Verleger: Helion
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!
DAX w Power BI. Podstawy. Podręcznik z ćwiczeniami
Justyna Pyrcz
Poznaj język, za pomocą którego analitycy sprawiają, że dane są posłuszne, a raporty ciekawsze! Język DAX (ang. Data Analysis Expressions) został stworzony przez firmę Microsoft, by umożliwić wykonywanie efektywnych obliczeń na danych przechowywanych w wielu tabelach i przetwarzanych w Power BI, Excel Power Pivot czy SQL Server Analysis Services. Możliwości DAX-a są naprawdę ogromne, osoba, która go opanuje, zyska potężnego sprzymierzeńca w pracy z wielkimi zbiorami danych ukrytymi pod wyświetlanymi w raportach wykresami czy tabelami. Ten podręcznik wyjaśnia podstawy działania języka DAX i stosowania go w Power BI. Napisany przystępnym językiem, uczy obsługi prostych modeli danych i korzystania z szeregu podstawowych, choć nieoczywistych funkcji. Ich opanowanie pozwala zacząć samodzielnie tworzyć ciekawe analizy, a równocześnie oswoić się z DAX-em i modelem danych. Dzięki lekturze książki i wykonaniu zawartych w niej ćwiczeń dowiesz się między innymi: Czym jest model danych Do czego służą kolumny kalkulowane, miary i co to są konteksty wykonania Jak działają funkcje agregujące i iteracyjne Jak używać CALCULATE - najważniejszej funkcji języka DAX Do czego można użyć funkcji tablicowych Jak w prosty sposób tworzyć dynamiczne komunikaty
Vaughn Vernon
DDD w pigułce Modelowanie oprogramowania jest kojarzone z pojęciem programowania dziedzinowego, w skrócie zwanego DDD. Jest to dość nowatorskie podejście do tworzenia architektury oprogramowania, a jego największą zaletą jest wysoka pewność uzyskiwania bardzo dobrych rezultatów. Programiści często błyskawicznie dostrzegają zalety DDD i korzyści płynące ze stosowania odpowiednich narzędzi, stąd technika ta cieszy się coraz większym uznaniem. Dopiero jednak pełne zrozumienie zasad stosowania wzorców projektowych DDD przez wszystkich zaangażowanych w projekt pozwala na osiągnięcie imponujących wyników przy projektowaniu skomplikowanych systemów oprogramowania. Ten zwięzły i czytelnie napisany podręcznik jest przeznaczony dla programistów, ekspertów dziedzinowych, menedżerów, analityków biznesowych, architektów informacji i testerów. Koncentruje się na praktycznej wiedzy niezbędnej do uzyskania pożądanych rezultatów. Wyjaśniono, jak segregować modele dziedzin za pomocą wzorca kontekstu ograniczonego, jak rozwinąć język wszechobecny, a także w jaki sposób zintegrować wiele kontekstów ograniczonych poprzez wykorzystanie relacji zespołowych i mechanizmów technicznych. Co najważniejsze, dowiesz się, jak podejście DDD działa w rzeczywistości i co zrobić, aby jak najszybciej cieszyć się jego zaletami. W książce przedstawiono następujące zagadnienia: wprowadzenie do DDD i zalety tego podejścia do projektowania projektowanie strategiczne DDD integrowanie istniejących systemów w ramach tworzenia nowych aplikacji modelowanie taktyczne - agregaty i zdarzenia dziedziny narzędzia do zarządzania projektami i przyśpieszania prac Narzędzia DDD - ciesz się udanym wdrożeniem!
Debian Linux. System operacyjny dla każdego. Pierwsze starcie
Sylwester Zdanowski
Przestań płacić za programy -- przestaw się na Linuksa! Co to jest Debian Linux i czy warto z niego korzystać? Jak uruchomić system i używać podstawowych narzędzi? Na czym polega przewaga Linuksa nad produktami konkurencji? O systemie Linux słyszał chyba każdy użytkownik komputera, a jednak nie każdy z niego korzysta -- mimo dobrych opinii w środowisku informatyków. Ten zastanawiający fakt można zapewne wytłumaczyć niechęcią do oswajania się z nowym systemem, brakiem bliższych informacji na temat zalet Linuksa, różnorodności jego dystrybucji i możliwości dodatkowego oprogramowania. Dziś system ten -- zaopatrzony w przyjazny interfejs użytkownika i wszelkie pomoce dodatkowe -- staje się jedynym logicznym wyborem dla wszystkich, którzy cenią sobie bezpieczeństwo oraz niezawodność i nie lubią przepłacać! Debian to jedna z trzech podstawowych dystrybucji Linuksa, którą zainstalować można na każdym -- zarówno najstarszym, jak i najnowszym -- komputerze. W książce "Debian Linux. Pierwsze starcie" zawarto wszelkie informacje dotyczące tej właśnie wersji systemu. Dowiesz się z niej, jak zainstalować i uruchomić system, poznasz tajniki konfiguracji oraz nauczysz się korzystać z oprogramowania -- od obsługi programów biurowych, po administrowanie systemem oraz siecią. W razie problemów będziesz mógł zajrzeć do rozdziałów traktujących o zaawansowanych ustawieniach, możliwych modyfikacjach oraz dodatkowym oprogramowaniu. Przeczytasz także o zasadach bezpieczeństwa podczas pracy przy komputerze. Krótko mówiąc, znajdziesz tu wszystko, by od zaraz zacząć swoją przygodę z Linuksem! Instalacja systemu Podstawowe czynności Narzędzia biurowe -- OpenOffice, pakiet KDE, KOffice Pliki PDF i drukowanie Nagrywanie płyt Administracja systemem Administracja siecią Graficzne narzędzia administratora Narzędzia programisty Jądro systemu SAMBA, serwer LAMP, NAGIOS, BIND Zabezpieczanie systemu Nazwy programów w systemie Linux Najczęściej używane polecenia Poznaj dobry i bezpłatny system -- Debian Linux!
Debugging Teams. Przez współpracę do lepszej produktywności
Brian W. Fitzpatrick, Ben Collins-Sussman
Debugging Teams. Przez współpracę do lepszej produktywności Programiści i inżynierowie oprogramowania spędzają mnóstwo czasu na zgłębianiu tajników algorytmów, kodu czy technik budowy aplikacji. Bardzo mało uwagi poświęcają jednak takim zagadnieniom, jak komunikacja, skuteczna praca w zespole czy prowadzenie wspólnych projektów. Tymczasem programowanie jest jednym z zadań, które realizuje się w grupie. Oznacza to, że sposób pracy zespołu ma bezpośredni i znaczący wpływ na produktywność i zadowolenie jego członków. Zaniedbanie tej kwestii stało się przyczyną niepowodzenia wielu obiecujących projektów. Niniejsza książka, choć pozornie adresowana do liderów zespołów programistów, tak naprawdę przyda się każdemu, kto bierze udział w dowolnym twórczym grupowym przedsięwzięciu: począwszy od studenckiego klubu, na korporacji architektów skończywszy. Znalazły się tu bardzo praktyczne wskazówki dotyczące efektywnego kierowania zespołem, poruszania się w ramach organizacji oraz budowania zdrowych relacji z użytkownikami. Nie zabrakło porad dotyczących różnych sposobów komunikowania się i skutecznego wpływania na drugiego człowieka, a także metod radzenia sobie z trudnymi ludźmi. Jest to znakomita lektura dla każdego twórczego człowieka! W tej książce: wzorce komunikacyjne a kultura zespołu przywództwo: wzorce i antywzorce skuteczne strategie współpracy z innymi zespołami w ramach organizacji identyfikacja i zażegnywanie zagrożeń związanych z komunikacją zarządzanie opinią publiczną Mniej czasu na kłótnie, więcej na współpracę! Brian Fitzpatrick przez kilka lat prowadził duże projekty inżynieryjne dla firmy Google, takie jak Data Liberation Front i Transparency Engineering. Przed przejściem do Google Fitzpatrick pracował m.in. w Apple i CollabNet. Jest autorem wielu artykułów. Mieszka w Chicago. Ben Collins-Sussman tworzył system kontroli wersji Subversion. Od lat pracuje dla firmy Google, zainicjował projekt Google Code, zajmował się technologią wyświetlania reklam oraz infrastrukturą wyszukiwarki. W wolnych chwilach gra na banjo i komponuje musicale. Mieszka w Chicago z żoną, dziećmi i kotami.
Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch
Jeremy Howard, Sylvain Gugger
Uczenie głębokie zmienia oblicze wielu branż. Ta rewolucja już się zaczęła, jednak potencjał AI i sieci neuronowych jest znacznie większy. Korzystamy więc dziś z osiągnięć komputerowej analizy obrazu i języka naturalnego, wspierania badań naukowych czy budowania skutecznych strategii biznesowych - wchodzimy do świata, który do niedawna był dostępny głównie dla naukowców. W konsekwencji trudno o źródła wiedzy, które równocześnie byłyby przystępne dla zwykłych programistów i miały wysoką wartość merytoryczną. Problem polega na tym, że bez dogłębnego zrozumienia działania algorytmów uczenia głębokiego trudno tworzyć dobre aplikacje. Oto praktyczny i przystępny przewodnik po koncepcjach uczenia głębokiego, napisany tak, aby ułatwić zrozumienie najnowszych technik w tej dziedzinie bez znajomości wyższej matematyki. Książka daje znakomite podstawy uczenia głębokiego, a następnie stopniowo wprowadza zagadnienia sposobu działania modeli, ich budowy i trenowania. Pokazano w niej również praktyczne techniki przekształcania modeli w działające aplikacje. Znalazło się tu mnóstwo wskazówek ułatwiających poprawianie dokładności, szybkości i niezawodności modeli. Nie zabrakło też informacji o najlepszych sposobach wdrażania od podstaw algorytmów uczenia głębokiego i stosowaniu ich w najnowocześniejszych rozwiązaniach. W książce między innymi: gruntownie i przystępnie omówione podstawy uczenia głębokiego najnowsze techniki uczenia głębokiego i ich praktyczne zastosowanie działanie modeli oraz zasady ich treningu praktyczne tworzenie aplikacji korzystających z uczenia głębokiego wdrażanie algorytmów uczenia głębokiego etyczne implikacje AI Uczenie głębokie? Dobrze zrozum, dobrze zastosuj!
David Foster
Techniki uczenia głębokiego rozwijają się w imponującym tempie, a sieci neuronowe znajdują zastosowanie w przeróżnych branżach. Coraz częściej komputer wykonuje zadania, które do niedawna były zarezerwowane dla człowieka. Dobrym przykładem jest tworzenie dzieł sztuki: ostatnie postępy w dziedzinie modelowania generatywnego sprawiają, że maszyny tworzą oryginalne obrazy w określonym stylu, piszą spójne akapity tekstu, komponują przyjemną w odbiorze muzykę i generują prawdopodobne scenariusze zdarzeń. Ta "generatywna rewolucja" już się zaczęła, a jej efekty przekraczają najśmielsze wyobrażenia. Ta książka jest praktycznym przewodnikiem przeznaczonym dla inżynierów uczenia maszynowego i analityków danych. W jasny i przystępny sposób omówiono w niej zasadnicze zagadnienia teorii modelowania generatywnego, a następnie zaprezentowano techniki stosowane do budowy modeli generatywnych, włącznie z ogólnym opisem uczenia głębokiego, wariacyjnych autoenkoderów i generatywnych sieci antagonistycznych (GAN). Na tej podstawie - z wykorzystaniem biblioteki Keras - pokazano wewnętrzne funkcjonowanie każdej z tych technik, łącznie z najbardziej nowatorskimi architekturami. Opisano krok po kroku sposoby rozwiązywania takich twórczych zadań jak malowanie, pisanie i komponowanie muzyki, a także zastosowania modelowania generatywnego do optymalizacji strategii grania w gry (modele World). W książce między innymi: działanie autoenkoderów wariacyjnych tworzenie sieci GAN, w tym CycleGAN i MuseGAN rekurencyjne modele generatywne do tworzenia tekstu oraz mechanizmy uwagi modele generatywne w środowiskach uczenia przez wzmacnianie architektura Transformer (BERT, GPT-2) oraz modele generowania obrazu Czy potrafisz stworzyć... twórcę?
Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras
Francois Chollet
W skrócie uczenie maszynowe polega na wyodrębnianiu informacji z surowych danych i budowie modelu, który służy do przetwarzania kolejnych surowych danych. Technologia ta od kilku lat intensywnie się rozwija, a w miarę wzrostu jej możliwości rosną również zainteresowanie i oczekiwania architektów i użytkowników. Niektórzy widzą w głębokim uczeniu poważne zagrożenie, jednak obietnice, jakie daje ten rodzaj sztucznej inteligencji, są fascynujące. Narzędzia służące do programowania uczenia maszynowego, takie jak zaimplementowana w Pythonie biblioteka Keras, są dostępne dla każdego, kto chce wykorzystać tę technologię do własnych celów. Niniejsza książka jest praktycznym przewodnikiem po uczeniu głębokim. Znalazły się tu dokładne informacje o istocie uczenia głębokiego, o jego zastosowaniach i ograniczeniach. Wyjaśniono zasady rozwiązywania typowych problemów uczenia maszynowego. Pokazano, jak korzystać z pakietu Keras przy implementacji rozpoznawania obrazu, przetwarzania języka naturalnego, klasyfikacji obrazów, przewidywania danych szeregu czasowego, analizy sentymentu, generowania tekstu i obrazu. Nawet dość skomplikowane zagadnienia, włączając w to koncepcje i dobre praktyki, zostały wyjaśnione w sposób bardzo przystępny i zrozumiały, tak aby umożliwić samodzielne stosowanie technik uczenia głębokiego w kolejnych projektach. W tej książce między innymi: kontekst i ogólne koncepcje sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego sieci neuronowe i pakiet Keras typowe sposoby pracy nad projektami uczenia głębokiego rozbudowane modele uczenia głębokiego oraz modele generatywne perspektywy i ograniczenia technologii Uczenie głębokie. Nikt nie zna granic tej technologii!