Wydawca: Helion

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!

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!

Data science, wyzwania i rozwiązania. Jak zostać ekspertem analizy danych

Daniel Vaughan

Uczenie się i praktykowanie danologii nie należy do najłatwiejszych zadań. Edukacja w tej dziedzinie zazwyczaj dotyczy programowania i uczenia maszynowego, a przecież świetny analityk danych musi się znać na wielu innych zagadnieniach. Może się ich nauczyć w pracy, ale w tym celu konieczne jest znalezienie mentora. A to niestety nie zawsze jest możliwe. Ten podręcznik zaczyna się tam, gdzie większość książek się kończy - od rzeczywistych procesów decyzyjnych opartych na wnioskach wynikających z danych. Brett Holleman, niezależny danolog Dzięki tej książce przyswoisz różne techniki, które pomogą Ci stać się bardziej produktywnym analitykiem danych. Najpierw zapoznasz się z tematami związanymi z rozumieniem danych i umiejętnościami miękkimi, które okazują się konieczne w pracy dobrego danologa. Dopiero potem skupisz się na kluczowych aspektach uczenia maszynowego. W ten sposób stopniowo przejdziesz ścieżkę od przeciętnego kandydata do wyjątkowego specjalisty data science. Umiejętności opisane w tym przewodniku przez wiele lat były rozpoznawane, katalogowane, analizowane i stosowane do generowania wartości i szkolenia danologów w różnych firmach i branżach. Z książki dowiesz się: jak sprawić, by procesy oparte na analizie danych generowały wartość jak zaprojektować przydatne wskaźniki jak zdobywać poparcie interesariuszy jak się upewnić, że algorytm uczenia maszynowego nadaje się do rozwiązania danego zadania jak zapanować nad wyciekami danych Oto brakujący podręcznik pozwalający odnieść sukces komercyjny dzięki data science! Adri Purkayastha, dyrektor do spraw zagrożeń związanych z AI, BNP Paribas

DaVinci Resolve. Poradnik użytkownika

Błażej Witkowski

Montuj filmy jak profesjonalista! Program DaVinci Resolve to absolutny fenomen wśród oprogramowania służącego do montażu wideo. Równie chętnie bowiem korzystają z niego specjaliści z największych wytwórni filmowych Hollywood, jak amatorzy w zaciszu własnych domów. Dzieje się tak, ponieważ DaVinci oferuje szerokie możliwości, i to zarówno w wydaniu płatnym (Studio), jak i darmowym ― prawdę mówiąc, wersje różnią się ledwie detalami. Jeśli pracujesz lub planujesz pracę z plikami wideo, koniecznie przyjrzyj się DaVinci Resolve: Poznaj interfejs programu Naucz się zaciągać do niego pliki wideo i audio Opanuj najważniejsze zasady udoskonalania i podkręcania obrazu Obrabiaj dźwięk Montuj w całość obrazy z wielu kamer Ciesz się filmami, których nie powstydziłby się najsprawniejszy operator

DAX i Power BI w analizie danych. Tworzenie zaawansowanych i efektywnych analiz dla biznesu

Michiel Rozema, Henk Vlootman

DAX i Power BI w analizie danych. Tworzenie zaawansowanych i efektywnych analiz dla biznesu Microsoft Power BI jest doskonałym narzędziem do profesjonalnej analizy danych. Jeśli jednak chcesz uzyskać za jego pomocą naprawdę spektakularne efekty, musisz się biegle posługiwać językiem DAX (Data Analysis Expressions). Pozwala on na wykonywanie zaawansowanych obliczeń i zapytań dotyczących danych w powiązanych tabelach i kolumnach w tabelarycznych modelach danych. To książka przeznaczona dla analityków biznesowych, którzy już poznali język DAX, chcą jednak skorzystać z pełnego potencjału formuł tego języka i modeli Power BI, by tworzyć wydajne i zaawansowane analizy danych. Opisano w niej zasady analizy biznesowej i reguły projektowania dobrych modeli. Zaprezentowano też praktyczne przykłady użycia języka DAX w rzeczywistych sytuacjach biznesowych. Pokazano niuanse pracy z modelami Power BI, a także z funkcjami DAX, filtrami i miarami. Nie zabrakło bardzo przydatnych wskazówek dotyczących błędów popełnianych często podczas tworzenia zaawansowanych agregacji danych. Do książki zostały dołączone materiały do pobrania (pliki PBIX), które ułatwią pełne zrozumienie prezentowanych treści i ich stosowanie we własnej praktyce zawodowej. Najciekawsze zagadnienia: koncepcje modelowania danych i struktur modele Power BI a modele systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych bezpieczne poziomy agregacji, atrybuty i hierarchie koncepcja kontekstu i jej stosowanie standardowa analiza czasowa inteligentna ocena inwestycji za pomocą finansowych funkcji DAX Poznaj prawdziwy potencjał języka DAX w analizie danych!