Publisher: 24
Język polski. Tablice gimnazjalisty
Praca zbiorowa
Potrzebujesz korepetycji z polskiego? Szybkiej pomocy przed klasówką? Język polski. Tablice gimnazjalisty to idealna powtórka z polskiego dla gimnazjalistów w formie wygodnych i przejrzystych tablic. Seria "OLDSCHOOL - stara dobra szkoła" została przygotowana przez doświadczonych korepetytorów i metodyków, a wszystkie publikacje są konsultowane z nauczycielami i poddawane testom przez samych gimnazjalistów. Główne zalety tablic OldSchool: wszystkie istotne zagadnienia gimnazjalne w pigułce informacje o języku, częściach mowy i słowotwórstwie formy wypowiedzi, środki stylistyczne, rodzaje i gatunki literackie nowoczesna szata graficzna, ilustracje prezentacja treści ułatwiająca zapamiętywanie Wiesz, jak jest. Egzamin gimnazjalny tylko z OLDSCHOOL!
Język polski. Tablice maturzysty
Praca zbiorowa
Potrzebujesz korepetycji z języka polskiego? Powtórki przed maturą? Szybkiej pomocy przed klasówką? Język polski. Tablice maturzysty to idealna powtórka z polskiego dla maturzystów w formie wygodnych i przejrzystych tablic. Seria "OLDSCHOOL - stara dobra szkoła" została przygotowana przez doświadczonych korepetytorów i metodyków, a wszystkie publikacje są konsultowane z nauczycielami i poddawane testom przez samych maturzystów. Główne zalety tablic OldSchool: wszystkie istotne zagadnienia z jezyka polskiego w pigułce przegląd epok, najważniejsze dzieła, lektury informacje o autorach, nurtach literackich i artystycznych nowoczesna szata graficzna, ilustracje prezentacja treści ułatwiająca zapamiętywanie Domowe korepetycje tylko z OLDSCHOOL!
Język polski Wileńszczyzny i Kresów północno-wschodnich XVI-XX w. Prace językoznawcze, t. 2
Zofia Kurzowa
Wstęp Rozdział I Zarys dziejów ziem północnokresowych, społeczne i narodowościowe warunki kształtowania się języka polskiego Dzieje polityczno-społeczne i kulturalne Obszary etniczne. Ludność. Świadomość narodowa. Język Rozdział II Rozwój badań nad językiem polskim kresów północno-wschodnich Język pisarzy północnokresowych Dialekt północnokresowy a gwara wileńska Substrat białoruski i litewski; kontakty z innymi językami Cechy dialektu północnokresowego Wpływ dialektu północnokresowego na polski język literacki Gwary ludowe na Wileńszczyźnie Gwary pogranicza polsko-białorusko-litewskiego Sprawy terminologiczne Rozdział III Dialekt północnokresowy w XVI-XVIII w. Fonetyka Wokalizm Konsonantyzm Słowotwórstwo Rzeczowniki Przymiotniki Przysłówki Złożenia Czasowniki Partykuły Fleksja Wahania w rodzaju gramatycznym rzeczowników Oboczności spółgłoskowe w tematach rzeczownikowych Odmiana rzeczowników Osobliwa odmiana niektórych rzeczowników męskich Odmiana przymiotników i imiesłowów przymiotnikowych Odmiana zaimków Odmiana liczebników Odmiana czasowników Niektóre zagadnienia składni Syntaktyczne użycie przypadków Syntaktyczne użycie przyimków Konstrukcje wypowiedzenia złożonego Konstrukcje typu: nie... jedno, tylko, aż Rozdział IV Dialekt północnokresowy XIX-XX w. Fonetyka Wokalizm Konsonantyzm Akcent Słowotwórstwo Fleksja Niektóre zagadnienia składni Rozdział V Sytuacja językowa i narodowa Polaków na Litwie i Białorusi po II wojnie światowej Rozdział VI Słownik Uwagi wstępne Słownik regionalizmów Frazeologia Słownik rusycyzmów Geograficzne zasięgi regionalizmów północnokresowych Leksykalne różnice dialektów kulturalnych Litwy i Warszawy Archaizmy Regionalne innowacje wyrazowe Zapożyczenia Semantyczna charakterystyka słownictwa Zakończenie Bibliografia
Jared P. Lander
Obliczenia statystyczne dla programistów, naukowców, analityków, użytkowników Excela i innych Przy użyciu języka R możesz budować skuteczne modele statystyczne i znaleźć odpowiedzi na wiele spośród najtrudniejszych pytań. Tworzony w ramach open source język R tradycyjnie uważany jest za trudny do opanowania dla nie-statystyków, zaś większość dostępnych książek zakłada zbyt dużą już obecną wiedzę na ten temat, aby były prawdziwie pomocne. Rozwiązaniem tego problemu jest ten tytuł: R dla każdego. Opierając się na swoich rozległych doświadczeniach w nauczaniu nowych użytkowników, Jared P. Lander przygotował doskonały tutorial dla każdego, kto dopiero wkracza w świat programowania i modelowania statystycznego. Przewodnik ten, zaplanowany tak, aby nauka była prosta i intuicyjna, skupia się na tych 20 procentach funkcjonalności R, których potrzebujemy, aby móc zrealizować 80 procent nowoczesnych zadań. Wykład rozpoczyna się od absolutnych podstaw, oferując liczne ćwiczenia praktyczne i przykładowy kod. Trzeba pobrać i zainstalować R; poznać środowisko; opanować podstawowe sterowanie programu, importowanie danych, przetwarzanie ich i wizualizację, a także wykonywanie podstawowych testów. Następnie na tym fundamencie można konstruować pełne modele, zarówno liniowe, jak i nieliniowe i używać technik drążenia danych. A na koniec sprawimy, aby nasz kod był reprodukowalny przy użyciu LaTeX, RMarkdown oraz Shiny. Po ukończeniu lektury nie będziesz po prostu wiedział, jak pisać programy w R będziesz gotów rozwiązywać problemy statystyczne, na których ci zależy. JARED P. LANDER zajmuje stanowisko Chief Data Scientist w Lander Analytics, zlokalizowanej w Nowym Jorku firmie specjalizującej się w analizach statystycznych i usługasz szkoleniowych, jednej z organizatorów New York Open Statistical Programming Meetup największego na świecie spotkanie użytkowników i twórców R oraz New York R Conference. Jest wykładowcą statystyki na Uniwersytecie Columbia. Posiadając dyplom M.A. z Uniwersytetu Columbia w dziedzinie statystyki oraz B.S. z matematyki uzyskany w Muhlenberg College, ma doświadczenie zarówno w badaniach naukowych, jak i komercyjnych zastosowaniach. Jared często występuje na różnorodnych konferencjach i spotkaniach na całym świecie. Jego artykuły na temat statystyki można znaleźć na stronie jaredlander.com. Jego prace są cytowane w takich czasopismach, jak Forbes i Wall Street Journal.
Język R i analiza danych w praktyce. Wydanie II
Nina Zumel, John Mount
Analiza danych albo nauka o danych jest interdyscyplinarną dziedziną, dzięki której hipotezy i dane przekształca się w zrozumiałe przewidywania. Predykcyjna analiza danych przynosi wymierne korzyści w wielu dziedzinach, od polityki począwszy, a na udzielaniu kredytów skończywszy. Osobą odpowiedzialną za tę magię jest analityk danych - człowiek, który zbiera i przygotowuje dane, wybiera technikę modelowania, pisze kod, weryfikuje wyniki swojej pracy, wreszcie komunikuje je interesariuszom. Jak widać, profesja analityka danych jest wyjątkowo atrakcyjna i wyjątkowo wymagająca. Aby określić umiejętności praktyczne wymagane w zawodzie analityka danych, najlepiej prześledzić realizacje konkretnych projektów z wykorzystaniem rzeczywistych danych. Ta książka jest samouczkiem prezentującym praktyczne aspekty dziesiątek technik, które wykorzystują profesjonalni analitycy danych. Główny nacisk autorzy położyli na zadania: ich zaplanowanie, przygotowanie, realizację i prezentację wyników. Dzięki praktycznemu podejściu z tej pozycji skorzystają zarówno analitycy biznesowi, jak i badacze danych. Pokazano tu, w jakich przypadkach i w jaki sposób należy stosować techniki statystyczne oraz metody uczenia maszynowego. W każdym rozdziale omówiono nowe narzędzia w kontekście rzeczywistych, praktycznych projektów. W rezultacie powstał potężny zbiór przydatnych ćwiczeń napisanych w języku R, opatrzonych wartościowymi wskazówkami, komentarzami i podpowiedziami. W książce między innymi: zasady zarządzania procesem analizy danych zadania analityka danych przekształcanie danych w celu przygotowania ich do analizy techniki statystyczne i metody uczenia maszynowego w języku R zaawansowane metody modelowania tajniki skutecznego prezentowania wyników analiz R: jesteś gotów na właściwe wyniki analizy danych?
Język R. Kompletny zestaw narzędzi dla analityków danych
Hadley Wickham, Garrett Grolemund
Analiza danych jest stosunkowo młodą, interdyscyplinarną dziedziną, której celem jest wydobycie i wykorzystanie wiedzy ukrytej w surowych danych pozyskanych z różnych źródeł. Można w ten sposób zrozumieć istotę zjawisk, przewidzieć wystąpienie zdarzeń czy pozyskać informacje niedostępne w inny sposób. W wielu przypadkach wnioski wyciągnięte z analizy danych okazują się bezcenne, co doceniają profesjonaliści z licznych branż. Przygotowanie danych, przeanalizowanie ich i odpowiednie przedstawienie płynącej z nich wiedzy bywa sporym wyzwaniem, jednak dzięki takim narzędziom jak język R i związane z nim pakiety zadanie to staje się znacząco prostsze. Niniejsza książka jest przystępnie napisanym przewodnikiem po języku R i narzędziach służących do analizy danych. Zawarto tu wyczerpujące wprowadzenie do języka R, programu RStudio i tidyverse. Zaprezentowano zestaw pakietów R, które znacznie poprawiają komfort pracy podczas analizy danych. Wyjaśniono znaczenie poszczególnych etapów analizy danych: ich importowania, oczyszczania, przekształcania, modelowania, wizualizowania, a także skutecznego komunikowania wiedzy płynącej z danych. Mimo że książka dotyczy narzędzi programistycznych, skorzystają z niej nie tylko programiści. Doceni ją każdy, kto chce zyskać solidne podstawy przygotowania i analizy danych. Najważniejsze zagadnienia: przekształcanie zbiorów danych techniki analizy danych w języku R eksplorowanie danych, formułowanie i testowanie hipotez integracja opisów, kodu i wyników badań w języku R Markdown graficzna prezentacja danych z wykorzystaniem ggplot2 R — wszystko, czego potrzebujesz w profesjonalnej analizie danych!
Język R. Receptury. Analiza danych, statystyka i przetwarzanie grafiki. Wydanie II
JD Long, Paul Teetor
Język R jest potężnym narzędziem używanym w statystyce, przetwarzaniu grafiki i programowaniu statystycznym; stanowi konkurencję dla komercyjnych systemów do obliczeń tego rodzaju. Zawiera wszystkie narzędzia, których potrzebują statystycy. Równocześnie jest to specyficzny język, przez co jego użytkowanie może sprawiać problemy. Zarówno proste, jak i złożone zadania są łatwe do wykonania, jeśli tylko wiadomo, w jaki sposób je zrobić. Jeżeli jednak trzeba stopniowo dochodzić do właściwego rozwiązania, może to kosztować sporo cierpliwości i zniechęcać. Oto zbiór 275 receptur instruktażowych, z których każda pomaga w rozwiązaniu konkretnego problemu. Wszystkie zostały starannie przetestowane i wielokrotnie dowodziły swojej przydatności. Każda z omawianych receptur została poprzedzona krótkim wprowadzeniem i omówieniem zastosowanych mechanizmów działania. Nie jest to klasyczny podręcznik programowania, jednak z pewnością przyśpieszy naukę praktycznego wykorzystania możliwości R. Jeśli masz już pewne doświadczenie z tym językiem, odświeżysz swoją wiedzę i uzyskasz szerszą perspektywę. Wśród receptur znajdziesz obejmujące szeroki zakres zadania - od podstawowych operacji na danych wejściowych i wyjściowych, poprzez statystykę ogólną, aż po grafikę i regresję liniową. Dowiesz się również, jak wykorzystać język R do wizualizacji danych za pomocą ciekawych wykresów graficznych. W tej książce między innymi: przygotowywanie danych wejściowych i upraszczanie danych wyjściowych macierze, listy, wektory czynnikowe, ramki danych testy statystyczne, przedziały ufności, prawdopodobieństwa modele statystyczne z wykorzystaniem regresji liniowej i analizy wariancji stosowanie zaawansowanych technik statystycznych R: błyskawicznie osiągniesz znakomite wyniki!
Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund
Aby w pełni wykorzystać potencjał danych i przekształcać je w wartościową wiedzę, musisz się posługiwać odpowiednimi narzędziami. Szczególnie przyda Ci się znajomość języka R, który pozwala na efektywne wykonywanie zadań, od importowania surowych danych po komunikowanie uzyskanych wyników w zrozumiały sposób. Oto drugie, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika dla analityków danych. Dzięki niemu dowiesz się, w jaki sposób używać języka R do importowania, przekształcania i wizualizowania danych, a także do przekazywania uzyskanych wyników analizy. Nauczysz się też rozwiązywać najczęściej występujące problemy, a liczne ćwiczenia ułatwią Ci utrwalenie zdobytej wiedzy. Omówiono tu najnowsze funkcje języka i najlepsze praktyki w data science. Zaprezentowano również zasady korzystania z wielu bibliotek języka R, na przykład tidyverse, służącej do pobierania informacji z różnych źródeł. Dzięki tej książce nauczysz się: wizualizować, czyli tworzyć wykresy na potrzeby eksploracji danych przekształcać, czyli pracować z różnymi typami zmiennych importować, czyli pobierać dane w formie wygodnej do analizy programować, czyli rozwiązywać problemy z danymi za pomocą języka R przekazywać informacje, czyli pracować z użyciem Quarto To zaskakująco dobra aktualizacja światowej klasy przewodnika po danologii z użyciem języka R! Emma Rand, University of York