Verleger: Helion
Czysta architektura. Struktura i design oprogramowania. Przewodnik dla profesjonalistów
Robert C. Martin
Pierwsze linie kodu powstawały pół wieku temu. Komputery, na które tworzono te programy, w bardzo niewielkim stopniu przypominały współczesne maszyny. Niezależnie od upływu lat, postępu technologii i powstawania wymyślnych narzędzi, języków programowania czy frameworków pewne zasady tworzenia kodu pozostają niezmienne. Są takie same jak w czasie, gdy Alan Turing pisał pierwszy kod maszynowy w 1946 roku. Respektowanie tych zasad to warunek, że uzyska się oprogramowanie o czystej architekturze, czyli poprawne strukturalnie, łatwe w utrzymaniu i rozwijaniu, a przede wszystkim działające zgodnie z oczekiwaniami. W tej książce w sposób jasny i bardzo interesujący przedstawiono uniwersalne zasady architektury oprogramowania wraz z szeregiem wskazówek dotyczących stosowania tych reguł w praktyce. Wyczerpująco zaprezentowano tu dostępne rozwiązania i wyjaśniono, dlaczego są one tak istotne dla sukcesu przedsięwzięcia. Publikacja jest wypełniona bardzo praktycznymi rozwiązaniami problemów, z którymi musi się mierzyć wielu programistów. Szczególnie cenne są uwagi dotyczące zapobiegania częstemu problemowi, jakim jest stopniowa utrata jakości kodu w miarę postępu projektu. Ta książka obowiązkowo powinna się znaleźć w podręcznej biblioteczce każdego architekta oprogramowania, analityka systemowego, projektanta i menedżera! Z książki dowiesz się: Do czego muszą dążyć architekci oprogramowania i w jaki sposób mogą osiągać te cele Jak brzmią najważniejsze zasady projektowania oprogramowania związane z adresowaniem funkcji, separacją komponentów i zarządzaniem danymi W jaki sposób paradygmaty oprogramowania wzmagają dyscyplinę pracy Co podczas tworzenia oprogramowania jest więcej, a co jest mniej ważne W jaki sposób implementować optymalne struktury dla sieci WWW, baz danych, konsoli i aplikacji osadzonych Czysta architektura - doskonały kod!
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!
Czysty kod. Podręcznik dobrego programisty
Robert C. Martin
Poznaj najlepsze metody tworzenia doskonałego kodu Jak pisać dobry kod, a zły przekształcić w dobry? Jak formatować kod, aby osiągnąć maksymalną czytelność? Jak implementować pełną obsługę błędów bez zaśmiecania logiki kodu? O tym, ile problemów sprawia niedbale napisany kod, wie każdy programista. Nie wszyscy jednak wiedzą, jak napisać ten świetny, "czysty" kod i czym właściwie powinien się on charakteryzować. Co więcej - jak odróżnić dobry kod od złego? Odpowiedź na te pytania oraz sposoby tworzenia czystego, czytelnego kodu znajdziesz właśnie w tej książce. Podręcznik jest obowiązkową pozycją dla każdego, kto chce poznać techniki rzetelnego i efektywnego programowania. W książce Czysty kod. Podręcznik dobrego programisty szczegółowo omówione zostały zasady, wzorce i najlepsze praktyki pisania czystego kodu. Podręcznik zawiera także kilka analiz przypadków o coraz większej złożoności, z których każda jest doskonałym ćwiczeniem porządkowania zanieczyszczonego bądź nieudanego kodu. Z tego podręcznika dowiesz się m.in., jak tworzyć dobre nazwy, obiekty i funkcje, a także jak tworzyć testy jednostkowe i korzystać z programowania sterowanego testami. Nauczysz się przekształcać kod zawierający problemy w taki, który jest solidny i efektywny. Nazwy klas i metod Funkcje i listy argumentów Rozdzielanie poleceń i zapytań Stosowanie wyjątków Komentarze Formatowanie Obiekty i struktury danych Obsługa błędów Testy jednostkowe Klasy i systemy Współbieżność Oczyszczanie kodu Niech stworzony przez Ciebie kod imponuje czystością!
Czysty kod. Receptury. Przepisy na poprawienie struktury i jakości Twojego kodu
Maximiliano Contieri
Funkcjonalność oprogramowania nieustannie się poszerza, a nowoczesny kod jest coraz częściej generowany przez narzędzia oparte na sztucznej inteligencji. W tych warunkach czystość kodu staje się niezwykle ważna. Niezależnie od tego, czy pracujesz na oprogramowaniu zastrzeżonym, czy otwartym, czysty kod jest najlepszym sposobem na to, aby zachować świeżość projektów i ich gotowość do rozwoju. Oto książka wsparta głęboką teorią i wieloma praktycznymi przykładami pisania czystego kodu! Daniel Moka, inżynier oprogramowania, Moka IT Receptury zawarte w tym zbiorze pozwalają nie tylko zrozumieć koncepcję czystego kodu, ale również poznać zasady identyfikacji kodu wymagającego poprawy i oceny wpływu refaktoryzacji na kod produkcyjny. Poza recepturami opisano tu potrzebne narzędzia i przedstawiono wskazówki dotyczące technik zmieniania kodu ― wraz z licznymi przykładami. Omówiono ponadto różne praktyki, heurystyki i reguły projektowania oprogramowania w sposób zapewniający jego niezawodność, łatwość testowania, bezpieczeństwo i skalowalność. Docenisz, że przykłady kodu zostały przedstawione w kilku nowoczesnych językach programowania. Dzięki temu receptury zawarte w tym przewodniku są przydatne niezależnie od używanego języka. W książce: znaczenie czystego kodu i identyfikacja możliwości jego poprawy techniki refaktoryzacji zestaw przykładów w kilku współczesnych językach programowania brzydkie zapachy kodu, ich konsekwencje i potencjalne rozwiązania techniki pisania prostego, czytelnego kodu W tej książce doskonale uchwycono głęboką wiedzę o tworzeniu oprogramowania! Alex Bunardzic, deweloper i instruktor
Czysty kod w C#. Techniki refaktoryzacji i najlepsze praktyki
Jason Alls
Język C# cechują dojrzałość, prostota i nowoczesność. Służy on do wielu celów: do tworzenia aplikacji sieciowych, aplikacji działających w chmurze, oprogramowania dla urządzeń mobilnych i internetu rzeczy. Choć pozwala na pisanie kodu bezpiecznego, przejrzystego, wydajnego i prostego w konserwacji, zdarzają się przypadki, gdy jest on tak fatalnej jakości, że uzyskanie właściwej skalowalności i wydajności oprogramowania staje się niemożliwe. W takim wypadku trzeba zidentyfikować i rozwiązać problemy występujące w kodzie. Nie jest to łatwe zadanie. Dzięki tej książce zrozumiesz znaczenie standardów kodowania, zasad i metodologii. Dowiesz się, czemu służą przeglądy kodu oraz jak przyczyniają się do jego poprawiania oraz zapewnienia zgodności z uznanymi standardami. Opisano tu także testy jednostkowe, zagadnienia związane z techniką TDD oraz rozwiązywaniem zadań przekrojowych. Zaprezentowano dobre praktyki programowania obiektów, struktur danych, obsługiwania wyjątków oraz innych aspektów pisania programów w języku C#. Poszczególne zagadnienia zilustrowano licznymi przykładami działającego kodu C# oraz wyczerpującymi wyjaśnieniami w postaci procedur krok po kroku. W książce między innymi: dobre praktyki pisania kodu w C# implementacja metodologii fail-pass-refactor dla kodu w C# wzorce projektowe i ich stosowanie rozpoznawanie kodu złej jakości zabezpieczanie interfejsów API i usługa Azure Key Vault wykorzystywanie narzędzi do profilowania i refaktoryzacji C#. Sekret sukcesu tkwi w czystym i najbardziej przejrzystym kodzie
Czysty kod w C++17. Oprogramowanie łatwe w utrzymaniu
Stephan Roth
Wzorce i najlepsze praktyki rozwoju łatwego w utrzymaniu oprogramowania w C++17 Język C++ jest wszechstronnym, potężnym językiem programowania, który ma bardzo różne zastosowania. To klasyczne, wciąż udoskonalane i unowocześniane narzędzie. Problemem jednak jest to, że programiści piszący w C++ dość często mają złe nawyki. Nie przestrzegają zasad manifestu Software Craftsmanship, stosują okropną składnię, całkowicie ignorują podstawowe reguły prawidłowego projektowania i pisania oprogramowania, a tworzony przez nich kod, choć często wydajny i szybki, bywa niemal niemożliwy w utrzymaniu. Jeśli chcesz, aby Twój kod C++ stał się optymalny i zyskał wyższą jakość, powinieneś uważnie przestudiować tę książkę. Pisanie dobrego kodu oznacza przyjemniejszą i wydajniejszą pracę. Niezależnie od tego, czy dopiero zaczynasz przygodę z C++, czy jesteś doświadczonym deweloperem, znajdziesz w tej publikacji cenne i przydatne informacje dotyczące zasad pisania kodu. Akronimy KISS, YAGNI czy DRY zyskają dla Ciebie nowe znaczenie! Otrzymasz też mnóstwo przydatnych wskazówek odnoszących się do pisania funkcji, prowadzenia testów, obsługi wyjątków i błędów, a nawet umieszczania komentarzy w kodzie. Na licznych przykładach pokazano, jak pisać zrozumiały, elastyczny, łatwy w konserwacji i wydajny kod w C++. W książce między innymi: Solidne wyjaśnienie zasad pisania czystego kodu w C++ Programowanie funkcyjne i obiektowe Wskazówki dotyczące programowania sterowanego testami (Test Driven Development) Wzorce projektowe i idiomy z C++ Praktyczne wykorzystanie wzorców projektowych podczas programowania Czysty kod C++17: elegancja, prostota i moc.
Carsten Windler, Alexandre Daubois
PHP jest uważany za łatwy język programowania. Początkujący programiści dość szybko uruchamiają swoje pierwsze aplikacje w PHP. Nie sprzyja to jednak wyrabianiu nawyków przestrzegania dobrych praktyk. Najczęściej adepci PHP tworzą niechlujny kod, który jest trudny w utrzymaniu, a ewentualne modyfikacje czy rozbudowa aplikacji sprawiają ogromne problemy. Kolejną kwestią jest brak czytelności kodu, co praktycznie uniemożliwia pracę zespołową nad projektem. To książka adresowana do początkujących programistów, którzy chcą zacząć pisać czysty kod w PHP. Znajdziesz w niej przystępnie wyjaśnione koncepcje, a także szereg wskazówek, opisów dobrych praktyk, wzorców projektowych i technik pracy. Treść została podzielona na dwie części. W pierwszej wyjaśniono paradygmat pisania czystego kodu i zasady, które stosuje się w tym zakresie w języku PHP. W drugiej części omówiono najlepsze narzędzia, wzorce i praktyki, pokazano też, jak należy skonfigurować swoje zintegrowane środowisko programistyczne (IDE) i jak pozyskiwać wskaźniki mówiące o kondycji kodu. Sporo miejsca poświęcono testom automatycznym, pisaniu dokumentacji i innym istotnym zagadnieniom. W książce: solidne podstawy pisania czystego kodu wskaźniki określające jakość kodu podstawy testów automatycznych implementacja ciągłej integracji w aplikacjach PHP wzorce projektowe, dobre praktyki i inne rozwiązania ułatwiające pracę Zostań mistrzem czystego kodu!
Czysty kod w Pythonie. Twórz wydajny i łatwy w utrzymaniu kod. Wydanie II
Mariano Anaya
Popularność Pythona, ulubionego języka programistów i naukowców, stale rośnie. Jest on bowiem łatwy do nauczenia się: nawet początkujący programista może napisać działający kod. W efekcie, mimo że Python pozwala na pisanie kodu przejrzystego i prostego w konserwacji, zdarzają się przypadki kodu źle zorganizowanego, nieczytelnego i praktycznie nietestowalnego. Jedną z przyczyn tego stanu rzeczy jest tendencja niektórych programistów do pisania kodu bez czytelnej struktury. Zidentyfikowanie takich problemów i ich rozwiązywanie nie jest łatwym zadaniem. Dzięki tej książce nauczysz się korzystać z kilku narzędzi służących do zarządzania projektami napisanymi w Pythonie. Dowiesz się, czym się charakteryzuje czysty kod i jakie techniki umożliwiają tworzenie czytelnego i wydajnego kodu. Przekonasz się, że do tego celu wystarczą standardowa biblioteka Pythona i zestaw najlepszych praktyk programistycznych. Opisano tu szczegóły programowania obiektowego w Pythonie wraz z zastosowaniem deskryptorów i generatorów. Zaprezentowano również zasady testowania oprogramowania i sposoby rozwiązywania problemów poprzez implementację wzorców projektowych w kodzie. Pokazano też, jak można podzielić monolityczną aplikację na mikrousługi, by otrzymać solidną architekturę aplikacji. W książce między innymi: konfiguracja wydajnego środowiska programistycznego tworzenie zaawansowanych projektów obiektowych techniki eliminacji zdublowanego kodu i tworzenie rozbudowanych abstrakcji zastosowanie dekoratorów i deskryptorów skuteczna refaktoryzacja kodu budowa solidnej architektury opartej na czystym kodzie Pythona Czysty kod w Pythonie. Tylko taki warto pisać!
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!
Elijah Meeks
D3.js jest biblioteką przeznaczoną do tworzenia zaawansowanych wizualizacji danych w rozmaitych aplikacjach internetowych. Ta solidnie zaprojektowana biblioteka oczywiście umożliwia generowanie wykresów, ale pozwala również na tworzenie map, interaktywnych diagramów, paneli kontrolnych dla danych, raportów i wielu innych animowanych elementów. Zapewnia co najmniej tę samą wydajność co Flash czy aplety Javy, ale jest zintegrowana ze standardami internetowymi i modelem DOM dla HTML. To nie koniec zalet D3.js — to także świetne narzędzie do dynamicznego aktualizowania bardziej standardowych witryn internetowych. Niniejsza książka pozwoli Ci na płynne rozpoczęcie pracy z tą biblioteką, dającą fantastyczne możliwości. Nauczysz się, jak tworzyć interaktywną grafikę i aplikacje sterowane danymi. Zaczniesz od zestawu praktycznych przykładów, dostosowanych do różnego rodzaju wykresów, sieci i map. Wykorzystasz przy tym gotowe układy z biblioteki D3. Zapoznasz się z praktycznymi technikami projektowania zawartości stron, tworzenia animacji i prezentowania zmieniających się danych. Zobaczysz między innymi, jak tworzyć interaktywną grafikę i wykorzystywać dane przesyłane strumieniowo. Dzięki tej książce zrozumiesz: zasady wizualizacji danych, techniki wiązania i wczytywania danych oraz tworzenia elementów graficznych na ich podstawie, metody pracy z grafiką wektorową, tworzenie elementów służących do wizualizacji danych, rozbudowane aplikacje wykorzystujące mapy, sposoby tworzenia kompletnych aplikacji opartych na bibliotece D3, również dla urządzeń przenośnych.
Dane grafowe w praktyce. Jak technologie grafowe ułatwiają rozwiązywanie złożonych problemów
Denise Gosnell, Matthias Broecheler
Komputer do pracy potrzebuje liczb i danych. Człowiek chętniej wysnuwa wnioski i wyodrębnia kontekst na podstawie relacji. Te dwa sposoby myślenia są tak odmienne, że komputery do niedawna z trudem wykonywały zadania związane z operowaniem na relacjach. Obecnie może się to zmienić dzięki grafom. Technologie grafowe łączą ludzkie postrzeganie świata i liniową pamięć komputerów. Ich wdrożenie na szerszą skalę będzie stanowić przełom i pozwoli osiągnąć nieznany dziś poziom. Ale najpierw trzeba nauczyć się stosować myślenie grafowe w rozwiązywaniu problemów technicznych. Dzięki tej książce opanujesz podstawy myślenia grafowego. Zapoznasz się z elementarnymi koncepcjami grafowymi: teorią grafów, schematami baz danych, systemami rozproszonymi, a także analizą danych. Dowiesz się również, jak wyglądają typowe wzorce wykorzystania danych grafowych w aplikacjach produkcyjnych. Poznasz sposób, w jaki można te wzorce stosować w praktyce. Pokazano tu, jak używać technik programowania funkcyjnego oraz systemów rozproszonych do tworzenia zapytań i analizowania danych grafowych. Opisano też podstawowe podejścia do proceduralnego przechodzenia przez dane grafowe i ich wykorzystanie za pomocą narzędzi grafowych. W książce: nowy paradygmat rozwiązywania problemów: dane grafowe wzorce wykorzystania danych grafowych przykładowa architektura aplikacji w technologiach relacyjnych i grafowych technologie grafowe a przewidywanie preferencji i zaufania użytkowników filtrowanie kolaboratywne i jego zastosowanie Grafy: przełomowa koncepcja w analizie danych!
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
Darmowe sposoby na tworzenie profesjonalnych stron WWW. Podręcznik webmastera. Wydanie III
Mark William Bell
Stworzenie i prowadzenie witryny internetowej to obowiązkowa pozycja w budżecie każdej firmy. Koszt wykonania profesjonalnej, funkcjonalnej i imponującej klientom strony WWW może zszokować niejedną osobę. Czy da się go zminimalizować? Oczywiście! Z tym podręcznikiem pod ręką przy odrobinie samozaparcia i dużej dozie cierpliwości możesz osiągnąć naprawdę zadowalające efekty. W trakcie lektury dowiesz się, gdzie umieścić stronę internetową za darmo lub za minimalną opłatą oraz jak zaplanować proces tworzenia witryny. Przekonasz się również, że istnieje wiele narzędzi doskonale wspomagających proces tworzenia stron. Możesz wybierać spośród darmowych i płatnych platform. Po wstępie przejdziesz do konkretów, czyli poznasz język HTML! Tabele, listy, nagłówki i dziesiątki innych znaczników odkryją przed Tobą wszystkie tajemnice. W mig opanujesz CSS, JavaScript, osadzanie multimediów, statystyki oglądalności i wiele innych interesujących tematów. Książka ta będzie biblią dla każdego, kto chce rozpocząć przygodę z tworzeniem profesjonalnych stron WWW. Dowiedz się: jak zaprojektować witrynę WWW jakie narzędzia musisz mieć, żeby pracować szybko i wydajnie co to są kaskadowe arkusze stylów (CSS) i jak je połączyć z językiem HTML jak wykorzystać gotowe i darmowe systemy CMS, aby błyskawicznie stworzyć nową stronę Poznaj wydajne i oszczędne sposoby tworzenia nowych stron WWW!
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!