Verleger: 8
Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II
David Natingga
Data science jest interdyscyplinarną dziedziną naukową łączącą osiągnięcia uczenia maszynowego, statystyki i eksploracji danych. Umożliwia wydobywanie nowej wiedzy z istniejących danych poprzez stosowanie odpowiednich algorytmów i analizy statystycznej. Stworzono dotąd wiele algorytmów tej kategorii i wciąż powstają nowe. Stanowią one podstawę konstruowania modeli umożliwiających wyodrębnianie określonych informacji z danych odzwierciedlających zjawiska zachodzące w świecie rzeczywistym, pozwalają też na formułowanie prognoz ich przebiegu w przyszłości. Algorytmy data science są postrzegane jako ogromna szansa na zdobycie przewagi konkurencyjnej, a ich znaczenie stale rośnie. Ta książka jest zwięzłym przewodnikiem po algorytmach uczenia maszynowego. Jej cel jest prosty: w ciągu siedmiu dni masz opanować solidne podstawy siedmiu najważniejszych dla uczenia maszynowego algorytmów. Opisom poszczególnych algorytmów towarzyszą przykłady ich implementacji w języku Python, a praktyczne ćwiczenia, które znajdziesz na końcu każdego rozdziału, ułatwią Ci lepsze zrozumienie omawianych zagadnień. Co więcej, dzięki książce nauczysz się właściwie identyfikować problemy z zakresu data science. W konsekwencji dobieranie odpowiednich metod i narzędzi do ich rozwiązywania okaże się dużo łatwiejsze. W tej książce: efektywne implementacje algorytmów uczenia maszynowego w języku Python klasyfikacja danych przy użyciu twierdzenia Bayesa, drzew decyzyjnych i lasów losowych podział danych na klastery za pomocą algorytmu k-średnich stosowanie analizy regresji w parametryzacji modeli przewidywań analiza szeregów czasowych pod kątem trendów i sezonowości danych Algorytmy data science: poznaj, zrozum, zastosuj!
John Paul Mueller, Luca Massaron
Zestaw algorytmy z ich zastosowaniami Zdobądź umiejętności posługiwania się algorytmami Naucz się wykorzystywać Pythona do testowania algorytmów Myśl za pomocą algorytmów Ten jasny i przystępny przewodnik pokazuje, w jaki sposób algorytmy wpływają na nasze codzienne życie - od interakcji online po osobistą komunikację. Są również niezwykle ważne, jeśli chodzi o podejmowanie różnego rodzaju decyzji. Jeśli chcesz wiedzieć, jak korzystać z procedur rozwiązywania problemów w prawdziwym świecie, książka Algorytmy dla bystrzaków zagwarantuje Ci doskonałe wprowadzenie do tej fascynującej, wszechobecnej dziedziny. W książce: Operacje na danych Projektowanie algorytmów Podstawy teorii grafów Zarządzanie danymi o dużej objętości Upraszczanie złożonych algorytmów
Algorytmy i struktury danych - ćwiczenia. Część I. Analiza i techniki projektowania algorytmów
Anna Borowska
Niniejszy skrypt jest przeznaczony dla Czytelników zainteresowanych projektowaniem efektywnych algorytmów, w tym przede wszystkim dla studentów studiów informatycznych. Może także posłużyć jako podręcznik do samodzielnej nauki dla uczniów szkół średnich pasjonujących się programowaniem lub jako wskazówka przy pisaniu konspektu do przedmiotu algorytmy i struktury danych. Część I skryptu prezentuje podstawy współczesnych metod projektowania i analizy algorytmów. Planowana część II – Struktury danych – będzie zawierała algorytmy wykorzystujące podstawowe struktury danych, takie jak listy, grafy i drzewa.
Algorytmy i struktury danych. Kurs video. Java, JavaScript, Python
Artur Kulesza
Obierz kurs na... myślenie algorytmiczne Algorytm jest pojęciem ściśle związanym z programowaniem. Jak podaje definicja, algorytm to skończony ciąg jasno zdefiniowanych czynności koniecznych do wykonania pewnego rodzaju zadań. W efekcie ich wykonania następuje rozwiązanie postawionego problemu. Brzmi informatycznie? Oczywiście - wszak algorytm może zostać zaimplementowany w postaci programu komputerowego. Może, ale nie musi. Myślenie algorytmiczne jest przede wszystkim myśleniem matematycznym, nastawionym na rozwiązanie zadania. Dopiero potem informatycznym. Czy wiesz, że jednym z pierwszych etapów rekrutacji do największych na świecie firm technologicznych, takich jak Google, Facebook, Microsoft czy Amazon, jest rozwiązywanie problemu algorytmicznego na tablicy? Bez użycia komputera... Nie dzieje się tak przypadkiem. Kto bowiem potrafi myśleć algorytmicznie i udowodnić to kredą czy mazakiem na tablicy, ten poradzi sobie z każdym zadaniem programistycznym. I ten może nazywać siebie programistą wszechstronnym. Programistą analitycznym. Bardzo pożądanym na rynku pracy. Myślenia algorytmicznego można się nauczyć. W ramach tego kursu pokażemy Ci jak. Jesteś gotów wejść z nami na wyższy poziom programowania? Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Ten kurs video: Wprowadza w zagadnienia związane z myśleniem algorytmicznym Przedstawia, jak mogą wyglądać struktury danych Przybliża algorytmy sortowania Zapoznaje z teorią grafów Pozwala poćwiczyć programowanie dynamiczne Co więcej... Na koniec czeka Cię omówienie najczęstszych błędów popełnianych podczas rozwiązywania zadań na platformach rekrutacyjnych, a także poprawne rozwiązanie jednego z nich Algorytmy i struktury danych. Kurs video. Java, JavaScript, Python ukończysz z podstawową znajomością algorytmów i struktur danych. Będziesz samodzielnie rozwiązywać podstawowe problemy algorytmiczne, a także szacować ich złożoność obliczeniową. Algorytm najpierw, wdrożenie później Jeśli myślisz, że w programowaniu najważniejsze są znajomość języków, operowanie frameworkami i myszkowanie po bibliotekach, to... masz rację i mylisz się równocześnie. Masz rację, ponieważ bez wymienionych umiejętności trudno być programistą „praktycznym”, czyli takim, który wyczarowuje kolejne linijki działającego kodu. Mylisz się, ponieważ nawet najdłuższy ciąg znaków jest bez sensu, jeśli... jest bez sensu. Celem pisania kodu jest stworzenie działających rozwiązań konkretnych problemów. Tworzone oprogramowanie ma być użytkowe. Reagować na zasadzie „jeśli wystąpi zdarzenie A, to zareagować należy B, w przypadku gdy X, albo C, w przypadku gdy Y”. To jest zrąb algorytmu. Napisać czy narysować można go dowolnie - na kartce, na tablicy, na komputerze. Ważne, by działał. By był skuteczny. Umiejętność tworzenia takich algorytmów to poziom wyżej w programowaniu. To zdolność, która odróżnia programistę wyjątkowego od przeciętnego i która nigdy się nie zdezaktualizuje - myślenie logiczne, analityczne jest zawsze w programistycznej modzie.
Algorytmy. Ilustrowany przewodnik
Aditya Bhargava
Aby projektować aplikacje, nie wystarczy poznać kilka języków programowania i opanować zestaw narzędzi deweloperskich. Konieczna jest jeszcze wiedza o tym, w jaki sposób rozwiązać dany problem, innymi słowy, trzeba poznać algorytmy. Naturalnie w praktyce programistycznej stosuje się ograniczony zestaw algorytmów. Zostały one już dawno przeanalizowane i przetestowane. Opisano je w wielu trudnych książkach najeżonych niezrozumiałymi schematami i dowodami z pogranicza matematyki, statystyki i jeszcze kilku innych nieprzystępnych dziedzin. Jeśli chcesz po prostu zrozumieć działanie algorytmów, a nie masz ochoty na mozolne przedzieranie się przez setki trudnych stron, to trzymasz w ręku właściwą książkę! Dzięki temu interesującemu, przystępnemu podręcznikowi szybko przyswoisz sobie najważniejsze pojęcia i łatwo zrozumiesz, w jaki sposób algorytmy pomagają w rozwiązywaniu problemów programistycznych. Pokazano w nim słabe i mocne strony najważniejszych algorytmów. Nie zabrakło przydatnych schematów i przykładowych fragmentów kodu napisanego w Pythonie. Książkę tę szczególnie docenią programiści samoucy, inżynierowie i każdy, kto chce zyskać wiedzę o algorytmach. W tej książce przedstawiono między innymi: wyjaśnienie takich pojęć, jak tablice skrótów, listy powiązane, rekurencja, algorytmy sortowania, problem komiwojażera, algorytmy zachłanne, analiza szybkości algorytmów metodą dużego O, algorytmy grafów, w tym algorytm wyszukiwania wszerz i algorytm Dijkstry, algorytm KNN służący do uczenia maszynowego. Poznaj algorytmy i przekonaj się, jak bardzo są przydatne!
Massimo Bertaccini
Naruszenie bezpieczeństwa systemu lub poufności danych to nie tylko kwestia utraty ważnych informacji, strat finansowych czy wizerunkowych. W skrajnych wypadkach może to być sprawa zdrowia i życia wielu ludzi. W świecie, w którym rozmaici przestępcy doskonalą swój arsenał, kryptografia i cyberbezpieczeństwo nabierają nowego znaczenia, a umiejętność efektywnej implementacji algorytmów kryptograficznych kolejnych generacji staje się cennym atutem. Ta książka ułatwi studentom i inżynierom zrozumienie zasad działania algorytmów kryptograficznych następnej generacji. Przedstawiono w niej koncepcje algorytmów symetrycznych i asymetrycznych, jak również omówiono wszystkie nowoczesne techniki uwierzytelniania, przekazywania danych i wyszukiwania danych szyfrowanych. Wyjaśniono także techniki ochrony przed szpiegowaniem i hakerami. Zaprezentowano informacje o algorytmach Evolute o wiedzy zerowej, konsensusie w technologii blockchain, krzywych eliptycznych, kryptografii kwantowej i wyszukiwaniu homomorficznym. Nie zabrakło wyczerpującej prezentacji technik ataków i kryptoanalizy ważniejszych algorytmów stosowanych w informatyce. W książce między innymi: kluczowe koncepcje kryptografii, algorytmy, protokoły i standardy efektywna implementacja algorytmów kryptograficznych nowe schematy i protokoły dla technologii blockchain i kryptowalut pionierskie algorytmy kryptografii kwantowej przeprowadzanie ataków na zaszyfrowane dane Algorytmy: poznaj serce kryptografii nowej generacji!
Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie
Shannon W. Bray
Dzięki kryptografii możemy w dużym stopniu zabezpieczyć swoje dane. Z szyfrowaną komunikacją wiążą się jednak kontrowersje i sprzeczności interesów. Przestępcy, ale również rządy, policja i służby wywiadowcze dążą do uzyskania możliwości wglądu we wszystkie formy komunikacji. Świat toczy wojnę o to, co można zaszyfrować, co powinno być zaszyfrowane i kto powinien dysponować kluczem pozwalającym odczytać zaszyfrowane wiadomości należące do innej osoby. W tej sytuacji zrozumienie, czym jest szyfrowanie, jak je stosować i jak się upewniać co do autentyczności i poufności otrzymywanych danych, staje się niezwykle ważne. Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do kryptografii i bibliotek kryptograficznych Pythona. Omówiono tu podstawowe koncepcje z tej dziedziny, najważniejsze algorytmy i niezbędny zakres podstaw matematycznych: liczby pierwsze, teorię grup czy generatory liczb pseudolosowych. Wyjaśniono, czym są poufność, autentyczność i integralność wiadomości. Zaprezentowano najciekawsze biblioteki kryptograficzne Pythona i dokładnie pokazano, w jaki sposób można je wykorzystywać we własnych implementacjach. Wiele z prezentowanych koncepcji, między innymi kryptografia klucza publicznego i implementacja kryptografii krzywych eliptycznych, zostało przedstawionych w praktyce, za pomocą kodu Pythona, tak aby można było wymieniać dane w bardzo bezpiecznym formacie przez niezabezpieczony kanał. W książce: podstawy Pythona i kryptografii protokoły kryptograficzne i matematyka kryptograficzna kryptoanaliza za pomocą kodu Pythona kryptografia wizualna: biblioteki, algorytmy, tryby kodowania integralność wiadomości tworzenie rozwiązań kryptograficznych w Pythonie Masz coś do ukrycia? Zaszyfruj to w Pythonie!
Algorytmy słowotwórczego parafrazowania
Anna Obrębska
Prezentowana publikacja została podporządkowana kilku celom badawczym. Pierwszy z nich to zbadanie komunikacyjnej akceptowalności poszczególnych typów słowotwórczych parafraz w języku polskim. Drugim z celów było ukazanie przemian, jakie dokonują się w układach predykatowo-argumentowych w procesie derywacji i wzajemnych zależności, jakie występują pomiędzy elementami predykatowo-argumentowej struktury komunikatu w derywacie, jak i też w jego słowotwórczej parafrazie. Kolejnym celem było odnalezienie algorytmów automatycznego parafrazowania tekstu przy użyciu morfemów słowotwórczych. Każdy rodzaj komunikacyjnie akceptowalnej parafrazy słowotwórczej został opatrzony mechanizmem parafrazowania, który jednocześnie stanowi schematyczny algorytm automatycznego parafrazowania tekstu. Książka ma za zadanie ukazywać możliwości i ograniczenia w zakresie komputerowego parafrazowania tekstów języka naturalnego. Ze względu na istnienie bardzo dużej ilości sposobów tworzenia parafraz przedmiotem zainteresowania stały się w tej pracy jedynie mechanizmy parafrazowania słowotwórczego. Monografia jest osadzona w metodologii gramatyki komunikacyjnej, której zasadnicze założenia zostały przedstawione w początkowej części publikacji.