Suchergebnisse
UML 2.x. Ćwiczenia zaawansowane
Stanisław Wrycza, Bartosz Marcinkowski, Jacek Maślankowski
Poznaj najnowszy standard języka UML Naucz się w pełni wykorzystywać jego możliwości Rozszerz swoją wiedzę o zagadnienia zaawansowane i profile Zostań ekspertem dzięki praktycznym przykładom Dowiedz się, jak użyteczny jest język UML! Modelowanie systemów informatycznych w oparciu o język UML znalazło wiele zastosowań i jest obecnie przedmiotem nauczania na kierunkach informatycznych wielu światowych uczelni. UML stał się również inspiracją do opracowania licznych standardów branżowych, przyjmujących postać profili tego języka. Dla analityków, projektantów oraz inżynierów systemów informatycznych najważniejszy jest bez wątpienia SysML, ułatwiający projektowanie aplikacji technicznych w oparciu o architekturę języka UML. Choć UML zyskał w ostatnich latach status standardu i stał się narzędziem wykorzystywanym przy tworzeniu wielu projektów informatycznych, jego architektura może stanowić poważne wyzwanie dla użytkowników, a zastosowanie jego profili w projektowaniu aplikacji i systemów może prowadzić do dalszych komplikacji. Nauki języka nie ułatwia również fakt, że podlega on stałej ewolucji, przejawiającej się w licznych udoskonaleniach i rozszerzeniach kolejnych wersji standardu UML. Osoby zainteresowane rozszerzeniem swojej wiedzy na temat UML-a oraz poznaniem bardziej zaawansowanych zagadnień związanych z jego używaniem powinny sięgnąć po książkę "UML 2.x. Ćwiczenia zaawansowane". Znajdą w niej dużo innowacyjnych przykładów zastosowania języka i praktycznych zadań utrwalających wiadomości oraz ułatwiających wdrażanie ich w codzienną praktykę projektowania czy analizowania systemów informatycznych. Autorzy nie ograniczyli się do najbardziej typowych aplikacji, lecz zaprezentowali sposoby wykorzystania UML-a w bardzo różnych dziedzinach gospodarki elektronicznej, przedstawiając między innymi zagadnienia związane z planowaniem akcji marketingowej, sterowaniem ruchem pojazdów oraz tworzeniem rozmaitych systemów rezerwacyjnych czy serwisów rozliczeniowo-handlowych. Książka jest logiczną kontynuacją cyklu publikacji na temat UML-a i doskonale uzupełnia poprzednie pozycje, umożliwiając poszerzenie wiedzy o wiadomości związane z najnowszymi wersjami języka oraz nowymi obszarami jego używania. Struktura języków UML i SysML Zmiany, uaktualnienia oraz profile UML-a Rodzaje diagramów i ich zastosowania Praktyczne przykłady wykorzystania diagramów Zadania do samodzielnego wykonania Wdrażanie modelowanych systemów i aplikacji
Yuri Diogenes, Dr. Erdal Ozkaya
Przyśpieszenie transformacji cyfrowej oznacza również uelastycznienie zasad pracy zdalnej. W takim środowisku zapewnienie cyberbezpieczeństwa jest trudniejsze, a złośliwe operacje stają się częstsze. Standardowy zestaw zabezpieczeń już nie wystarcza. Organizacje muszą przemyśleć swoje polityki bezpieczeństwa i dostosować je do nowych warunków. Na tym polu przewagę zyskuje się dzięki łączeniu taktyk defensywnych z ofensywnymi. Ta książka jest skierowana do specjalistów IT, którzy zajmują się bezpieczeństwem IT, pentesterów, konsultantów ds. bezpieczeństwa lub tych, którzy chcą działać jako etyczni hakerzy. Podczas lektury przydatna będzie znajomość sieci komputerowych, chmury obliczeniowej i systemów operacyjnych. Dzięki lekturze zdobędziesz aktualne informacje o kluczowych aspektach oceny zagrożeń i stanu systemu bezpieczeństwa, a także o zasadach utrzymywania właściwego stanu zabezpieczeń. Dowiesz się także, jak powinien wyglądać proces reagowania na incydenty. Zapoznasz się z taktykami zespołu czerwonego oraz zespołu niebieskiego, a także z zasadami ich współdziałania. W tej publikacji znajdziesz dogłębne omówienie wzorców rozpoznawania nieregularnych zachowań w organizacji, technik analizy sieci i radzenia sobie ze złośliwym oprogramowaniem. Ta książka pozwoli Ci na ustalenie, jakich mechanizmów kontroli bezpieczeństwa potrzebujesz, jak je wdrożyć, a także jak przeprowadzać poszczególne etapy procesu reagowania na incydenty. W tej książce: łagodzenie skutków incydentów i odzyskiwanie sprawności systemu ochrona obciążeń roboczych i kwestie zerowego zaufania najlepsze narzędzia, takie jak Nmap i Metasploit i framework MITRE ATT&CK bezpieczeństwo tożsamości i egzekwowanie reguł integracja systemów wykrywania zagrożeń z rozwiązaniami SIEM Nie daj się zinfiltrować! Poznaj tajniki cyberbezpieczeństwa!
Cyberbezpieczeństwo i strategie blue teamów. Walka z cyberzagrożeniami w Twojej organizacji
Kunal Sehgal, Nikolaos Thymianis
Organizacja przechowuje dane w miejscu, które jest połączone z jakąś siecią. Zapewnia to ich dostępność, równocześnie jednak naraża je na zagrożenia. Niepożądany dostęp do danych może oznaczać katastrofę dla organizacji, stąd tak ważna jest praca zespołu niebieskiego. Blue team identyfikuje podatności w infrastrukturze i aplikacjach i wdraża procedury bezpieczeństwa. Ta książka zapewni Ci wiedzę, dzięki której z powodzeniem utworzysz blue team w swojej organizacji. Dowiesz się, z jakich defensywnych środków cyberbezpieczeństwa warto skorzystać i jakimi metodami ocenić skuteczność aktualnego stanu zabezpieczeń, dogłębnie zrozumiesz także sposoby działania cyberprzestępców. Lekturę rozpoczniesz od krótkiego przeglądu znaczenia, zadań i składu zespołu niebieskiego, poznasz też ważne techniki i najlepsze praktyki w defensywnej ochronie cyberbezpieczeństwa. Nauczysz się korzystać z metodologii NIST w celu utworzenia planów reagowania na incydenty i dowiesz się, jak je testować. Znajdziesz tutaj również wskazówki, dzięki którym dopasujesz swoje działania ściśle do potrzeb organizacji. Dzięki książce: zrozumiesz rolę blue teamu w organizacji i sposób jego działania dowiesz się, jak wygląda zarządzanie ryzykiem z perspektywy zespołu niebieskiego nauczysz się tworzenia skutecznych strategii obronnych dowiesz się, jak ułożyć dobry program nadzoru przekonasz się, jak kontrole wewnętrzne przyczyniają się do zminimalizowania ryzyka Idealny system i strategia obronna? Zaprojektuj i zbuduj!
Cyfrowa ciemnia. Komputerowy warsztat fotografa
Artur Chmielewski
Fotografia cyfrowa — po mistrzowsku opanuj jej specyfikę! Już ładnych parę lat temu fotografia cyfrowa szturmem podbiła serca fotoamatorów i profesjonalistów, którzy pół swojego wcześniejszego zawodowego życia spędzali zamknięci w ciemni. Do lamusa odeszły sprzęty równie tajemnicze jak tygle alchemików, a ich miejsce zajęły aparat z dużą kartą pamięci oraz komputer z dobrym ekranem i odpowiednim oprogramowaniem: nowa technologia kusiła bogactwem możliwości oraz łatwością dokonywania niemal dowolnych zmian. Jednak współczesne narzędzia, podobnie jak te stosowane przed stuleciem, nie pozwolą na stworzenie arcydzieła z fotki nędznej jakości i nie zastąpią umiejętności oraz talentu jej autora. Dobry fotograf świetnie wie, że podstawą jego pracy jest wykorzystanie światła i uchwycenie nastroju chwili, ale powinien także bezwzględnie dowiedzieć się, jak wykorzystać specyfikę działania aparatów cyfrowych oraz programów do obróbki zdjęć, by uzyskać naprawdę oszałamiający efekt. Z tej książki dowiesz się, czym różnią się od siebie poszczególne formaty zapisu plików w aparatach cyfrowych i co z tego wynika. Jej autor podpowie Ci, jak zbudować właściwy system komputerowy, pozwalający wygodnie pracować nad zdjęciami, a także jak wybrać i skonfigurować oprogramowanie. Z jego pomocą nauczysz się kalibrować barwy i pracować z profilami ICC, usuwać przebarwienia z uporem narzucane przez aparat i wykonywać niezbędne prace w zakresie korekty fotografii. Nie mniej ważnym zagadnieniem szczegółowo omawianym w książce jest kwestia uporządkowania i archiwizacji zdjęć, czyli tworzenia bezpiecznego cyfrowego archiwum. Poznaj wyzwania stojące przed każdym współczesnym wielbicielem fotografowania i odpowiedz na nie już teraz! Co to znaczy "dobre zdjęcie"? Formaty zapisu cyfrowych zdjęć Zarządzanie barwą dla fotoamatorów Sprzęt fotograficzny i system informatyczny Opis zdjęcia w standardzie IPTC Krótki przewodnik po systemach edycyjnych Obróbka niedestruktywna Korekta podstawowych parametrów zdjęcia Archiwum a kopie bezpieczeństwa Specyfika fotografii cyfrowej, czyli dlaczego aparat analogowy i cyfrowy robią inne zdjęcia Warsztat pracy, czyli jak właściwie dobrać sprzęt fotograficzny i system komputerowy Katalogowanie i archiwizacja, czyli jak chronić swoje zdjęcia przed cyfrową nirwaną Fotoniezbędnik cyfrowego wyjadacza! Artur Chmielewski — z wykształcenia informatyk, z pasji i wykonywanego zawodu fotoreporter i dziennikarz. Od przeszło dziesięciu lat fotografuje dla ogólnopolskich tytułów prasowych. Zaczynał w "Życiu Warszawy", skąd przeszedł do magazynu "Stolica", a następnie do tygodnika "Kulisy". Przez kilka lat, od początku istnienia obu tytułów, był związany z "Dziennikiem Polska Europa Świat", a następnie "Dziennikiem Gazetą Prawną". Publikuje m.in. w: "Fakcie", "SuperExpressie", "Newsweeku", "Wprost", "Polityce", "Timesie". Obecnie jako wolny strzelec współpracuje z Polską Agencją Fotografów FORUM. Poza fotografią wydarzeniową uprawia fotoreportaż oraz fotografię studyjną. Portretuje najważniejsze osobistości świata polityki, kultury i sztuki. Współpracuje również z kilkoma magazynami lifestylowymi, dla których fotografuje ekskluzywne wnętrza.
Michael Walker
Przetwarzanie dużych ilości danych daje wiedzę, która leży u podstaw istotnych decyzji podejmowanych przez organizację. Pozwala to na uzyskiwanie znakomitych efektów: techniki wydobywania wiedzy z danych stają się coraz bardziej wyrafinowane. Podstawowym warunkiem sukcesu jest uzyskanie odpowiedniej jakości danych. Wykorzystanie niespójnych i niepełnych informacji prowadzi do podejmowania błędnych decyzji. Konsekwencją mogą być straty finansowe, stwarzanie konkretnych zagrożeń czy uszczerbek na wizerunku. A zatem oczyszczanie jest wyjątkowo ważną częścią analizy danych. Ta książka jest praktycznym zbiorem gotowych do użycia receptur, podanych tak, aby maksymalnie ułatwić proces przygotowania danych do analizy. Omówiono tu takie kwestie dotyczące danych jak importowanie, ocena ich jakości, uzupełnianie braków, porządkowanie i agregacja, a także przekształcanie. Poza zwięzłym omówieniem tych zadań zaprezentowano najskuteczniejsze techniki ich wykonywania za pomocą różnych narzędzi: Pandas, NumPy, Matplotlib czy SciPy. W ramach każdej receptury wyjaśniono skutki podjętych działań. Cennym uzupełnieniem jest zestaw funkcji i klas zdefiniowanych przez użytkownika, które służą do automatyzacji oczyszczania danych. Umożliwiają one też dostrojenie procesu do konkretnych potrzeb. W książce znajdziesz receptury, dzięki którym: wczytasz i przeanalizujesz dane z różnych źródeł uporządkujesz dane, poprawisz ich błędy i uzupełnisz braki efektywnie skorzystasz z bibliotek Pythona zastosujesz wizualizacje do analizy danych napiszesz własne funkcje i klasy do automatyzacji procesu oczyszczania danych Prawdziwą wartość mają tylko oczyszczone i spójne dane!
Dane testowe. Teoria i Praktyka
Radosław Smilgin, Anna Piaskowy
Książka, której nie może zabraknąć w biblioteczce ambitnego programisty! Programowanie nierzadko uchodzi za sztukę magiczną, jednak nawet najbardziej pomysłowa aplikacja okaże się bezużyteczna, gdy znajdzie się w niej choć jeden poważny błąd — powodujący, że działanie programu będzie niezgodne z oczekiwaniami twórców i użytkowników. Dlatego nie mniej istotną kwestią jest należyte sprawdzenie poprawności oprogramowania. Takie działanie pozwoli nam zyskać pewność, że otrzymane za jego pomocą wyniki będą w pełni pokrywały się z przyjętymi założeniami. Zadanie to nie jest wcale tak banalne, jak mogłoby się wydawać, a zlekceważenie etapu testów może kosztować znacznie więcej, niż gotowi jesteśmy zapłacić. Niestety, tematyce tej nie poświęca się zwykle odpowiednio dużo uwagi, co można łatwo stwierdzić, przeglądając dostępne na rynku opracowania dotyczące testowania aplikacji. Chlubnym wyjątkiem jest tu książka "Dane testowe. Teoria i praktyka", w całości poświęcona metodologii przygotowywania i praktycznego wykorzystywania danych testowych, które zapewniają maksymalną niezawodność oraz bezpieczeństwo działania programów. Autor wprowadza Czytelnika w teoretyczne podstawy definiowania i generowania tego rodzaju danych, lecz prezentuje również przykłady i możliwości zastosowania opisywanych technik w praktyce. Dzięki temu każdy programista i tester będzie mógł skrócić czas sprawdzania poprawności działania aplikacji i uniknie szeregu typowych błędów oraz zaniechań, popełnianych zwykle w tym nierzadko bardzo skomplikowanym procesie. Podstawowe typy danych i związane z nimi błędy Techniki projektowania testów Definiowanie danych testowych Zarządzanie danymi i rozwiązywanie problemów Praktyczne przykłady danych testowych i ich wykorzystanie Sposoby pozyskiwania rzeczywistych danych Samodzielne generowanie danych testowych
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. 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!