetowych Web 2.0 Jak zaprojektować witrynę dla platformy ASP.NET i ASP.NET AJAX? Jak rozbudować serwis zgodnie z zasadami ergonomii? Jak zwiększyć wydajność serwera? Portale sieciowe Web 2.0, opierające się na technologii AJAX, umożliwiają użytkownikom personalizowanie stron, a także agregowanie danych z różnych źródeł. Wszystko to sprawia, że są doskonałymi serwisami korporacyjnymi i należą do najefektywniejszych aplikacji sieciowych. Zastosowanie mechanizmów AJAX pozwala na udostępnienie interaktywnego i rozbudowanego interfejsu, działającego znacznie szybciej i bardziej wydajnie niż w tradycyjnych serwisach. Natomiast wykorzystanie widżetów (komponentów typu plag-and-play) zapewnia przejrzystość architektury portalu i łatwość jego rozbudowy, ponieważ są one opracowywane niezależnie od warstwy rdzeniowej systemu. Książka "ASP.NET 3.5. Tworzenie portali internetowych w nurcie Web 2.0" zawiera opis najnowszych metod i technologii projektowania oraz budowy portali z wykorzystaniem platformy ASP.NET i środowiska ASP.NET AJAX. W podręczniku przedstawiono także praktyczne rozwiązania problemów związanych z projektowaniem, wdrażaniem, utrzymaniem, a także skalowaniem i usprawnianiem serwisu. Dzięki tej pozycji poznasz poszczególne fazy budowy prototypowego portalu, zaawansowane techniki technologii AJAX oraz sposoby optymalizacji kodu. Nauczysz się m. in. przygotowywać widżety klienckie za pomocą kodu JavaScript, tworzyć własne mechanizmy obsługi wywołań, zwiększać wydajność serwera i skalowalność usług sieciowych. Zdobędziesz zatem całą potrzebną Ci wiedzę i umiejętności, które pozwolą zbudować stabilny, nowoczesny i bezpieczny portal internetowy. Wprowadzenie do budowy portali internetowych Architektura portali i widżetów Projekt warstwy sieciowej w środowisku ASP. NET AJAX Projekt warstwy danych i warstwy biznesowej na platformie NET 3.5 Widżety klienckie Optymalizacja pracy środowiska ASP.NET AJAX Tworzenie asynchronicznych i transakcyjnych usług sieciowych z uwzględnieniem buforowania danych Skalowalność usług sieciowych Zwiększenie wydajności serwera i klienckiej części aplikacji Zarządzanie witryną Zaprojektuj bardzo wydajną i supernowoczesną witrynę internetową
ASP.NET AJAX. Programowanie w nurcie Web 2.0
Christian Wenz
Wykorzystaj najlepsze rozwiązania technologii AJAX i stwórz interaktywną stronę internetową Jak wykorzystywać dane serwerowe? Jak tworzyć i udostępniać własne kontrolki? Jak aktualizować część strony w regularnych odstępach czasu? Zastanawiałeś się, dlaczego interaktywne witryny cieszą się dziś taką popularnością? Dzieje się tak głównie dlatego, że wymagają one od użytkowników współuczestnictwa w tworzeniu i rozwoju serwisu, a tym samym powodują, że abonenci mają duży wpływ na jego ostateczny kształt. Dzięki temu każdy odbiorca korzysta z atrakcyjnej witryny idealnie dopasowanej do swoich potrzeb. To właśnie ASP.NET AJAX umożliwia projektowanie profesjonalnych, interaktywnych stron WWW w duchu Web 2.0. Znawcy tematu zapewniają, że AJAX jest rozwiązaniem przyszłościowym w dziedzinie projektowania serwisów internetowych. O tym, jak za pomocą tej technologii wdrożyć w swoim serwisie rozwiązania zgodne z filozofią Web 2.0, dowiesz się właśnie z tego podręcznika. W książce "ASP.NET AJAX. Programowanie w nurcie Web 2.0" zamieszczono, oprócz teoretycznych wiadomości, mnóstwo przykładów demonstrujących działanie najważniejszych mechanizmów środowiska ASP.NET AJAX. Przedstawione rozwiązania mają bardzo ogólny charakter, a zatem możesz szybko dostosować je do potrzeb własnej aplikacji. Korzystając z tego podręcznika, nauczysz się m.in. projektować własne kontrolki i udostępniać je w serwisie Toolkit, poznasz zasady korzystania ze standardowych bibliotek AJAX-a w innych środowiskach (np. PHP). Będziesz umiał zbudować profesjonalną, dynamiczną stronę internetową, bazującą na platformie ASP.NET AJAX. Struktura i architektura środowiska ASP.NET AJAX JavaScript Rozszerzenia ASP.NET AJAX Usługi sieciowe Odświeżanie części strony -- obiekt UpdatePanel Lokalizacja i globalizacja aplikacji ASP.NET Control Toolkit Animacja na stronie WWW Wiązanie i walidacja danych Zachowania i komponenty Dokumentacja klasy XMLHttpRequest i modelu DOM Płyń z nurtem nowoczesności -- twórz elektryzujące, interaktywne strony WWW!
Atlassian Jira Server & Data Center. Programowanie rozwiązań w projektach biznesowych
Jakub Kalinowski
By szybciej, sprawniej i skuteczniej zarządzać projektami Znalezienie odpowiedzi na zaprzątające umysł pytania z zakresu automatyzacji zwykle wiąże się ze spędzeniem długich godzin na wertowaniu niespójnej dokumentacji lub przeszukiwaniu forum Atlassian Community, gdzie swoimi problemami (a także autorskimi pomysłami na ich rozwiązanie) dzielą się inni użytkownicy Jiry. To jednak często bezproduktywne działanie, a jedynym skutecznym ― albo i nieskutecznym ― sposobem, by pokonać przeszkodę, jest metoda prób i błędów. W szczególności dotyczy to klas, metod i interfejsów, o których możemy jedynie powiedzieć, że istnieją i przyjmują określone typy parametrów. Książka Jakuba Kalinowskiego ma w zamyśle oszczędzić czytelnikom żmudnego procesu pozyskiwania wiedzy i dać wskazówki, jak rozwiązać konkretne problemy, z którymi mogą się oni zetknąć podczas pracy z Atlassian Jira Server. Znalazło się tu omówienie takich kwestii jak custom fields, workflows, integracje z API, funkcjonalności dostarczane przez pluginy, a także tego, co niesłusznie jest uznawane za terra incognita, czyli tworzenia własnych pluginów. Autor uzupełnił treść o kilka zagadnień związanych z integracją Jiry i Confluence, jak również z bazami Insight - Asset Management, ponieważ obie aplikacje często są obecne w projektach biznesowych, a ich automatyzacja zazwyczaj przysparza wielu problemów. To książka adresowana przede wszystkim do czytelników, którzy mają już doświadczenie w zarządzaniu projektami i instancjami Jira, jednak do tej pory nie zdecydowali się na pisanie skryptów automatyzujących.
Atlassian Jira Server & Data Center. Programowanie rozwiązań w projektach biznesowych
Jakub Kalinowski
By szybciej, sprawniej i skuteczniej zarządzać projektami Znalezienie odpowiedzi na zaprzątające umysł pytania z zakresu automatyzacji zwykle wiąże się ze spędzeniem długich godzin na wertowaniu niespójnej dokumentacji lub przeszukiwaniu forum Atlassian Community, gdzie swoimi problemami (a także autorskimi pomysłami na ich rozwiązanie) dzielą się inni użytkownicy Jiry. To jednak często bezproduktywne działanie, a jedynym skutecznym ― albo i nieskutecznym ― sposobem, by pokonać przeszkodę, jest metoda prób i błędów. W szczególności dotyczy to klas, metod i interfejsów, o których możemy jedynie powiedzieć, że istnieją i przyjmują określone typy parametrów. Książka Jakuba Kalinowskiego ma w zamyśle oszczędzić czytelnikom żmudnego procesu pozyskiwania wiedzy i dać wskazówki, jak rozwiązać konkretne problemy, z którymi mogą się oni zetknąć podczas pracy z Atlassian Jira Server. Znalazło się tu omówienie takich kwestii jak custom fields, workflows, integracje z API, funkcjonalności dostarczane przez pluginy, a także tego, co niesłusznie jest uznawane za terra incognita, czyli tworzenia własnych pluginów. Autor uzupełnił treść o kilka zagadnień związanych z integracją Jiry i Confluence, jak również z bazami Insight - Asset Management, ponieważ obie aplikacje często są obecne w projektach biznesowych, a ich automatyzacja zazwyczaj przysparza wielu problemów. To książka adresowana przede wszystkim do czytelników, którzy mają już doświadczenie w zarządzaniu projektami i instancjami Jira, jednak do tej pory nie zdecydowali się na pisanie skryptów automatyzujących.
Audyt bezpieczeństwa informacji w praktyce
Tomasz Polaczek
Rozpoczęła się era społeczeństwa informacyjnego. Działalność coraz większej liczby organizacji i firm zależy od szybkiego i efektywnego przetwarzania informacji. Informacja stała się cennym, często wykradanym towarem. Zagrożeniem dla bezpieczeństwa danych są nie tylko crackerzy, lecz często także pracownicy firmy, którzy nieświadomie udostępniają zastrzeżone informacje osobom trzecim. Upowszechnienie informacji, będących tajemnicą lub własnością intelektualną i handlową firmy lub instytucji, może oznaczać utratę reputacji, zakończenie działalności na rynku lub nawet wywołać kłopoty natury prawnej. Z tych powodów informację trzeba należycie chronić oraz odpowiednią nią zarządzać. Książka "Audyt bezpieczeństwa informacji w praktyce" przedstawia praktyczne aspekty wdrażania i realizowania polityki ochrony danych. Opisuje zarówno regulacje prawne, jak i normy ISO traktujące o bezpieczeństwie informacji. Zawiera informacje o odpowiednim zarządzaniu systemami przechowywania danych, fizycznym zabezpieczaniu miejsc, w których znajdują się nośniki danych, oraz szkoleniu użytkowników systemów. Normy ISO i PN dotyczące ochrony informacji Planowanie polityki bezpieczeństwa Umowy o zachowaniu poufności Zabezpieczanie budynku i pomieszczeń Tworzenie procedur eksploatacji sprzętu i systemów Ochrona sieci przed programami szpiegującymi Zarządzanie dostępem użytkowników do systemu Odpowiednio zaplanowane procedury ochrony danych mogą uchronić przedsiębiorstwo przed poważnymi problemami. Wykorzystaj wiadomości zawarte w tej książce i wprowadź podobne procedury w swojej firmie.
Gareth Cantrell
Atlassian Jira makes it easier to track the progress of your projects, but it can lead to repetitive and time-consuming tasks for teams. No-code automation will enable you to increase productivity by automating these tasks. Automate Everyday Tasks in Jira provides a hands-on approach to implementation and associated methodologies that will have you up and running and productive in no time.You will start by learning how automation in Jira works, along with discovering best practices for writing automation rules. Then you’ll be introduced to the building blocks of automation, including triggers, conditions, and actions, before moving on to advanced rule-related techniques. After you’ve become familiar with the techniques, you’ll find out how to integrate with external tools, such as GitHub, Slack, and Microsoft Teams, all without writing a single line of code. Toward the end, you’ll also be able to employ advanced rules to create custom notifications and integrate with external systems.By the end of this Jira book, you’ll have gained a thorough understanding of automation rules and learned how to use them to automate everyday tasks in Jira without using any code.
Adnan Masood
Every machine learning engineer deals with systems that have hyperparameters, and the most basic task in automated machine learning (AutoML) is to automatically set these hyperparameters to optimize performance. The latest deep neural networks have a wide range of hyperparameters for their architecture, regularization, and optimization, which can be customized effectively to save time and effort.This book reviews the underlying techniques of automated feature engineering, model and hyperparameter tuning, gradient-based approaches, and much more. You'll discover different ways of implementing these techniques in open source tools and then learn to use enterprise tools for implementing AutoML in three major cloud service providers: Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), and Google Cloud Platform. As you progress, you’ll explore the features of cloud AutoML platforms by building machine learning models using AutoML. The book will also show you how to develop accurate models by automating time-consuming and repetitive tasks in the machine learning development lifecycle.By the end of this machine learning book, you’ll be able to build and deploy AutoML models that are not only accurate, but also increase productivity, allow interoperability, and minimize feature engineering tasks.
Trenton Potgieter
AWS provides a wide range of solutions to help automate a machine learning workflow with just a few lines of code. With this practical book, you'll learn how to automate a machine learning pipeline using the various AWS services.Automated Machine Learning on AWS begins with a quick overview of what the machine learning pipeline/process looks like and highlights the typical challenges that you may face when building a pipeline. Throughout the book, you'll become well versed with various AWS solutions such as Amazon SageMaker Autopilot, AutoGluon, and AWS Step Functions to automate an end-to-end ML process with the help of hands-on examples. The book will show you how to build, monitor, and execute a CI/CD pipeline for the ML process and how the various CI/CD services within AWS can be applied to a use case with the Cloud Development Kit (CDK). You'll understand what a data-centric ML process is by working with the Amazon Managed Services for Apache Airflow and then build a managed Airflow environment. You'll also cover the key success criteria for an MLSDLC implementation and the process of creating a self-mutating CI/CD pipeline using AWS CDK from the perspective of the platform engineering team.By the end of this AWS book, you'll be able to effectively automate a complete machine learning pipeline and deploy it to production.
Luis Sobrecueva
AutoKeras is an AutoML open-source software library that provides easy access to deep learning models. If you are looking to build deep learning model architectures and perform parameter tuning automatically using AutoKeras, then this book is for you.This book teaches you how to develop and use state-of-the-art AI algorithms in your projects. It begins with a high-level introduction to automated machine learning, explaining all the concepts required to get started with this machine learning approach. You will then learn how to use AutoKeras for image and text classification and regression. As you make progress, you'll discover how to use AutoKeras to perform sentiment analysis on documents. This book will also show you how to implement a custom model for topic classification with AutoKeras. Toward the end, you will explore advanced concepts of AutoKeras such as working with multi-modal data and multi-task, customizing the model with AutoModel, and visualizing experiment results using AutoKeras Extensions.By the end of this machine learning book, you will be able to confidently use AutoKeras to design your own custom machine learning models in your company.
Dennis Sawyers
Automated Machine Learning with Microsoft Azure will teach you how to build high-performing, accurate machine learning models in record time. It will equip you with the knowledge and skills to easily harness the power of artificial intelligence and increase the productivity and profitability of your business. Guided user interfaces (GUIs) enable both novices and seasoned data scientists to easily train and deploy machine learning solutions to production. Using a careful, step-by-step approach, this book will teach you how to use Azure AutoML with a GUI as well as the AzureML Python software development kit (SDK).First, you'll learn how to prepare data, train models, and register them to your Azure Machine Learning workspace. You'll then discover how to take those models and use them to create both automated batch solutions using machine learning pipelines and real-time scoring solutions using Azure Kubernetes Service (AKS). Finally, you will be able to use AutoML on your own data to not only train regression, classification, and forecasting models but also use them to solve a wide variety of business problems.By the end of this Azure book, you'll be able to show your business partners exactly how your ML models are making predictions through automatically generated charts and graphs, earning their trust and respect.
Somanath Nanda, Weslley Moura
The AWS Certified Machine Learning Specialty (MLS-C01) exam evaluates your ability to execute machine learning tasks on AWS infrastructure. This comprehensive book aligns with the latest exam syllabus, offering practical examples to support your real-world machine learning projects on AWS. Additionally, you'll get lifetime access to supplementary online resources, including mock exams with exam-like timers, detailed solutions, interactive flashcards, and invaluable exam tips, all accessible across various devices—PCs, tablets, and smartphones.Throughout the book, you’ll learn data preparation techniques for machine learning, covering diverse methods for data manipulation and transformation across different variable types. Addressing challenges such as missing data and outliers, the book guides you through an array of machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, text mining, and image processing, accompanied by requisite machine learning algorithms essential for exam success. The book helps you master the deployment of models in production environments and their subsequent monitoring.Equipped with insights from this book and the accompanying mock exams, you'll be fully prepared to achieve the AWS MLS-C01 certification.
Somanath Nanda, Weslley Moura
The AWS Certified Machine Learning Specialty exam tests your competency to perform machine learning (ML) on AWS infrastructure. This book covers the entire exam syllabus using practical examples to help you with your real-world machine learning projects on AWS.Starting with an introduction to machine learning on AWS, you'll learn the fundamentals of machine learning and explore important AWS services for artificial intelligence (AI). You'll then see how to prepare data for machine learning and discover a wide variety of techniques for data manipulation and transformation for different types of variables. The book also shows you how to handle missing data and outliers and takes you through various machine learning tasks such as classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, text mining, and image processing, along with the specific ML algorithms you need to know to pass the exam. Finally, you'll explore model evaluation, optimization, and deployment and get to grips with deploying models in a production environment and monitoring them.By the end of this book, you'll have gained knowledge of the key challenges in machine learning and the solutions that AWS has released for each of them, along with the tools, methods, and techniques commonly used in each domain of AWS ML.
Adam Book, Stuart Scott
The AWS Certified Security – Specialty exam validates your expertise in advanced cloud security, a crucial skill set in today's cloud market. With the latest updates and revised study material, this second edition provides an excellent starting point for your exam preparation.You’ll learn the fundamentals of core services, which are essential prerequisites before delving into the six domains covered in the exam. The book addresses various security threats, vulnerabilities, and attacks, such as DDoS attacks, offering insights into effective mitigation strategies at different layers. You’ll learn different tools available in Amazon Web Services (AWS) to secure your Virtual Private Cloud and allow the correct traffic to travel securely to your workloads. As you progress, you’ll explore the intricacies of AWS EventBridge and IAM services. Additionally, you’ll get lifetime access to supplementary online resources, including mock exams with exam-like timers, detailed solutions, interactive flashcards, and invaluable exam tips, all accessible across various devices such as PCs, tablets, and smartphones.Ultimately, armed with the knowledge and skills acquired from this AWS security guide, you'll be well-prepared to pass the exam and design secure AWS solutions with confidence.
Adam Book, Stuart Scott
The AWS Certified Security – Specialty exam validates your expertise in advanced cloud security, a crucial skill set in today's cloud market. With the latest updates and revised study material, this second edition provides an excellent starting point for your exam preparation.You’ll learn the fundamentals of core services, which are essential prerequisites before delving into the six domains covered in the exam. The book addresses various security threats, vulnerabilities, and attacks, such as DDoS attacks, offering insights into effective mitigation strategies at different layers. You’ll learn different tools available in Amazon Web Services (AWS) to secure your Virtual Private Cloud and allow the correct traffic to travel securely to your workloads. As you progress, you’ll explore the intricacies of AWS EventBridge and IAM services. Additionally, you’ll get lifetime access to supplementary online resources, including mock exams with exam-like timers, detailed solutions, interactive flashcards, and invaluable exam tips, all accessible across various devices such as PCs, tablets, and smartphones.Ultimately, armed with the knowledge and skills acquired from this AWS security guide, you'll be well-prepared to pass the exam and design secure AWS solutions with confidence.
AWS dla administratorów systemów. Tworzenie i utrzymywanie niezawodnych aplikacji chmurowych
Prashant Lakhera
Amazon Web Services (AWS) zdobywa coraz większe uznanie. Platforma AWS udostępnia znakomite rozwiązania, w tym usługi obliczeniowe, magazyn danych, obsługę sieci i usług zarządzanych. Aplikacje korporacyjne wdrożone w chmurze AWS mogą być wyjątkowo odporne, skalowalne i niezawodne. Aby takie były, administrator systemu musi jednak zrozumieć koncepcje zaawansowanego zarządzania chmurą i nauczyć się wykorzystywać je w praktyce zarówno podczas wdrażania systemu, jak i zarządzania nim. W tej książce omówiono techniki wdrażania systemów na platformie AWS i zasady zarządzania nimi. Zaprezentowano podstawy korzystania z usługi Identity and Access Management oraz narzędzia sieciowe i monitorujące chmury AWS. Poruszono tematy Virtual Private Cloud, Elastic Compute Cloud, równoważenia obciążenia, automatycznego skalowania oraz baz danych usługi Relational Database Service. Dokładnie przedstawiono zasady wdrażania aplikacji i zarządzania danymi. Pokazano też, w jaki sposób zainicjować automatyczne tworzenie kopii zapasowych oraz jak śledzić i przechowywać pliki dzienników. W książce znalazły się również informacje na temat interfejsów API platformy AWS i sposobu ich użycia oraz automatyzacji infrastruktury z wykorzystaniem usługi CloudFormation, narzędzia Terraform oraz skryptów w języku Python z biblioteką Boto3. W książce między innymi: zasady bezpieczeństwa w systemach chmurowych tworzenie usług Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) konfiguracja centrum danych w chmurze AWS za pomocą sieci VPC automatyczne skalowanie aplikacji praca z dziennikami scentralizowanymi CloudWatch wykonywanie kopii zapasowych danych AWS, czyli dostępność, odporność i niezawodność aplikacji!
AWS dla administratorów systemów. Tworzenie i utrzymywanie niezawodnych aplikacji chmurowych
Prashant Lakhera
Amazon Web Services (AWS) zdobywa coraz większe uznanie. Platforma AWS udostępnia znakomite rozwiązania, w tym usługi obliczeniowe, magazyn danych, obsługę sieci i usług zarządzanych. Aplikacje korporacyjne wdrożone w chmurze AWS mogą być wyjątkowo odporne, skalowalne i niezawodne. Aby takie były, administrator systemu musi jednak zrozumieć koncepcje zaawansowanego zarządzania chmurą i nauczyć się wykorzystywać je w praktyce zarówno podczas wdrażania systemu, jak i zarządzania nim. W tej książce omówiono techniki wdrażania systemów na platformie AWS i zasady zarządzania nimi. Zaprezentowano podstawy korzystania z usługi Identity and Access Management oraz narzędzia sieciowe i monitorujące chmury AWS. Poruszono tematy Virtual Private Cloud, Elastic Compute Cloud, równoważenia obciążenia, automatycznego skalowania oraz baz danych usługi Relational Database Service. Dokładnie przedstawiono zasady wdrażania aplikacji i zarządzania danymi. Pokazano też, w jaki sposób zainicjować automatyczne tworzenie kopii zapasowych oraz jak śledzić i przechowywać pliki dzienników. W książce znalazły się również informacje na temat interfejsów API platformy AWS i sposobu ich użycia oraz automatyzacji infrastruktury z wykorzystaniem usługi CloudFormation, narzędzia Terraform oraz skryptów w języku Python z biblioteką Boto3. W książce między innymi: zasady bezpieczeństwa w systemach chmurowych tworzenie usług Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) konfiguracja centrum danych w chmurze AWS za pomocą sieci VPC automatyczne skalowanie aplikacji praca z dziennikami scentralizowanymi CloudWatch wykonywanie kopii zapasowych danych AWS, czyli dostępność, odporność i niezawodność aplikacji!
Olivier Mertens, Breght Van Baelen
With data’s growing importance in businesses, the need for cloud data and AI architects has never been higher. The Azure Data and AI Architect Handbook is designed to assist any data professional or academic looking to advance their cloud data platform designing skills. This book will help you understand all the individual components of an end-to-end data architecture and how to piece them together into a scalable and robust solution.You’ll begin by getting to grips with core data architecture design concepts and Azure Data & AI services, before exploring cloud landing zones and best practices for building up an enterprise-scale data platform from scratch. Next, you’ll take a deep dive into various data domains such as data engineering, business intelligence, data science, and data governance. As you advance, you’ll cover topics ranging from learning different methods of ingesting data into the cloud to designing the right data warehousing solution, managing large-scale data transformations, extracting valuable insights, and learning how to leverage cloud computing to drive advanced analytical workloads. Finally, you’ll discover how to add data governance, compliance, and security to solutions.By the end of this book, you’ll have gained the expertise needed to become a well-rounded Azure Data & AI architect.
Newton Alex
Azure is one of the leading cloud providers in the world, providing numerous services for data hosting and data processing. Most of the companies today are either cloud-native or are migrating to the cloud much faster than ever. This has led to an explosion of data engineering jobs, with aspiring and experienced data engineers trying to outshine each other.Gaining the DP-203: Azure Data Engineer Associate certification is a sure-fire way of showing future employers that you have what it takes to become an Azure Data Engineer. This book will help you prepare for the DP-203 examination in a structured way, covering all the topics specified in the syllabus with detailed explanations and exam tips. The book starts by covering the fundamentals of Azure, and then takes the example of a hypothetical company and walks you through the various stages of building data engineering solutions. Throughout the chapters, you'll learn about the various Azure components involved in building the data systems and will explore them using a wide range of real-world use cases. Finally, you’ll work on sample questions and answers to familiarize yourself with the pattern of the exam.By the end of this Azure book, you'll have gained the confidence you need to pass the DP-203 exam with ease and land your dream job in data engineering.
Giacinto Palmieri, Surendra Mettapalli, Newton Alex
One of the top global cloud providers, Azure offers extensive data hosting and processing services, driving widespread cloud adoption and creating a high demand for skilled data engineers. The Azure Data Engineer Associate (DP-203) certification is a vital credential, demonstrating your proficiency as an Azure data engineer to prospective employers. This comprehensive exam guide is designed for both beginners and seasoned professionals, aligned with the latest DP-203 certification exam, to help you pass the exam on your first try.The book provides a foundational understanding of IaaS, PaaS, and SaaS, starting with core concepts like virtual machines (VMs), VNETS, and App Services and progressing to advanced topics such as data storage, processing, and security. What sets this exam guide apart is its hands-on approach, seamlessly integrating theory with practice through real-world examples, practical exercises, and insights into Azure's evolving ecosystem. Additionally, you'll unlock lifetime access to supplementary practice material on an online platform, including mock exams, interactive flashcards, and exam tips, ensuring a comprehensive exam prep experience.By the end of this book, you’ll not only be ready to excel in the DP-203 exam, but also be equipped to tackle complex challenges as an Azure data engineer.
Andreas Botsikas , Michael Hlobil
The Azure Data Scientist Associate Certification Guide helps you acquire practical knowledge for machine learning experimentation on Azure. It covers everything you need to pass the DP-100 exam and become a certified Azure Data Scientist Associate.Starting with an introduction to data science, you'll learn the terminology that will be used throughout the book and then move on to the Azure Machine Learning (Azure ML) workspace. You'll discover the studio interface and manage various components, such as data stores and compute clusters.Next, the book focuses on no-code and low-code experimentation, and shows you how to use the Automated ML wizard to locate and deploy optimal models for your dataset. You'll also learn how to run end-to-end data science experiments using the designer provided in Azure ML Studio.You'll then explore the Azure ML Software Development Kit (SDK) for Python and advance to creating experiments and publishing models using code. The book also guides you in optimizing your model's hyperparameters using Hyperdrive before demonstrating how to use responsible AI tools to interpret and debug your models. Once you have a trained model, you'll learn to operationalize it for batch or real-time inferences and monitor it in production.By the end of this Azure certification study guide, you'll have gained the knowledge and the practical skills required to pass the DP-100 exam.
Badanie danych. Raport z pierwszej linii działań
Rachel Schutt, Cathy O'Neil
Unikalne wprowadzenie do nauki o danych! W dzisiejszych czasach najcenniejszym dobrem jest informacja. Ogromne ilości danych są przechowywane w przepastnych bazach danych, a kluczem do sukcesu jest ich umiejętna analiza i wyciąganie wniosków. To dynamicznie rozwijająca się dziedzina wiedzy, w której do tej pory brakowało solidnych podręczników, pozwalających na dogłębne poznanie tego obszaru. Na szczęście to się zmieniło! To unikalna książka, w której badacze z największych firm branży IT dzielą się skutecznymi technikami analizy danych. Z kolejnych rozdziałów dowiesz się, czym jest nauka o danych, model danych oraz test A/B. Ponadto zdobędziesz wiedzę na temat wnioskowania statystycznego, algorytmów, języka R oraz wizualizacji danych. Sięgnij po tę książkę, jeżeli chcesz się dowiedzieć, jak wykrywać oszustwa, korzystać z MapReduce oraz badać przyczynowość. To obowiązkowa pozycja na półce czytelników zainteresowanych badaniem danych. Wśród tematów poruszonych w książce odnajdziesz: Wnioskowanie statystyczne, eksploracyjną analizę danych i proces (metodologię) nauki o danych Algorytmy Filtry spamu, naiwny algorytm Bayesa i wstępną obróbkę danych Regresję logistyczną Modelowanie finansowe Mechanizmy rekomendacji i przyczynowość Wizualizowanie danych Sieci społecznościowe i dziennikarstwo danych Inżynierię danych, systemy MapReduce, Pregel i Hadoop Wyciągnij wartościowe wnioski z posiadanych informacji!
Badanie danych. Raport z pierwszej linii działań
Rachel Schutt, Cathy O'Neil
Unikalne wprowadzenie do nauki o danych! W dzisiejszych czasach najcenniejszym dobrem jest informacja. Ogromne ilości danych są przechowywane w przepastnych bazach danych, a kluczem do sukcesu jest ich umiejętna analiza i wyciąganie wniosków. To dynamicznie rozwijająca się dziedzina wiedzy, w której do tej pory brakowało solidnych podręczników, pozwalających na dogłębne poznanie tego obszaru. Na szczęście to się zmieniło! To unikalna książka, w której badacze z największych firm branży IT dzielą się skutecznymi technikami analizy danych. Z kolejnych rozdziałów dowiesz się, czym jest nauka o danych, model danych oraz test A/B. Ponadto zdobędziesz wiedzę na temat wnioskowania statystycznego, algorytmów, języka R oraz wizualizacji danych. Sięgnij po tę książkę, jeżeli chcesz się dowiedzieć, jak wykrywać oszustwa, korzystać z MapReduce oraz badać przyczynowość. To obowiązkowa pozycja na półce czytelników zainteresowanych badaniem danych. Wśród tematów poruszonych w książce odnajdziesz: Wnioskowanie statystyczne, eksploracyjną analizę danych i proces (metodologię) nauki o danych Algorytmy Filtry spamu, naiwny algorytm Bayesa i wstępną obróbkę danych Regresję logistyczną Modelowanie finansowe Mechanizmy rekomendacji i przyczynowość Wizualizowanie danych Sieci społecznościowe i dziennikarstwo danych Inżynierię danych, systemy MapReduce, Pregel i Hadoop Wyciągnij wartościowe wnioski z posiadanych informacji!
Badanie danych. Raport z pierwszej linii działań
Rachel Schutt, Cathy O'Neil
Unikalne wprowadzenie do nauki o danych! W dzisiejszych czasach najcenniejszym dobrem jest informacja. Ogromne ilości danych są przechowywane w przepastnych bazach danych, a kluczem do sukcesu jest ich umiejętna analiza i wyciąganie wniosków. To dynamicznie rozwijająca się dziedzina wiedzy, w której do tej pory brakowało solidnych podręczników, pozwalających na dogłębne poznanie tego obszaru. Na szczęście to się zmieniło! To unikalna książka, w której badacze z największych firm branży IT dzielą się skutecznymi technikami analizy danych. Z kolejnych rozdziałów dowiesz się, czym jest nauka o danych, model danych oraz test A/B. Ponadto zdobędziesz wiedzę na temat wnioskowania statystycznego, algorytmów, języka R oraz wizualizacji danych. Sięgnij po tę książkę, jeżeli chcesz się dowiedzieć, jak wykrywać oszustwa, korzystać z MapReduce oraz badać przyczynowość. To obowiązkowa pozycja na półce czytelników zainteresowanych badaniem danych. Wśród tematów poruszonych w książce odnajdziesz: Wnioskowanie statystyczne, eksploracyjną analizę danych i proces (metodologię) nauki o danych Algorytmy Filtry spamu, naiwny algorytm Bayesa i wstępną obróbkę danych Regresję logistyczną Modelowanie finansowe Mechanizmy rekomendacji i przyczynowość Wizualizowanie danych Sieci społecznościowe i dziennikarstwo danych Inżynierię danych, systemy MapReduce, Pregel i Hadoop Wyciągnij wartościowe wnioski z posiadanych informacji!
Bardziej niż Agile. Jak zwiększyć innowacyjność twojego biznesu
Marcin Żmigrodzki
Efektywna innowacyjność w biznesie jest możliwa! Rozwój firm - od startupów do korporacji ― nie jest możliwy bez wprowadzania nowych pomysłów w życie. Jednak wiele z nich po wdrożeniu okazuje się nie przynosić korzyści, bo albo nikt nie chce kupić nowego produktu, albo wprowadzone rozwiązanie techniczne nie dostarcza spodziewanej wartości. Ponad 90 procent startupów bankrutuje, połowa firm, które 20 lat temu były na liście Fortune 500, już nie istnieje i jedną z głównych przyczyn tego stanu rzeczy jest niewystarczająca innowacyjność. Czy zatem skuteczniejszą strategią biznesową byłaby rezygnacja z innowacyjności i pozostanie przy tym, co może nie działa najlepiej, ale przynajmniej jest znane i sprawdzone? A może lepszym wyjściem byłoby generowanie mnóstwa pomysłów w nadziei, że przypadkiem uda się trafić na przełomową ideę? Nie, nie, po trzykroć nie! Biznes, by trwać i generować zyski, musi w dłuższej perspektywie bazować na wdrażaniu nowych idei, aby przynosiły wartość. Tajemnica sukcesu tkwi w tym, by owe idee weryfikować, odrzucać lub modyfikować na odpowiednim etapie, jeszcze zanim firma poniesie na nie duże wydatki. Takie podejście pozwala unikać strat i zarabiać na tych pomysłach, które faktycznie mają szansę odnieść sukces. Jak je wybrać spośród innych? Jak z powodzeniem przeprowadzić projekt eksploracyjny? Jak kontrolować projekt typu discovery, aby podążał za najlepszą opcją działania? Jak maksymalnie szybko uczyć się na doświadczeniach? W jaki sposób można użyć do tego narzędzia Agile? O tym wszystkim w swojej najnowszej książce pisze Marcin Żmigrodzki.
Bash for Data Scientists. A Comprehensive Guide to Shell Scripting for Data Science Tasks
Mercury Learning and Information, Oswald Campesato
This book introduces powerful command line utilities for creating efficient shell scripts to process datasets. Using the bash shell, the examples and scripts focus on small datasets to help readers understand the features of grep, sed, and awk. Companion files with code are available for download from the publisher.The course starts with an introduction to the basics, covering files and directories, and useful commands. It then progresses to conditional logic and loops, providing a solid foundation for processing datasets. Detailed chapters on using grep, sed, and awk illustrate their capabilities in handling and cleaning various types of datasets effectively.Advanced topics include processing datasets with Pandas, exploring NoSQL, SQLite, and Python. The book equips data scientists, analysts, and anyone seeking shell-based solutions with practical skills. By the end, users will be adept at creating robust scripts for dataset processing, combining command line utilities for optimal results.
Bayesian Analysis with Python. A practical guide to probabilistic modeling - Third Edition
Osvaldo Martin, Christopher Fonnesbeck, Thomas Wiecki
The third edition of Bayesian Analysis with Python serves as an introduction to the main concepts of applied Bayesian modeling using PyMC, a state-of-the-art probabilistic programming library, and other libraries that support and facilitate modeling like ArviZ, for exploratory analysis of Bayesian models; Bambi, for flexible and easy hierarchical linear modeling; PreliZ, for prior elicitation; PyMC-BART, for flexible non-parametric regression; and Kulprit, for variable selection.In this updated edition, a brief and conceptual introduction to probability theory enhances your learning journey by introducing new topics like Bayesian additive regression trees (BART), featuring updated examples. Refined explanations, informed by feedback and experience from previous editions, underscore the book's emphasis on Bayesian statistics. You will explore various models, including hierarchical models, generalized linear models for regression and classification, mixture models, Gaussian processes, and BART, using synthetic and real datasets.By the end of this book, you’ll understand probabilistic modeling and be able to design and implement Bayesian models for data science, with a strong foundation for more advanced study.*Email sign-up and proof of purchase required
Osvaldo Martin, Eric Ma, Austin Rochford
The second edition of Bayesian Analysis with Python is an introduction to the main concepts of applied Bayesian inference and its practical implementation in Python using PyMC3, a state-of-the-art probabilistic programming library, and ArviZ, a new library for exploratory analysis of Bayesian models.The main concepts of Bayesian statistics are covered using a practical and computational approach. Synthetic and real data sets are used to introduce several types of models, such as generalized linear models for regression and classification, mixture models, hierarchical models, and Gaussian processes, among others. By the end of the book, you will have a working knowledge of probabilistic modeling and you will be able to design and implement Bayesian models for your own data science problems. After reading the book you will be better prepared to delve into more advanced material or specialized statistical modeling if you need to.
Bądź Agile. Zwinnie o HR i Employer Brandingu
Olga Żółkiewicz, Marcin Olszewski_, Mateusz Czarnecki
Pierwszy w Polsce kompleksowy przewodnik po Agile HR i EB Agile, zwinność - to terminy, które w pierwszej kolejności kojarzą się z branżą IT. I słusznie. Zwolennicy zwinnego programowania przyjmują, że skoro oczekiwania odbiorcy ewoluują w trakcie pracy nad produktem, jej założenia i metody powinny się do tych zmian adaptować. Firmy z sektora IT od dawna są Agile. Jednak zwinność przydaje się nie tylko specjalistom od kodowania. To podejście do zadań sprawdza się także w HR-ze i employer brandingu. Ważni gracze na rynku, jak telekomunikacja oraz bankowość, stawiają na zwinną transformację swoich działów HR. Czy to oznacza, że Agile jest tylko dla wielkich? Absolutnie nie! Autorzy tego przewodnika udowadniają, że ten sposób pracy z ludźmi w przedsiębiorstwach jest i dla dużych, i dla małych. Tłumaczą, na czym polega zwinność w HR i EB, podają przykłady większych i mniejszych firm działających w tych obszarach zgodnie z Agile. Dzielą się wiedzą o przydatnych narzędziach, podsuwają praktyczne wskazówki i cytują komentarze specjalistów, którzy od dawna pracują w stylu Agile. Wszystko po to, by stworzyć pełny obraz możliwości, jakie daje zwinność w zakresie human resources i employer brandingu.
Bądź Agile. Zwinnie o HR i Employer Brandingu
Olga Żółkiewicz, Marcin Olszewski_, Mateusz Czarnecki
Pierwszy w Polsce kompleksowy przewodnik po Agile HR i EB Agile, zwinność - to terminy, które w pierwszej kolejności kojarzą się z branżą IT. I słusznie. Zwolennicy zwinnego programowania przyjmują, że skoro oczekiwania odbiorcy ewoluują w trakcie pracy nad produktem, jej założenia i metody powinny się do tych zmian adaptować. Firmy z sektora IT od dawna są Agile. Jednak zwinność przydaje się nie tylko specjalistom od kodowania. To podejście do zadań sprawdza się także w HR-ze i employer brandingu. Ważni gracze na rynku, jak telekomunikacja oraz bankowość, stawiają na zwinną transformację swoich działów HR. Czy to oznacza, że Agile jest tylko dla wielkich? Absolutnie nie! Autorzy tego przewodnika udowadniają, że ten sposób pracy z ludźmi w przedsiębiorstwach jest i dla dużych, i dla małych. Tłumaczą, na czym polega zwinność w HR i EB, podają przykłady większych i mniejszych firm działających w tych obszarach zgodnie z Agile. Dzielą się wiedzą o przydatnych narzędziach, podsuwają praktyczne wskazówki i cytują komentarze specjalistów, którzy od dawna pracują w stylu Agile. Wszystko po to, by stworzyć pełny obraz możliwości, jakie daje zwinność w zakresie human resources i employer brandingu.
Bądź Agile. Zwinnie o HR i Employer Brandingu
Olga Żółkiewicz, Marcin Olszewski_, Mateusz Czarnecki
Pierwszy w Polsce kompleksowy przewodnik po Agile HR i EB Agile, zwinność - to terminy, które w pierwszej kolejności kojarzą się z branżą IT. I słusznie. Zwolennicy zwinnego programowania przyjmują, że skoro oczekiwania odbiorcy ewoluują w trakcie pracy nad produktem, jej założenia i metody powinny się do tych zmian adaptować. Firmy z sektora IT od dawna są Agile. Jednak zwinność przydaje się nie tylko specjalistom od kodowania. To podejście do zadań sprawdza się także w HR-ze i employer brandingu. Ważni gracze na rynku, jak telekomunikacja oraz bankowość, stawiają na zwinną transformację swoich działów HR. Czy to oznacza, że Agile jest tylko dla wielkich? Absolutnie nie! Autorzy tego przewodnika udowadniają, że ten sposób pracy z ludźmi w przedsiębiorstwach jest i dla dużych, i dla małych. Tłumaczą, na czym polega zwinność w HR i EB, podają przykłady większych i mniejszych firm działających w tych obszarach zgodnie z Agile. Dzielą się wiedzą o przydatnych narzędziach, podsuwają praktyczne wskazówki i cytują komentarze specjalistów, którzy od dawna pracują w stylu Agile. Wszystko po to, by stworzyć pełny obraz możliwości, jakie daje zwinność w zakresie human resources i employer brandingu.