Publisher: 8
Sandra Nikoniuk
Druga połowa XIX wieku. Polska pod zaborami, objęta cenzurą i powstaniem styczniowym. Dziewiętnastoletnia Łucja Kolebowska od dziecka pracuje we dworze hrabiostwa Kościeszewskich. Trafiła tam jako dwunastoletnia dziewczynka i dzięki swojej sile charakteru oraz przebojowości szybko zaskarbiła sobie sympatię i przyjaźń hrabiny Rozalii. Pod jej nadzorem nauczyła się czytać i pisać oraz otrzymała wykształcenie znacznie przewyższające jej status. Jednak Kościeszanka, a raczej ,,dom cieni" jak zwykła nazywać go Łucja, nie jest przyjaznym miejscem. Hrabina to kobieta samotna i szalona. Jej małżeństwo to czysta fikcja, kontrakt, do którego została zmuszona przed laty. Uzależniona od opium, całe dnie spędza zamknięta w swoich dusznych pokojach. Łucja odkrywa, że skrywa ona pewien sekret, który z pewnością mógłby wywołać skandal wśród łódzkiej socjety...
Sandra Nikoniuk
Druga połowa XIX wieku. Polska pod zaborami, objęta cenzurą i powstaniem styczniowym. Dziewiętnastoletnia Łucja Kolebowska od dziecka pracuje we dworze hrabiostwa Kościeszewskich. Trafiła tam jako dwunastoletnia dziewczynka i dzięki swojej sile charakteru oraz przebojowości szybko zaskarbiła sobie sympatię i przyjaźń hrabiny Rozalii. Pod jej nadzorem nauczyła się czytać i pisać oraz otrzymała wykształcenie znacznie przewyższające jej status. Jednak Kościeszanka, a raczej ,,dom cieni" jak zwykła nazywać go Łucja, nie jest przyjaznym miejscem. Hrabina to kobieta samotna i szalona. Jej małżeństwo to czysta fikcja, kontrakt, do którego została zmuszona przed laty. Uzależniona od opium, całe dnie spędza zamknięta w swoich dusznych pokojach. Łucja odkrywa, że skrywa ona pewien sekret, który z pewnością mógłby wywołać skandal wśród łódzkiej socjety...
Szepty przyszłości. Rodzinne sekrety 3
Magdalena Kołosowska
Prawda nie zawsze jest pożądana. W progu domu Elżbiety i Jerzego staje nieznajoma nastolatka. Ela przeżywa szok widzi w dziewczynie siebie sprzed lat. Wiktoria oznajmia, że jest córką zaginionej przed laty Patrycji i chce wiedzieć, dlaczego jej matka uciekła kiedyś z domu i przez całe życie skrywała przed córką tajemnice o ojcu i o rodzinie. Nawet, kiedy okazuje się, że dziewczyna jest wnuczką Elżbiety i Jerzego, nie jest zainteresowana, by jej życie w jakikolwiek sposób się zmieniło. Chce zostawić za sobą wszystko, co się ostatnio wydarzyło, i bezpiecznie wrócić do świata, w jakim dotąd żyła. Życie jest jednak nieprzewidywalne. Czy w obliczu zaistniałego niebezpieczeństwa Wiktoria zmieni zdanie? Zrozumie, co jest ważne w życiu? I wreszcie czy to już zakończy złą passę tej rodziny? Bohaterowie przekonują się, że nic nie jest dane raz na zawsze, a jedyne co jest pewne, to niepewność. Życie to pasmo ciągłych zmian. Polecam gorąco to niepokojące zamknięcie cyklu. Będziecie wielokrotnie zaskoczeni! Czytaśka
M.M. Perr
W gęstym lesie otaczającym małą miejscowość Buków wydarza się tragedia. Na jednym z drzew zostaje znalezione wiszące ciało dziewiętnastoletniej Jagody. Związane ręce dziewczyny i jej obrażenia wskazują, że doszło do morderstwa. Ponieważ matka ofiary kategorycznie odmawia współpracy z lokalną policją, do sprawy przydzieleni zostają podkomisarz Robert Lew oraz aspirantka Sonia Czech z Warszawy. Gdy śledztwo nabiera tempa, w Bukowie dochodzi do kolejnych tajemniczych śmierci...
M.M. Perr
W gęstym lesie otaczającym małą miejscowość Buków wydarza się tragedia. Na jednym z drzew zostaje znalezione wiszące ciało dziewiętnastoletniej Jagody. Związane ręce dziewczyny i jej obrażenia wskazują, że doszło do morderstwa. Ponieważ matka ofiary kategorycznie odmawia współpracy z lokalną policją, do sprawy przydzieleni zostają podkomisarz Robert Lew oraz aspirantka Sonia Czech z Warszawy. Gdy śledztwo nabiera tempa, w Bukowie dochodzi do kolejnych tajemniczych śmierci...
Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego
Aileen Nielsen
Analiza szeregów czasowych zyskuje na znaczeniu. Wraz z postępującą digitalizacją danych służby zdrowia, rozwojem inteligentnych miast czy upowszechniającym się internetem rzeczy staje się coraz bardziej potrzebna. Obiecującym rozwiązaniem jest analiza szeregów czasowych metodami wspomaganymi uczeniem maszynowym. Techniki te umożliwiają skuteczne monitorowanie i wykorzystywanie coraz większych zbiorów danych. Być może ich zastosowanie do pracy z szeregami czasowymi wydaje się nieoczywiste, jednak bez analiz szeregów czasowych nie można w pełni wykorzystać zebranych danych. Ta książka jest szerokim, aktualnym i praktycznym przeglądem metod analizy szeregów czasowych, w którym ujęto pełny potok przetwarzania danych czasowych i modelowania. Zaprezentowano w niej rzeczywiste przypadki użycia tych metod i zilustrowano je obszernymi fragmentami znakomicie zaprojektowanego kodu w językach R i Python. Znalazły się tutaj praktyczne wskazówki ułatwiające rozwiązywanie najczęstszych problemów występujących w inżynierii danych czasowych i ich analizie. Ujęto tu zarówno konwencjonalne metody statystyczne, jak i nowoczesne techniki uczenia maszynowego. To bardzo przydatny przewodnik, dzięki któremu analitycy danych, inżynierowie oprogramowania i naukowcy będą mogli płynnie przejść od podstaw pracy z szeregami czasowymi do rozwiązywania konkretnych zagadnień na profesjonalnym poziomie. Dzięki tej książce nauczysz się: pozyskiwać, przechowywać i przetwarzać szeregi czasowe eksplorować dane czasowe i symulować je wykonywać pomiary błędów pracować z szeregami czasowymi za pomocą uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego oceniać dokładność i wydajność modeli Skutecznie analizuj szeregi czasowe i wydobywaj bezcenną wiedzę!
Szeregi czasowe w R. Kurs video. Prognoza, analiza i wizualizacja w praktyce
Alicja Wolny-Dominiak
Obierz kurs na... prognozowanie szeregów czasowych w programie R Duński fizyk, laureat Nagrody Nobla, zauważył kiedyś, że „przewidywanie jest bardzo trudne, szczególnie jeśli idzie o przyszłość”. To prawda, przewidywanie przyszłości to nieco karkołomne zajęcie, jednak, o ile posiada się wystarczająco dużo danych z przeszłości, można ją do pewnego stopnia zaprognozować. Na tym dokładnie polega prognozowanie szeregów czasowych – jest procesem przewidywania przyszłych wartości na podstawie wcześniejszych obserwacji uporządkowanych w czasie, na przykład cotygodniowej sprzedaży w sklepie, temperatury rejestrowanej codziennie przez dłuższy okres lub miesięcznych danych giełdowych. Z procesu prognozowania szeregów czasowych korzysta się w wielu dziedzinach, między innymi w ekonomii, meteorologii, analizie rynku czy inżynierii. Na rynku jest dostępnych sporo programów, które pozwalają na przeprowadzenie prognozowania. Jednak dostęp do nich to za mało, by skutecznie prognozować. Bardzo ważna bowiem jest znajomość metod prognostycznych. Można je poznać dzięki opanowaniu sztuki prognozowania w programie R, w którym zastosowanie konkretnego algorytmu jest możliwe o tyle, o ile użytkownik wie, co robi – tutaj nie wystarczy wgrać danych i kliknąć przycisk OK. Tu trzeba wiedzy i zrozumienia. Nabędziesz je, ucząc się z naszym kursem. Zapraszamy Cię na szkolenie, w trakcie którego opanujesz podstawowe techniki prognozowania w praktycznym modelowaniu z R. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Podczas proponowanego przez nas kursu między innymi: Nauczysz się prognozować z wykorzystaniem trendu i sezonowości Opanujesz metody adaptacyjne Poznasz rozmaite modele prognozowania, takie jak model ARIMA, SARIMA i SARIMAX z pakietem forecast \Dowiesz się, jak zastosować pakiet shiny do budowy dashboardu do wizualizacji szeregów czasowych Szeregi czasowe w R. Kurs video. Prognoza, analiza i wizualizacja w praktyce kończy się na poziomie podstawowym. Szkolenie pozwoli Ci zrozumieć ogólną ideę prognozowania i poznać jego najpopularniejsze metody. W ramach nauki przyjrzysz się temu, jak można w praktyce zastosować algorytmy wykorzystujące program R. Opanujesz zarówno teoretyczne aspekty prognozowania, jak i praktyczne sposoby kodowania w programie R. Przed rozpoczęciem nauki dobrze jest posiadać choćby podstawową umiejętność nawigowania w programie R. Witaj w świecie analizy danych Tematyka kursu ma zastosowanie w wypadku osób pracujących na dowolnym stanowisku, na którym wykorzystywane są różnorodne dane. Dotyczy to każdej dziedziny, na przykład zarządzania, ekonomii, inżynierii czy IT. Przedstawione zagadnienia przydadzą się również studentom, zwłaszcza w kontekście przedmiotu ilościowego opartego na statystyce/ekonometrii. Zdobyte podczas szkolenia informacje możesz zastosować w praktyce. Dzięki nim samodzielne przeprowadzisz analizę na dowolnych danych i z pewnością poradzisz sobie podczas na przykład rozmowy kwalifikacyjnej o pracę – w zakresie pytania o podstawowe metody z dziedziny prognozowania szeregów czasowych – na stanowisku analityka danych, junior data scientist, analityka BI. Kurs da Ci solidne podstawy do tego, aby później bez problemu rozwijać wiedzę. Pozwoli także szybciej zrozumieć działanie specjalistycznego oprogramowania do prognoz.
Adrian K. Antosik
Dawid został złapany i zastrzelony przez terrorystów w współczesnym świecie. Smutny koniec młodzieńczego życia… … i zarazem początek czegoś nowego. Obudził się w dalekiej przeszłości, w której prawie już nie ma ludzi. Został sprowadzony z przeszłości w ramach projektu mającego na celu odrodzenie ludzkości. W czasach gdzie ostatni potomkowie ludzi zwani Odwiecznymi rozpierzchli się po wszechświecie terraformując planety i systemy oraz zamieszkując je. Nieliczni pozostali w układzie słonecznym Ziemi odnaleźli sposób by "bezkarnie" sprowadzać ludzi z przeszłości. Jednak czy ludzie „z przeszłości” dadzą sobie radę w nowej rzeczywistości?