Ciągłe dostarczanie oprogramowania. Kompletny przewodnik

Eberhard Wolff

Pojęcie ciągłego dostarczania wywodzi się z metodyk zwinnego wytwarzania oprogramowania. Polega ono na sprawnej analizie i optymalizacji procesu prowadzącego do udostępnienia oprogramowania oraz na zintegrowaniu go z rozwojem produktu. Dzięki usprawnieniu tych prac proces udostępniania oprogramowania ulega automatyzacji, staje się bardziej powtarzalny i o wiele mniej ryzykowny, a to spotyka się z aprobatą klientów. Niniejsza książka jest wartościowym przewodnikiem dla zespołów projektowych. Docenią ją zwłaszcza programiści i menedżerowie pracujący według zasad DevOps. Przedstawiono tu podstawowe procesy, wymagania, korzyści i konsekwencje techniczne. Pokazano, w jaki sposób należy implementować potoki i zarządzać nimi. Dzięki lekturze tej książki płynne integrowanie ciągłego dostarczania z architekturą oprogramowania i pracą działów informatycznych stanie się o wiele łatwiejsze. Opisano tu również przykładowe projekty, które stanowią punkt wyjścia do samodzielnych eksperymentów, a nawet do tworzenia własnych potoków ciągłego dostarczania. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: ciągłe dostarczanie: co to jest i jakie problemy rozwiązuje, automatyzacja tworzenia oprogramowania, testy: akceptacyjne, wydajności i eksploracyjne, wdrażanie metodyki ciągłego dostarczania w organizacji, wpływ ciągłego dostarczania na architekturę aplikacji. Ciągłe dostarczanie oprogramowania kluczem do optymalizacji pracy z kodem. Eberhard Wolff od przeszło 15 lat zajmuje się architekturą oprogramowania i doradztwem w obszarze styku biznesu i technologii. Wygłaszał prelekcje i przemówienia na międzynarodowych konferencjach, był członkiem komisji programowych wielu sympozjów. Napisał ponad 100 artykułów i książek. Koncentruje się na nowoczesnych architekturach, często obejmujących chmurę, ciągłe dostarczanie, DevOps, mikrousługi i bazy typu NoSQL.

Czysty Agile. Powrót do podstaw

Robert C. Martin

W lutym 2001 roku grupa kilkunastu pasjonatów programowania zebrała się w Snowbird w stanie Utah, aby podyskutować na temat efektywności tworzenia oprogramowania i określić nowe zasady pracy. Nie był to cel łatwy do osiągnięcia. Siedemnaście osób o całkowicie różnych doświadczeniach i przekonaniach raczej rzadko wypracowuje wspólne stanowisko. A jednak w tym przypadku tak się stało i powstał Manifest Agile. Właśnie wtedy narodziła się jedna z najważniejszych idei w świecie oprogramowania, która stopniowo zyskiwała zwolenników również poza światem programistów. Zwiększająca się popularność Agile sprawiła, że wielu starało się upiększać, rozmywać czy modyfikować jego koncepcje. Powoli dookoła Agile nagromadziły się nieporozumienia. Ta książka jest bardzo potrzebnym powrotem do podstaw Agile. Przyda się nowemu pokoleniu programistów, nieprogramistów i osób, które kierują zespołami. Znalazł się tu jednoznaczny opis sedna Agile jako prostej i spójnej koncepcji zwinnego zarządzania małym projektem w niewielkim zespole. To bardzo ważny aspekt Agile, gdyż wielkie projekty składają się z szeregu małych projektów. Pokazano tu, jak zaimplementować metodyki Agile w poprawny, czysty sposób. Zaprezentowano kluczowe koncepcje w ich pierwotnej formie. Wyjaśniono zasady poszczególnych praktyk. Przy tym wszystkim książka jest szczerą, osobistą opowieścią o historii Agile i jego fundamentalnej idei. W tej książce między innymi: czym jest Agile i jaka jest jego istota właściwe stosowanie metodyki Scrum najważniejsze praktyki biznesowe Agile najważniejsze praktyki techniczne Agile wartości i rzemieślnictwo a praca zwinnych zespołów Agile: ponadczasowa idea zwinnego rozwoju projektu!

Data Mining. Eksploracja danych w sieciach społecznościowych. Wydanie III

Matthew A. Russell, Mikhail Klassen

Internetu nie można rozważać wyłącznie jako tworu techniki. Powstanie tej sieci doprowadziło do rozwoju różnych zjawisk społecznych. Z tej perspektywy na szczególną uwagę zasługują media społecznościowe. Są źródłem informacji, które, właściwie spożytkowane, mogą przynieść niezły dochód. Mogą też dać odpowiedzi na wiele pytań zadawanych przez naukowców z różnych branż. Sama eksploracja tych danych przynosi sporo satysfakcji i radości. Zaskakujące przy tym jest to, że przygotowanie zestawu potrzebnych narzędzi i nauka posługiwania się nimi zabiera naprawdę niewiele czasu i nie wymaga specjalnych talentów! To trzecie, zaktualizowane wydanie popularnego podręcznika dla osób, które chcą zająć się wydobywaniem danych z sieci społecznościowych. Uwzględniono tu zmiany interfejsów API wprowadzone do poszczególnych platform i dodano rozdział o eksploracji Instagrama. Dowiesz się, jak dzięki danym z mediów społecznościowych określić sieć powiązań użytkowników, zorientować się, kto o czym mówi i gdzie się znajduje. Treść bogato zilustrowano przykładami kodu w Pythonie, a także plikami Jupyter Notebook lub kontenerów Dockera. Ciekawym elementem książki jest zbiór receptur dotyczących rozwiązywania konkretnych problemów z Twitterem. W tej książce między innymi: wprowadzenie do świata mediów społecznościowych przybliżenie bogactwa danych zawartych w mediach społecznościowych eksploracja danych za pomocą narzędzi Pythona 3 zaawansowane techniki eksploracji danych, w tym współczynniki TFIDF, podobieństwo kosinusów i rozpoznawanie obrazów tworzenie wizualizacji pozyskanych danych Jakie informacje dziś znajdziesz dzięki danym z Facebooka?

Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie

Joel Grus

Współczesne ogromne zbiory danych zawierają odpowiedzi na prawie każde pytanie. Równocześnie nauka o danych jest dziedziną, która cokolwiek onieśmiela. Znajduje się gdzieś pomiędzy subtelnymi umiejętnościami hakerskimi, twardą wiedzą z matematyki i statystyki a merytoryczną znajomością zagadnień z danej branży. Co więcej, dziedzina ta niezwykle dynamicznie się rozwija. Trud włożony w naukę o danych niewątpliwie się jednak opłaca: biegły analityk danych może liczyć na dobrze płatną, inspirującą i bardzo atrakcyjną pracę. Dzięki tej książce opanujesz najważniejsze zagadnienia związane z matematyką i statystyką, będziesz także rozwijać umiejętności hakerskie. W ten sposób zyskasz podstawy pozwalające na rozpoczęcie przygody z analizą danych. Gruntownie zapoznasz się z potrzebnymi narzędziami i algorytmami. Pozwoli Ci to lepiej zrozumieć ich działanie. Poszczególne przykłady, którymi zilustrowano omawiane zagadnienia, są przejrzyste, dobrze opisane i zrozumiałe. Podczas lektury książki poznasz biblioteki, które umożliwią zaimplementowanie omówionych technik podczas analizy dużych zbiorów danych. Szybko się przekonasz, że aby zostać analitykiem danych, wystarczy odrobina ciekawości, sporo chęci, mnóstwo ciężkiej pracy i... ta książka. Najważniejsze zagadnienia: Praktyczne wprowadzenie do Pythona Podstawy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa w analizie danych Podstawy uczenia maszynowego Implementacje algorytmów modeli, w tym naiwny klasyfikator bayesowski, regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe i grupowanie, MapReduce Systemy rekomendacji i mechanizmy przetwarzania języka naturalnego Korzystanie z mediów społecznościowych i baz danych. Python. Wyciśniesz z danych każdą kroplę wiedzy!

Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II

Joel Grus

Analityka danych jest uważana za wyjątkowo obiecującą dziedzinę wiedzy. Rozwija się błyskawicznie i znajduje coraz to nowsze zastosowania. Profesjonaliści biegli w eksploracji danych i wydobywaniu z nich pożytecznych informacji mogą liczyć na interesującą pracę i bardzo atrakcyjne warunki zatrudnienia. Jednak aby zostać analitykiem danych, trzeba znać matematykę i statystykę, a także nauczyć się programowania. Umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego również są ważne. W przypadku tak specyficznej dziedziny, jaką jest nauka o danych, szczególnie istotne jest zdobycie gruntownych podstaw i dogłębne ich zrozumienie. W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matematyki i statystyki. Przedstawiono także techniki budowy potrzebnych narzędzi i sposoby działania najistotniejszych algorytmów. Książka została skonstruowana tak, aby poszczególne implementacje były jak najbardziej przejrzyste i zrozumiałe. Zamieszczone tu przykłady napisano w Pythonie: jest to język dość łatwy do nauki, a pracę na danych ułatwia szereg przydatnych bibliotek Pythona. W drugim wydaniu znalazły się nowe tematy, takie jak uczenie głębokie, statystyka i przetwarzanie języka naturalnego, a także działania na ogromnych zbiorach danych. Zagadnienia te często pojawiają się w pracy współczesnego analityka danych. W książce między innymi: elementy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa zbieranie, oczyszczanie i eksploracja danych algorytmy modeli analizy danych podstawy uczenia maszynowego systemy rekomendacji i przetwarzanie języka naturalnego analiza sieci społecznościowych i algorytm MapReduce Nauka o danych: bazuj na solidnych podstawach!

Data Science. Programowanie, analiza i wizualizacja danych z wykorzystaniem języka R

Michael Freeman, Joel Ross

Aby surowe dane przekuć w gotową do wykorzystania wiedzę, potrzebna jest umiejętność ich analizy, przekształcania i niekiedy również wizualizacji. Nagrodą za włożony w to wysiłek jest lepsze rozumienie różnych złożonych zagadnień z wielu dziedzin wiedzy. Co więcej, znajomość procesów programowego przetwarzania danych pozwala na szybkie wykrywanie i opisywanie wzorców danych, praktycznie niemożliwych do dostrzeżenia innymi technikami. Dla wielu badaczy jednak barierą na drodze do skorzystania z tych atrakcyjnych możliwości jest konieczność pisania kodu. Oto podręcznik programowania w języku R dla analityków danych, szczególnie przydatny dla osób, które nie mają doświadczenia w tej dziedzinie. Dokładnie opisano tu potrzebne narzędzia i technologie. Zamieszczono wskazówki dotyczące instalacji i konfiguracji oprogramowania do pisania kodu, wykonywania go i zarządzania nim, a także śledzenia wersji projektów i zmian w nich oraz korzystania z innych podstawowych mechanizmów. Poszczególne kroki tworzenia kodu w języku R wyjaśniono dokładnie i przystępnie. Dzięki tej książce można płynnie przejść do konkretnych zadań i budować potrzebne aplikacje. Zrozumienie prezentowanych w niej treści ułatwiają liczne przykłady i ćwiczenia, co pozwala szybko przystąpić do skutecznego analizowania własnych zbiorów danych. W tej książce między innymi: przygotowanie środowiska pracy i rozpoczęcie programowania w R podstawy zarządzania projektami, kontrola wersji i generowanie dokumentacji ramki danych, pakiety dplyr i tidyr kod do wizualizacji danych i pakiet ggplot2 tworzenie aplikacji i techniki współpracy w zespołach specjalistów Po prostu R i dane. Wyciśniesz każdą kroplę wiedzy!

DDD. Kompendium wiedzy

Vaughn Vernon

DDD w pigułce Modelowanie oprogramowania jest kojarzone z pojęciem programowania dziedzinowego, w skrócie zwanego DDD. Jest to dość nowatorskie podejście do tworzenia architektury oprogramowania, a jego największą zaletą jest wysoka pewność uzyskiwania bardzo dobrych rezultatów. Programiści często błyskawicznie dostrzegają zalety DDD i korzyści płynące ze stosowania odpowiednich narzędzi, stąd technika ta cieszy się coraz większym uznaniem. Dopiero jednak pełne zrozumienie zasad stosowania wzorców projektowych DDD przez wszystkich zaangażowanych w projekt pozwala na osiągnięcie imponujących wyników przy projektowaniu skomplikowanych systemów oprogramowania. Ten zwięzły i czytelnie napisany podręcznik jest przeznaczony dla programistów, ekspertów dziedzinowych, menedżerów, analityków biznesowych, architektów informacji i testerów. Koncentruje się na praktycznej wiedzy niezbędnej do uzyskania pożądanych rezultatów. Wyjaśniono, jak segregować modele dziedzin za pomocą wzorca kontekstu ograniczonego, jak rozwinąć język wszechobecny, a także w jaki sposób zintegrować wiele kontekstów ograniczonych poprzez wykorzystanie relacji zespołowych i mechanizmów technicznych. Co najważniejsze, dowiesz się, jak podejście DDD działa w rzeczywistości i co zrobić, aby jak najszybciej cieszyć się jego zaletami. W książce przedstawiono następujące zagadnienia: wprowadzenie do DDD i zalety tego podejścia do projektowania projektowanie strategiczne DDD integrowanie istniejących systemów w ramach tworzenia nowych aplikacji modelowanie taktyczne - agregaty i zdarzenia dziedziny narzędzia do zarządzania projektami i przyśpieszania prac Narzędzia DDD - ciesz się udanym wdrożeniem!

Decyzyjni. Jak zwykli ludzie kreują niezwykłe produkty

Marty Cagan, Chris Jones

Wiodące firmy produktowe nie powstają za sprawą magii! Holly Hester-Reilly, H2R Product Science Wydaje się, że liderzy technologiczni, tacy jak Amazon, Apple, Google czy Tesla, przyciągają wybitnych ludzi i dzięki temu wciąż utrzymują swoją innowacyjność. W rzeczywistości ważniejsze jest środowisko, które pozwala zespołowi produktowemu na wypracowywanie niezwykłych rozwiązań. Większość firm jednak utrzymuje struktury uniemożliwiające wykorzystanie ludzkiej innowacyjności. Oto instrukcja, dzięki której liderzy będą mogli przeprowadzać transformacje w swoich organizacjach! Martin Eriksson, Mind the Product Cagan i Jones stworzyli kompendium wiedzy o przywództwie produktowym Teresa Torres, Product Talk W tej książce znajdziesz wszystkie informacje, które są Ci potrzebne do stworzenia środowiska sprzyjającego tworzeniu innowacyjnych rozwiązań. Dowiesz się, jak dostrzegać i wykorzystywać naturalne talenty każdego członka zespołu. Zapoznasz się z szeregiem praktycznych wskazówek, dzięki którym zidentyfikujesz wszelkie kwestie organizacyjne i kulturowe utrudniające pracę zespołu produktowego. Prześledzisz też liczne przykłady ułatwiające zrozumienie omawianych przez autorów koncepcji i wdrażanie ich we własnej organizacji. Przede wszystkim jednak nauczysz się tego, co najważniejsze: funkcjonowania przywództwa produktowego. Poznaj sekrety organizacji produktowych światowej klasy i zostań takim liderem, jakiego potrzebuje Twój zespół produktowy! Sprawdź, jak konkretnie działają zespoły produktowe, które odnoszą sukcesy Poznaj techniki rekrutacji i coachingu członków zespołów produktowych Opanuj zasady tworzenia inspirujących wizji produktów i strategii produktowych Naucz się przydzielać zespołom problemy do rozwiązania, a nie funkcjonalności do opracowania Dowiedz się, jak przeprowadzić udaną transformację organizacji produktowej Czytajcie, i to już! Phill Terry, Collaborative Gain Oto przewodnik po przywództwie produktowym, jakiego dotąd wszystkim nam brakowało! Gabrielle Bufrem, VMware Lektura obowiązkowa dla liderów produktu! Felipe Castro, Outcome Edge