Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Jake VanderPlas
- Autor:
- Jake VanderPlas
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 6.0/6 Opinie: 1
- Stron:
- 544
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis
książki:
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
Python udostępnia pierwszorzędne narzędzia i biblioteki przeznaczone specjalnie do pracy z danymi. Zdobyły one uznanie wielu naukowców i ekspertów, ceniących ten język za wysoką jakość rozwiązań służących do wydobywania wiedzy z danych. Aby uzyskać najlepsze możliwe efekty, trzeba dobrze poznać zarówno poszczególne biblioteki Pythona, jak i zasady pracy z nimi.
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięki czemu świetnie się sprawdzi w rozwiązywaniu codziennych problemów z manipulowaniem, przekształcaniem, oczyszczaniem i wizualizacją różnych typów danych, a także jako pomoc podczas tworzenia modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego. Docenią go wszyscy, którzy zajmują się obliczeniami naukowymi w Pythonie.
To wydanie zawiera jasne przykłady, które pomogą Ci skonfigurować i wykorzystać narzędzia do nauki o danych i uczenia maszynowego.
Anne Bonner, założycielka i dyrektor generalna Content Simplicity
Nauczysz się:
- pracować w naukowym środowisku obliczeniowym IPythona
- korzystać ze specjalistycznych bibliotek przeznaczonych do pracy z danymi
- stosować typy ndarray i DataFrame do przechowywania i przetwarzania danych
- tworzyć różnego rodzaju wizualizacje danych za pomocą Matplotlib
- implementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego z pakietu Scikit-Learn
Wydobywaj z danych mądre odpowiedzi na trudne pytania!
Wybrane bestsellery
-
Promocja Promocja 2za1
Python is a first-class tool for many researchers, primarily because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the new edition of Python Data Science Handbook do you get them all--IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn,-
- ePub + Mobi pkt
(228,65 zł najniższa cena z 30 dni)
237.15 zł
279.00zł (-15%) -
-
Bestseller Nowość Promocja Promocja 2za1
Dzięki tej książce opanujesz podstawowe koncepcje związane z użyciem LLM. Poznasz unikatowe cechy i mocne strony kilku najważniejszych modeli (w tym GPT, Gemini, Falcon). Następnie dowiesz się, w jaki sposób LangChain, lekki framework Pythona, pozwala na projektowanie inteligentnych agentów do przetwarzania danych o nieuporządkowanej strukturze. Znajdziesz tu również informacje dotyczące dużych modeli podstawowych, które wykraczają poza obsługę języka i potrafią wykonywać różne zadania związane na przykład z grafiką i dźwiękiem. Na koniec zgłębisz zagadnienia dotyczące ryzyka związanego z LLM, a także poznasz techniki uniemożliwiania tym modelom potencjalnie szkodliwych działań w aplikacji.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00zł (-40%) -
Bestseller Nowość Promocja Promocja 2za1
Na szczęście dzięki tej książce poradzisz sobie z takimi wyzwaniami! Najpierw zapoznasz się z matematycznymi podstawami algorytmów ML i NLP. Zaznajomisz się również z ogólnymi technikami uczenia maszynowego i dowiesz się, w jakim stopniu dotyczą one dużych modeli językowych. Kolejnym zagadnieniem będzie przetwarzanie danych tekstowych, w tym metody przygotowywania tekstu do analizy, po czym przyswoisz zasady klasyfikowania tekstu. Ponadto poznasz zaawansowane aspekty teorii, projektowania i stosowania LLM, wreszcie ― przyszłe trendy w NLP. Aby zdobyć praktyczne umiejętności, będziesz ćwiczyć na przykładach rzeczywistych zagadnień biznesowych i rozwiązań NLP.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00zł (-40%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Inteligencja obliczeniowa w machine learning (ML) to zbiór zaawansowanych technik, za sprawą których komputery mogą rozwiązywać złożone problemy, ucząc się z danych, zamiast polegać na regułach programowania. Dzięki algorytmom genetycznym, inspirowanym naturalną ewolucją, można optymalizować procesy w różnych branżach – od inżynierii, przez biotechnologię, aż po logistykę – bez potrzeby tworzenia dużych baz danych. Algorytmy te pozwalają na rozwiązywanie problemów takich jak dopasowywanie parametrów w symulacjach czy optymalizacja tras, co ma szerokie zastosowanie w codziennych wyzwaniach biznesowych.- Videokurs pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
179.40 zł
299.00zł (-40%) -
Bestseller Nowość Promocja Promocja 2za1
To piąte, zaktualizowane i uzupełnione wydanie bestsellerowego przewodnika po tworzeniu aplikacji internetowych za pomocą Django. Pokazano tu proces planowania i budowy atrakcyjnych aplikacji, rozwiązywania typowych problemów i implementacji najlepszych praktyk programistycznych. Podczas tworzenia aplikacji, takich jak blog, serwis społecznościowy, aplikacja e-commerce i platforma e-learningowa, zapoznasz się z szerokim zakresem zagadnień związanych z tworzeniem złożonych aplikacji internetowych w Pythonie. Krok po kroku, dzięki szczegółowym planom projektów, dowiesz się, jakie korzyści niesie ze sobą praca z Django 5, i zrozumiesz zasady tworzenia aplikacji przy użyciu tego frameworka.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(89,40 zł najniższa cena z 30 dni)
89.40 zł
149.00zł (-40%) -
Bestseller Promocja Promocja 2za1
Dzięki tej praktycznej książce przekonasz się, że w Excelu możesz przeprowadzić dogłębną analizę danych i wyciągnąć z nich cenną wiedzę. Wystarczy, że skorzystasz z najnowszych funkcji i narzędzi Excela. W poradniku pokazano, jak za pomocą Power Query budować przepływy pracy porządkujące dane i jak projektować w skoroszycie relacyjne modele danych przy użyciu Power Pivot. Ponadto odkryjesz nowe możliwości przeprowadzania analiz, w tym dynamiczne funkcje tablicowe i pozyskiwanie wartościowych informacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Dowiesz się również, jak za sprawą integracji z Pythonem zautomatyzować analizę danych i budować raporty.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(40,20 zł najniższa cena z 30 dni)
40.20 zł
67.00zł (-40%) -
Promocja Promocja 2za1
To trzecie wydanie przejrzystego przewodnika, który ułatwi Ci naukę programowania w Pythonie. Zaczniesz od przyswojenia podstawowych pojęć programistycznych, aby wkrótce płynnie posługiwać się funkcjami i strukturami danych. Zdobędziesz też umiejętność programowania zorientowanego obiektowo. W tym zaktualizowanym wydaniu znajdziesz również wskazówki, dzięki którym zastosujesz duże modele językowe, takie jak ChatGPT, do nauki programowania. Dowiesz się, jak tworzyć skuteczne zapytania dla tych modeli, a także jak testować i debugować kod Pythona. Dzięki ćwiczeniom, zamieszczonym w każdym rozdziale, będziesz stopniowo szlifować umiejętności programistyczne, a zasugerowane w książce strategie pomogą Ci w unikaniu frustrujących błędów — w ten sposób szybko nauczysz się tworzyć poprawny kod.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(44,94 zł najniższa cena z 30 dni)
44.94 zł
74.90zł (-40%) -
Promocja Promocja 2za1
Web scraping umożliwia automatyczne zbieranie i analizowanie danych z internetu. Pozwala oszczędzać czas, automatyzując rutynowe zadania i umożliwiając analizę danych w czasie rzeczywistym. Jest szeroko stosowany w biznesie – od monitorowania cen konkurencji w e-commerce, przez analizę rynkową w finansach, aż po badania naukowe. Ta cenna w dobie big data umiejętność wspiera codzienną pracę analityków, programistów i przedsiębiorców. Według raportów liczba wyszukiwań związanych z web scrapingiem wzrosła o 30 procent w ciągu ostatnich kilku lat. To pokazuje, jak ważne dla firm jest efektywne pozyskiwanie danych z internetu. Szczególnie efektywnym wyborem jest web scraping w języku Python, który oferuje liczne narzędzia do scrapowania stron internetowych, między innymi Beautiful Soup i Scrapy. Zaletą wyboru Pythona jest także możliwość wizualizacji danych za pomocą matplotlib, co ułatwia ich interpretację. Ponadto technologia webscrapingu stale się rozwija, integrując się z narzędziami do przetwarzania języka naturalnego (NLP) i uczenia maszynowego, co zwiększa jej potencjał w analizie danych. Niezależnie od branży webscraping w Pythonie pozwala maksymalnie wykorzystać potencjał informacji dostępnych w sieci. To inwestycja w umiejętność, która będzie się rozwijać wraz z postępem technologicznym.- Videokurs pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
119.40 zł
199.00zł (-40%) -
Promocja 2za1
Programowanie w Pythonie przestaje być tajemnicą, gdy masz w rękach właściwy przewodnik. Ta wyjątkowa publikacja to prawdziwa skarbnica wiedzy praktycznej, która całkowicie zmienia sposób nauki programowania. W przeciwieństwie do tradycyjnych podręczników, które zasypują czytelnika suchą teorią, ta książka wprowadza innowacyjne podejście - uczenie- PDF + ePub + Mobi pkt
-
Bestseller Promocja Promocja 2za1
Ta pozycja, podobnie jak inne z serii Rusz głową!, została przygotowana zgodnie z jedyną w swoim rodzaju metodyką nauczania, wykorzystującą zasady funkcjonowania ludzkiego mózgu. Dzięki zagadkom, tajemniczym historiom, angażującym ćwiczeniom i przystępnie podanej wiedzy bez trudu przyswoisz nawet dość złożone koncepcje, takie jak programowanie zorientowane obiektowo, aplikacje sieciowe czy uczenie maszynowe. Znajdziesz tu zabawne i niekonwencjonalne ilustracje, świetne analogie, a w toku nauki krok po kroku zbudujesz własną aplikację. Przekonasz się, że to absolutnie wyjątkowy i niezwykle skuteczny podręcznik!- Druk
(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
77.40 zł
129.00zł (-40%) -
Promocja Promocja 2za1
Sztuczna inteligencja stale się rozwija. Właściwie codziennie słyszymy o jej rosnących możliwościach, nowych osiągnięciach i przyszłości, jaką nam przyniesie. Jednak w tej książce skupiamy się nie na przyszłości, a na teraźniejszości i praktycznym obliczu AI - na usługach, które świadczy już dziś. Większość najciekawszych zastosowań sztucznej inteligencji bazuje na ML (uczenie maszynowe, ang. machine learning), NLP (przetwarzanie języka naturalnego, ang. natural language processing) i architekturze RAG (ang. retrieval augmented generation) zwiększającej możliwości tzw. dużych modeli językowych (LLM, ang. large language model). Stanowią one podwaliny budowy systemów AI, bez których te systemy często wcale nie mogłyby powstać.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
47.40 zł
79.00zł (-40%)
O autorze książki
Jake VanderPlas jest inżynierem oprogramowania w Google Research. Współtworzy i rozwija narzędzia do przetwarzania dużych ilości danych, w tym pakiety Scikit-Learn, SciPy, Astropy, Altair i JAX. Jest także twórcą samouczków, często występuje jako prelegent na branżowych konferencjach.
Zobacz pozostałe książki z serii
-
Nowość Promocja Promocja 2za1
W trzecim wydaniu tej wyróżnionej nagrodą książki jej autorzy Jeff Gothelf i Josh Seiden pomagają skupić się w projektowaniu na wrażeniach związanych z użytkowaniem produktu, a nie materiałach, które mają być dostarczone. Poznasz metody integrujące projektowanie wrażeń użytkownika, odkrywanie produktu, metody zwinne i zarządzanie produktami. Nauczysz się kierować projektowaniem w krótkich, powtarzalnych cyklach, pozwalających ocenić, jakie działania są najlepsze dla firmy i użytkownika. Lean UX dla zespołów Agile pokazuje, jak dokonać tej zmiany na lepsze.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(40,20 zł najniższa cena z 30 dni)
43.55 zł
67.00zł (-35%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
W tej książce znajdziesz przejrzystą, praktyczną i kompletną ścieżkę, która doprowadzi Twoją firmę do analitycznej doskonałości! Dzięki lekturze zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego wykorzystywania informacji w realizacji celów biznesowych. Jeśli dostrzegasz ograniczenia tradycyjnych metod interpretacji danych, docenisz opisaną tu dynamiczną i realistyczną strategię zwiększania możliwości analitycznych. Dowiesz się, jak wprowadzić inteligentną automatyzację i nowoczesną sztuczną inteligencję, co umożliwi podejmowanie lepszych decyzji w Twoim zespole.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00zł (-35%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Lektura tej książki pozwoli Ci przyswoić kluczowe koncepcje i opanować dobre praktyki, które warto stosować podczas tworzenia kodu. Poznasz zarówno klasyczne wzorce projektowe, jak i te opracowane specjalnie z myślą o systemach wbudowanych. Znajdziesz tu rozdziały poświęcone nowoczesnym technologiom, takim jak systemy współpracujące z internetem rzeczy i czujniki sieciowe, a także omówienie zagadnień związanych z silnikami. Dokładnie zbadasz tematykę debugowania, strategii zarządzania danymi ― i wiele więcej! Dowiesz się, jak budować architekturę urządzenia z uwzględnieniem procesora, a nie systemu operacyjnego. Zapoznasz się również z technikami rozwiązywania problemów sprzętowych, modyfikowania projektów i definiowania wymagań produkcyjnych.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
57.84 zł
89.00zł (-35%) -
Bestseller Promocja Promocja 2za1
Z tą książką opanujesz podstawy generatywnej AI i nauczysz się skutecznie stosować jej modele w praktyce. Szczególną uwagę poświęcono integracji modeli językowych i dyfuzyjnych, co często bywa wyzwaniem, zwłaszcza w zakresie stabilności uzyskanych rozwiązań. Autorzy w jasny sposób wyjaśniają, jak za sprawą inżynierii promptów zapewnić niezawodność działania sztucznej inteligencji w środowiskach produkcyjnych. Co więcej, zaproponowane zasady są skonstruowane tak, aby bez trudu przetrwały próbę czasu i mogły być używane również dla przyszłych modeli!- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(59,40 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00zł (-35%) -
Bestseller Promocja Promocja 2za1
Ta praktyczna książka ułatwi Ci optymalne używanie narzędzi AI na wszystkich etapach tworzenia oprogramowania. Niezależnie od Twojego doświadczenia nauczysz się korzystać z szerokiej gamy rozwiązań: od dużych modeli językowych ogólnego przeznaczenia (ChatGPT, Gemini i Claude) po systemy przeznaczone do kodowania (GitHub Copilot, Tabnine, Cursor i Amazon CodeWhisperer). Poznasz również metodykę programowania modułowego, która efektywnie współgra z technikami pisania promptów do generowania kodu. W książce znajdziesz także najlepsze sposoby zastosowania uniwersalnych modeli LLM w nauce języka programowania, wyjaśnianiu kodu lub przekładaniu go na inny język programowania.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Programowanie wspomagane sztuczną inteligencją. Lepsze planowanie, kodowanie, testowanie i wdrażanie
(47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00zł (-35%) -
Promocja Promocja 2za1
Nawet jeśli nie darzysz królowej nauk płomiennym uczuciem, dzięki temu kompleksowemu opracowaniu z łatwością poradzisz sobie z jej lepszym poznaniem. Nie znajdziesz tu skomplikowanych teorii naukowych, tylko przystępnie podane koncepcje matematyczne niezbędne do rozwoju w dziedzinie sztucznej inteligencji, w szczególności do praktycznego stosowania najnowocześniejszych modeli. Poznasz takie zagadnienia jak regresja, sieci neuronowe, sieci konwolucyjne, optymalizacja, prawdopodobieństwo, procesy Markowa, równania różniczkowe i wiele innych w ekskluzywnym kontekście sztucznej inteligencji. Książkę docenią pasjonaci nowych technologii, twórcy aplikacji, inżynierowie i analitycy danych, a także matematycy i naukowcy.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00zł (-35%) -
Promocja Promocja 2za1
Jako menedżer działu inżynierii oprogramowania wiesz już wszystko. Uznajesz, że czas pomyśleć o wyższym stanowisku. Tak, chcesz spróbować swoich sił jako dyrektor! Zacznij jednak od chwili namysłu. Jeśli uważnie przyjrzysz się karierom świeżo upieczonych dyrektorów, zauważysz, że wielu z nich rozpoczyna pracę na tym stanowisku z entuzjazmem tylko po to, by w ciągu 18 miesięcy odejść sfrustrowanym. Jak nie podzielić ich losu?- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00zł (-35%) -
Promocja Promocja 2za1
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.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00zł (-35%) -
Bestseller Promocja Promocja 2za1
Microsoft konsekwentnie doskonali się w tworzeniu wyjątkowych technologii i Azure jest tego świetnym przykładem. Pozwala nie tylko na rozwijanie natywnych aplikacji chmurowych, ale również na efektywną migrację starszych systemów, wdrażanie rozwiązań hybrydowych i modernizację istniejącego oprogramowania pod kątem skalowalności. Skorzystanie z pełni możliwości Azure wymaga jednak dobrego zrozumienia koncepcji przetwarzania w chmurze.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(71,40 zł najniższa cena z 30 dni)
77.35 zł
119.00zł (-35%) -
Bestseller Promocja Promocja 2za1
Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi profesjonaliści zajmujący się danymi dobrze zrozumieją wady i zalety poszczególnych rozwiązań. Omówiono tu typowe zagadnienia dotyczące architektur danych, w tym ich rozwój i możliwości. Żadna architektura nie jest na tyle uniwersalna, by być odpowiednia w każdej sytuacji, dlatego w książce znajdziesz rzetelne porównanie cech poszczególnych architektur. Dowiesz się, jakie kompromisy towarzyszą każdej z nich, niezależnie od popularności. W ten sposób o wiele łatwiej przyjdzie Ci wybór rozwiązania, które najlepiej odpowiada Twoim potrzebom.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00zł (-35%)
Ebooka "Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Booxs i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Recenzje książki: Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II (1)
Poniższe recenzje mogły powstać po przekazaniu recenzentowi darmowego egzemplarza poszczególnych utworów bądź innej zachęty do jej napisania np. zapłaty.
-
Recenzja: czytanepodchmurka Rutkowska PaulinaRecenzja dotyczy produktu: ksiązka drukowanaCzy recenzja była pomocna:
"Python Data Science" jest książką, która omawia wszystkie bibliotki, które są niezbędne do pracy z danymi. Zaprezentowany został między innymi dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib czy Scikit-Learn. Dzięki uwzględnieniu przez autora ich praktycznych aspektów, ten podręcznik sprawdzi się doskonalne przy rozwiązywaniu codziennych problemów z przekształcaniem, oczyszczaniem, manipulowaniem czy wizualizacją różnych typów danych. Będzie on również świetną podstawą do tworzenia modeli statystycznych czy modeli uczenia maszynowego. Powiedziałabym, że jest to podręcznik dedykowany osobom, które zrobiły już swoje pierwszego kroki z tym językiem i potrafią poruszać się w środkowisku Pythona, jednak dla osób mniej zaawansowanych znajdą się tutaj podstwowe pojęcia takie jak nauka o danych czy uczenie maszynowe.
Szczegóły książki
- Dane producenta
- » Dane producenta:
- Tytuł oryginału:
- Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, 2nd Edition
- Tłumaczenie:
- Filip Kamiński
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-289-0068-4, 9788328900684
- Data wydania książki drukowanej :
- 2023-12-06
- ISBN Ebooka:
- 978-83-289-0069-1, 9788328900691
- Data wydania ebooka :
-
2023-11-07
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami [wyświetl email]@helion.pl.
- Format:
- 165x235
- Numer z katalogu:
- 206507
- Książka w kolorze:
- Tak
- Rozmiar pliku Pdf:
- 64.7MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 27.7MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 52.2MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Helion SA
ul. Kościuszki 1C
41-100 Gliwice
e-mail: [wyświetl email]@helion.pl
- Zgłoś erratę
- Kategorie:
Programowanie » Python - Programowanie
Spis treści książki
- 1. Wprowadzenie do IPythona oraz Jupytera
- Uruchamianie powłoki IPythona
- Uruchamianie Jupyter Notebook
- IPython - pomoc i dokumentacja
- Dostęp do dokumentacji za pomocą ?
- Dostęp do kodu źródłowego za pomocą ??
- Przeglądanie zawartości modułów za pomocą autouzupełniania z tabulatorem
- Skróty klawiaturowe w powłoce IPython
- Skróty do nawigacji
- Skróty do wprowadzania tekstu
- Skróty związane z historią poleceń
- Pozostałe skróty
- 2. Funkcje interaktywne
- Magiczne polecenia IPythona
- Uruchamianie zewnętrznego kodu za pomocą %run
- Pomiar czasu wykonania za pomocą %timeit
- Pomoc dotycząca magicznych poleceń ?, %magic i %lsmagic
- Historia wejścia i wyjścia
- Obiekty In i Out IPythona
- Symbol podkreślenia i poprzednie wyjścia
- Wyłączanie wyjścia
- Inne magiczne polecenia
- Polecenia IPythona i powłoki
- Krótkie wprowadzenie do powłoki
- Polecenia powłoki w IPythonie
- Przekazywanie wartości do i z powłoki
- Magiczne polecenia związane z powłoką
- Magiczne polecenia IPythona
- 3. Debugowanie i profilowanie
- Błędy i debugowanie
- Kontrolowanie wyjątków za pomocą %xmode
- Debugowanie - gdy lektura śladu nie wystarcza
- Profilowanie kodu i pomiary czasu jego wykonania
- Pomiar czasu wykonania fragmentu kodu za pomocą %timeit i %time
- Profilowanie całych skryptów za pomocą %prun
- Profilowanie linia po linii za pomocą %lprun
- Profilowanie pamięci za pomocą %memit i %mprun
- Więcej materiałów na temat IPythona
- Materiały dostępne w sieci
- Książki
- Błędy i debugowanie
- 4. Zrozumieć typy danych w Pythonie
- Typ całkowitoliczbowy w Pythonie to coś więcej niż zwykły int
- Lista w Pythonie to coś więcej niż zwykła lista
- Tablice o stałym typie w Pythonie
- Tworzenie tablic z list
- Tworzenie tablic od podstaw
- Standardowe typy danych NumPy
- 5. Podstawy pracy z tablicami NumPy
- Atrybuty tablicy NumPy
- Indeksowanie tablicy - dostęp do pojedynczych elementów
- Slicing, czyli sposób na dostęp do podtablic
- Jednowymiarowe podtablice
- Wielowymiarowe podtablice
- Podtablice jako widoki bez kopiowania
- Kopiowanie tablic
- Zmiana kształtu tablic
- Konkatenacja i dzielenie tablic
- Konkatenacja tablic
- Dzielenie tablic
- 6. Obliczenia z użyciem tablic NumPy - funkcje uniwersalne
- Powolność pętli
- Wprowadzenie do funkcji uniwersalnych
- Przegląd funkcji uniwersalnych dostępnych w NumPy
- Arytmetyka tablicowa
- Wartość bezwzględna
- Funkcje trygonometryczne
- Potęgi i logarytmy
- Funkcje uniwersalne do zastosowań specjalnych
- Zaawansowane możliwości funkcji uniwersalnych
- Określanie miejsca zapisu danych wyjściowych
- Agregacje
- Metoda outer
- Więcej materiałów na temat funkcji uniwersalnych
- 7. Agregacje - minimum, maksimum i wszystko pomiędzy nimi
- Sumowanie wartości w tablicy
- Minimum i maksimum
- Agregacja w wielu wymiarach
- Inne funkcje agregujące
- Przykład: jaki jest średni wzrost prezydenta USA?
- 8. Obliczenia na tablicach - broadcasting
- Co to jest broadcasting?
- Zasady broadcastingu
- Pierwszy przykład
- Drugi przykład
- Trzeci przykład
- Broadcasting w praktyce
- Centrowanie wartości w tablicy
- Rysowanie wykresów funkcji dwuwymiarowych
- 9. Porównania, maski i logika boolowska
- Przykład: sprawdzanie, przez ile dni padało
- Operatory porównania jako funkcje uniwersalne
- Praca z tablicami wartości logicznych
- Zliczanie wpisów
- Operatory logiczne
- Tablice wartości logicznych jako maski
- Słowa kluczowe and i or kontra operatory &/|
- 10. Fancy indexing
- Jak działa fancy indexing?
- Łączenie różnych metod indeksowania
- Przykład: wybieranie losowych punktów
- Modyfikowanie wartości za pomocą fancy indexingu
- Przykład: podział danych na kubełki
- 11. Sortowanie tablic
- Szybkie sortowanie w NumPy - np.sort i np.argsort
- Sortowanie wzdłuż wierszy lub kolumn
- Sortowanie częściowe - partycjonowanie
- Przykład: metoda k najbliższych sąsiadów
- 12. Dane ustrukturyzowane - ustrukturyzowane tablice NumPy
- Tworzenie ustrukturyzowanych tablic
- Bardziej zaawansowane typy złożone
- Tablice rekordów - ustrukturyzowane tablice z niespodzianką
- W stronę Pandas
- 13. Wprowadzenie do obiektów Pandas
- Obiekt typu Series
- Obiekty typu Series jako uogólnienie tablic NumPy
- Obiekt typu Series jako szczególny rodzaj słownika
- Tworzenie obiektów typu Series
- Obiekt typu DataFrame
- Ramka danych jako uogólnienie tablicy NumPy
- Ramka danych jako szczególny rodzaj słownika
- Tworzenie obiektów typu DataFrame
- Obiekt typu Index
- Indeks jako niemutowalna tablica
- Indeks jako uporządkowany zbiór
- Obiekt typu Series
- 14. Indeksowanie i wybieranie
- Wybór danych z obiektów typu Series
- Obiekt typu Series jako słownik
- Obiekt typu Series jako jednowymiarowa tablica
- Indeksatory: loc i iloc
- Wybór danych z obiektów typu DataFrame
- Obiekt typu DataFrame jako słownik
- Obiekt typu DataFrame jako dwuwymiarowa tablica
- Inne konwencje związane z indeksowaniem
- Wybór danych z obiektów typu Series
- 15. Operacje na danych w Pandas
- Funkcje uniwersalne - zachowanie indeksu
- Funkcje uniwersalne - dopasowanie indeksu
- Dopasowanie indeksu w obiektach typu Series
- Dopasowanie indeksu w obiektach typu DataFrame
- Funkcje uniwersalne - operacje pomiędzy ramkami danych a obiektami typu Series
- 16. Obsługa brakujących danych
- Kompromisy w konwencjach dotyczących brakujących danych
- Brakujące dane w Pandas
- None jako rodzaj wartownika
- NaN - brakujące dane liczbowe
- NaN i None w Pandas
- Nullowalne typy danych w Pandas
- Praca z wartościami typu null
- Wykrywanie wartości typu null
- Usuwanie wartości typu null
- Uzupełnianie braków
- 17. Indeksowanie hierarchiczne
- Wielokrotnie indeksowane obiekty typu Series
- Zły sposób
- Lepszy sposób - MultiIndex z Pandas
- MultiIndex jako dodatkowy wymiar
- MultiIndex - metody tworzenia
- Tworzenie indeksu hierarchicznego z użyciem jawnego konstruktora
- Nazwy poziomów indeksu hierarchicznego
- MultiIndex dla kolumn
- MultiIndex - indeksowanie i slicing
- Obiekty typu Series z wielokrotnymi indeksami
- Obiekty typu DataFrame z wielokrotnymi indeksami
- MultiIndex - zmiana kolejności
- Posortowane i nieposortowane indeksy
- Metody stack i unstack
- Ustawianie i resetowanie indeksu
- Wielokrotnie indeksowane obiekty typu Series
- 18. Łączenie zbiorów danych - concat i append
- Przypomnienie: konkatenacja tablic NumPy
- Prosta konkatenacja za pomocą pd.concat
- Zduplikowane indeksy
- Konkatenacja za pomocą złączeń
- Metoda append
- 19. Łączenie zbiorów danych - merge i join
- Algebra relacji
- Rodzaje złączeń
- Złączenia jeden-do-jednego
- Złączenia wiele-do-jednego
- Złączenia wiele-do-wielu
- Określanie klucza, na podstawie którego ma być wykonane złączenie
- Słowo kluczowe on
- Słowa kluczowe left_on i right_on
- Słowa kluczowe left_index i right_index
- Wykorzystanie arytmetyki zbiorów w złączeniach
- Nakładające się nazwy kolumn - słowo kluczowe suffixes
- Przykład: dane dotyczące stanów USA
- 20. Agregacja i grupowanie
- Dane na temat planet
- Prosta agregacja w Pandas
- Grupowanie - podziel, zastosuj funkcję, połącz
- Podziel, zastosuj funkcję, połącz
- Obiekt GroupBy
- Agregacja, filtrowanie, transformacja, wywoływanie funkcji
- Określanie sposobu podziału
- Przykład grupowania
- 21. Tabele przestawne
- Dane na potrzeby przykładu
- Ręczne tworzenie tabel przestawnych
- Składnia tabel przestawnych
- Wielopoziomowe tabele przestawne
- Dodatkowe opcje tabel przestawnych
- Przykład: dane dotyczące liczby urodzeń
- 22. Zwektoryzowane operacje na łańcuchach znaków
- Wprowadzenie do pracy z łańcuchami znaków w Pandas
- Metody pracujące na łańcuchach znaków w Pandas
- Metody podobne do metod znanych z Pythona
- Metody wykorzystujące wyrażenia regularne
- Różne metody
- Przykład: baza przepisów
- Prosty system rekomendacji przepisów
- Jak można rozwinąć ten projekt?
- 23. Praca z szeregami czasowymi
- Daty i godziny w Pythonie
- Daty i godziny w Pythonie - datetime i dateutil
- Typowane tablice znaczników czasu - datetime64 z NumPy
- Daty i godziny w Pandas - najlepsze elementy z obu światów
- Szeregi czasowe w Pandas - indeksowanie według czasu
- Struktury danych do przechowywania szeregów czasowych w Pandas
- Regularne sekwencje dat - pd.date_range
- Częstotliwości i przesunięcia
- Ponowne próbkowanie, przesuwanie i okna
- Ponowne próbkowanie i zmiana częstotliwości
- Przesunięcia w czasie
- Ruchome okna
- Przykład: wizualizacja danych o liczbie rowerów w Seattle
- Wizualizacja danych
- Zagłębianie się w dane
- Daty i godziny w Pythonie
- 24. Wysoka wydajność w Pandas - eval i query
- Dlaczego warto zastosować query i eval - wyrażenia złożone
- Wydajne operacje z użyciem pandas.eval
- Operacje na kolumnach z użyciem DataFrame.eval
- Przypisanie w DataFrame.eval
- Zmienne lokalne w DataFrame.eval
- Metoda DataFrame.query
- Wydajność - kiedy warto korzystać z tych funkcji
- Materiały dodatkowe
- 25. Wskazówki dotyczące korzystania z Matplotlib
- Importowanie Matplotlib
- Ustawianie stylów
- Czy trzeba używać show()? Jak wyświetlić wygenerowane wykresy?
- Rysowanie z poziomu skryptu
- Rysowanie z poziomu IPythona
- Rysowanie z poziomu notatnika Jupytera
- Zapisywanie rysunków do pliku
- Dwa interfejsy w cenie jednego
- 26. Proste wykresy liniowe
- Dostosowywanie wykresu - kolory i style linii
- Dostosowywanie wykresu - granice osi
- Etykietowanie wykresów
- Pułapki Matplotlib
- 27. Proste wykresy punktowe
- Tworzenie wykresów punktowych za pomocą plt.plot
- Tworzenie wykresów punktowych za pomocą plt.scatter
- plot a scatter - uwaga na temat wydajności
- Wizualizacja niepewności
- Słupki błędów
- Błędy ciągłe
- 28. Wykresy gęstości i wykresy konturowe
- Wizualizacja trójwymiarowych funkcji
- Histogramy, kubełki i gęstości
- Dwuwymiarowe histogramy i podział danych na kubełki
- plt.hist2d - dwuwymiarowy histogram
- plt.hexbin - podział na sześciokątne kubełki
- Jądrowy estymator gęstości
- 29. Dostosowywanie legend
- Wybór elementów do legendy
- Legenda opisująca rozmiary punktów
- Wiele legend
- 30. Dostosowywanie pasków kolorów
- Dostosowywanie pasków kolorów
- Wybór mapy kolorów
- Granice kolorów i wartości spoza zakresu
- Dyskretne paski kolorów
- Przykład: odręcznie zapisane cyfry
- Dostosowywanie pasków kolorów
- 31. Podwykresy
- plt.axes - manualne tworzenie podwykresów
- plt.subplot - proste siatki podwykresów
- plt.subplots - cała siatka za jednym zamachem
- plt.GridSpec - bardziej skomplikowane układy
- 32. Tekst i adnotacje
- Przykład: wpływ świąt na liczbę urodzeń w Stanach Zjednoczonych
- Transformacje i położenie tekstu
- Strzałki i adnotacje
- 33. Dostosowywanie znaczników osi
- Główne i dodatkowe podziałki
- Ukrywanie podziałek lub ich etykiet
- Zmniejszenie lub zwiększenie liczby podziałek
- Inne możliwości formatowania podziałek
- Lokalizatory i formatery - podsumowanie
- 34. Dostosowywanie wykresów - konfiguracja i style
- Ręczne dostosowywanie wykresów
- Zmiana ustawień domyślnych - rcParams
- Arkusze stylów
- Styl domyślny
- Styl FiveThiryEight
- Styl ggplot
- Styl z książki Bayesian Methods for Hackers
- Ciemne tło
- Rysunki w skali szarości
- Styl Seaborn
- 35. Wykresy w przestrzeni trójwymiarowej
- Trójwymiarowe punkty i krzywe
- Trójwymiarowe wykresy konturowe
- Wykresy typu wireframe i wykresy powierzchniowe
- Triangulacja powierzchni
- Przykład: wizualizacja wstęgi Möbiusa
- 36. Wizualizacje z użyciem pakietu Seaborn
- Przegląd możliwości pakietu Seaborn
- Histogramy, jądrowy estymator gęstości i wykresy gęstości
- Wykresy typu pairplot
- Grupy histogramów
- Wykresy typu catplot
- Wspólne rozkłady prawdopodobieństwa
- Wykresy słupkowe
- Przykład: eksploracja danych na temat czasu ukończenia maratonu
- Materiały dodatkowe
- Inne biblioteki do wizualizacji danych w Pythonie
- Przegląd możliwości pakietu Seaborn
- 37. Czym jest uczenie maszynowe?
- Rodzaje uczenia maszynowego
- Przykłady problemów uczenia maszynowego
- Klasyfikacja, czyli przewidywanie dyskretnych etykiet
- Regresja, czyli przewidywanie ciągłych etykiet
- Klasteryzacja, czyli ustalanie etykiet w oparciu o nieetykietowane dane
- Redukcja wymiarowości - wnioskowanie o strukturze danych pozbawionych etykiet
- Podsumowanie
- 38. Wprowadzenie do Scikit-Learn
- Reprezentacja danych w Scikit-Learn
- Macierz cech
- Tablica wartości docelowych
- API Estimator
- Podstawy korzystania z API
- Przykład uczenia nadzorowanego: prosta regresja liniowa
- Przykład uczenia nadzorowanego: klasyfikacja irysów
- Przykład uczenia nienadzorowanego: redukcja wymiarowości w zbiorze Iris
- Przykład uczenia nienadzorowanego: klasteryzacja irysów
- Zastosowanie: eksploracja zbioru odręcznie zapisanych cyfr
- Wczytywanie i wizualizacja danych
- Przykład uczenia nienadzorowanego: redukcja wymiarowości
- Klasyfikacja cyfr
- Podsumowanie
- Reprezentacja danych w Scikit-Learn
- 39. Hiperparametry i walidacja modelu
- Walidacja modelu
- Niewłaściwy sposób walidacji modelu
- Właściwy sposób walidacji modelu, czyli podział danych na zbiór uczący i testowy
- Walidacja modelu za pomocą walidacji krzyżowej
- Wybór najlepszego modelu
- Kompromis pomiędzy obciążeniem a wariancją
- Krzywe walidacji w Scikit-Learn
- Krzywe uczenia
- Walidacja w praktyce - wyszukiwanie w siatce
- Podsumowanie
- Walidacja modelu
- 40. Inżynieria cech
- Cechy o charakterze kategorialnym
- Cechy tekstowe
- Konwersja obrazów na cechy
- Cechy pochodne
- Imputacja brakujących danych
- Potoki przetwarzania w inżynierii cech
- 41. Dogłębne spojrzenie - naiwny klasyfikator Bayesa
- Klasyfikacja bayesowska
- Naiwny gaussowski klasyfikator Bayesa
- Naiwny wielomianowy klasyfikator Bayesa
- Przykład: klasyfikacja tekstu
- Kiedy korzystać z naiwnego klasyfikatora Bayesa
- 42. Dogłębne spojrzenie - regresja liniowa
- Prosta regresja liniowa
- Regresja funkcjami bazowymi
- Wielomianowe funkcje bazowe
- Gaussowskie funkcje bazowe
- Regularyzacja
- Regresja grzbietowa (regularyzacja L)
- Regresja lasso (regularyzacja L)
- Przykład: przewidywanie ruchu rowerowego
- 43. Dogłębne spojrzenie - maszyny wektorów nośnych
- Motywacje dla maszyn wektorów nośnych
- Maszyny wektorów nośnych - maksymalizacja marginesu
- Dopasowywanie maszyny wektorów nośnych
- Maszyny wektorów nośnych z nieliniowymi granicami - jądrowy SVM
- Dostrajanie SVM - zmiękczanie marginesów
- Przykład: rozpoznawanie twarzy
- Podsumowanie
- 44. Dogłębne spojrzenie - drzewa decyzyjne i lasy losowe
- Motywacje dla lasów losowych - drzewa decyzyjne
- Tworzenie drzewa decyzyjnego
- Drzewa decyzyjne i nadmierne dopasowanie
- Zespoły estymatorów - lasy losowe
- Regresja z użyciem lasów losowych
- Przykład: wykorzystanie lasu losowego do klasyfikacji cyfr
- Podsumowanie
- Motywacje dla lasów losowych - drzewa decyzyjne
- 45. Dogłębne spojrzenie - analiza głównych składowych
- Wprowadzenie do analizy głównych składowych
- PCA jako metoda redukcji wymiarowości
- Wykorzystanie PCA do wizualizacji - odręcznie zapisane cyfry
- Co reprezentują składowe?
- Wybór liczby składowych
- PCA jako metoda filtrowania szumów
- Przykład: rozpoznawanie twarzy
- Podsumowanie
- Wprowadzenie do analizy głównych składowych
- 46. Dogłębne spojrzenie - manifold learning
- Manifold learning - słowo "hello"
- Skalowanie wielowymiarowe
- Skalowanie wielowymiarowe jako metoda manifold learningu
- Osadzenia nieliniowe - gdy zawodzi skalowanie wielowymiarowe
- Rozmaitości nieliniowe - lokalnie liniowe osadzanie
- Kilka przemyśleń na temat metod manifold learningu
- Przykład: mapowanie izometryczne w zbiorze zdjęć twarzy
- Przykład: wizualizacja struktury w liczbach
- 47. Dogłębne spojrzenie - klasteryzacja za pomocą algorytmu k-średnich
- Wprowadzenie do algorytmu k-średnich
- Estymacja-maksymalizacja
- Przykłady
- Przykład 1. Algorytm k-średnich w zbiorze digits
- Przykład 2. Algorytm k-średnich w kompresji kolorów
- 48. Dogłębne spojrzenie - modele mieszanin rozkładów Gaussa
- Motywacje dla modeli mieszanin rozkładów Gaussa - słabości algorytmu k-średnich
- Uogólnienie algorytmu EM - modele mieszanin rozkładów Gaussa
- Wybór rodzaju kowariancji
- Modele mieszanin rozkładów Gaussa jako narzędzie do szacowania gęstości
- Przykład: wykorzystanie GMM do generowania nowych danych
- 49. Dogłębne spojrzenie - jądrowy estymator gęstości
- Motywacje dla jądrowego estymatora gęstości - histogramy
- Jądrowy estymator gęstości w praktyce
- Wybór parametru wygładzania za pomocą walidacji krzyżowej
- Przykład: nie tak naiwny klasyfikator Bayesa
- Anatomia niestandardowego estymatora
- Korzystanie z naszego niestandardowego estymatora
- 50. Zastosowanie - potok przetwarzania do wykrywania twarzy
- Cechy HOG
- HOG w akcji - prosty detektor twarzy
- 1. Stwórz zbiór "pozytywnych" próbek
- 2. Stwórz zbiór "negatywnych" próbek
- 3. Połącz zbiory i wyodrębnij cechy HOG
- 4. Wytrenuj maszynę wektorów nośnych
- 5. Znajdź twarze na nowym zdjęciu
- Zastrzeżenia i ulepszenia
- Materiały dodatkowe na temat uczenia maszynowego
Wprowadzenie
Część I. Jupyter - coś więcej niż zwykły Python
Część II. Wprowadzenie do NumPy
Część III. Przekształcanie danych za pomocą Pandas
Część IV. Wizualizacja z użyciem Matplotlib
Część V. Uczenie maszynowe
Helion - inne książki
-
Nowość Promocja Promocja 2za1
Z tą książką krok po kroku zagłębisz się w metody OSINT, a także powiązane z nim zagadnienia natury prawnej i etycznej. Poznasz sposoby gromadzenia i analizowania informacji z wykorzystaniem wyszukiwarek, portali społecznościowych i innych zasobów internetowych. Zrozumiesz wagę anonimowości i technik gwarantujących bezpieczne poruszanie się po sieci, ułatwiających zarządzanie cyfrowym śladem czy tworzenie fikcyjnych tożsamości internetowych. Zdobędziesz również doświadczenie w korzystaniu z popularnych narzędzi OSINT, takich jak Recon-ng, Maltego, Shodan czy Aircrack-ng. Dowiesz się też, jak ograniczać ryzyko, przewidywać cyberataki, zapobiegać im i na nie reagować — wszystko dzięki technikom opartym na OSINT.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(43,55 zł najniższa cena z 30 dni)
43.55 zł
67.00zł (-35%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Spring należy do rodziny frameworków Javy. Jego pierwsza edycja ujrzała światło dzienne w 2002 roku i od razu spotkał się z pozytywnym odbiorem programistów. Spring Framework zyskał uznanie i popularność, ponieważ działa na zasadzie lekkiego szablonu, umożliwiającego dużą dowolność, jeśli chodzi o wybór modelu programowania. W efekcie za jego pomocą można tworzyć szerokie spektrum aplikacji - od niewielkich i prostych po potężne i bardzo skomplikowane.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(64,35 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00zł (-35%) -
Bestseller Nowość Promocja Promocja 2za1
Dzięki tej praktycznej książce dogłębnie zrozumiesz zagadnienia związane z ochroną haseł i odzyskiwaniem chronionych nimi danych. Rozpoczniesz od zapoznania się z zasadami przechowywania danych uwierzytelniających i matematycznymi podstawami technik łamania haseł. Następnie nauczysz się posługiwać różnymi narzędziami ułatwiającymi odzyskiwanie haseł, by potem zająć się typowymi przypadkami ich łamania, odzyskiwania skrótów i pokonywania zabezpieczeń. Przyjrzysz się działaniu metod siłowych i słownikowych, dowiesz się także, jak stosować je przy różnych sposobach przechowywania danych uwierzytelniających. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane licznymi rzeczywistymi przykładami. Pod koniec lektury przekonasz się, że potrafisz z łatwością łamać najpopularniejsze typy danych uwierzytelniających.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(38,94 zł najniższa cena z 30 dni)
38.94 zł
59.90zł (-35%) -
Bestseller Nowość Promocja Promocja 2za1
Ta książka jest kompleksowym przewodnikiem po ciemnej stronie cyberbezpieczeństwa ― zapewni Ci wiedzę i umiejętności niezbędne do skutecznego zwalczania złośliwego oprogramowania. Nauczysz się poruszać wśród zawiłości związanych z tworzeniem złośliwego oprogramowania, a także dobrze poznasz techniki i strategie stosowane przez cyberprzestępców. Zdobędziesz też praktyczne doświadczenie w projektowaniu i implementowaniu popularnych rozwiązań stosowanych w prawdziwych złośliwych aplikacjach, na przykład Carbanak, Carberp, Stuxnet, Conti, Babuk i BlackCat. Nie zabrakło tu zasad etycznego hakingu i tajników budowy złośliwego oprogramowania, jak techniki unikania wykrycia, mechanizmy persystencji i wiele innych, które poznasz dzięki lekturze.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(57,84 zł najniższa cena z 30 dni)
57.84 zł
89.00zł (-35%) -
Bestseller Nowość Promocja Promocja 2za1
Potraktuj tę książkę jako świetnego towarzysza wycieczek. Zawarte w tym przewodniku barwne ilustracje i wyczerpujące, przejrzyście podane informacje sprawią, że inaczej spojrzysz na różne elementy konstrukcji technicznych. Zrozumiesz fascynujące szczegóły działania urządzeń stworzonych przez ludzi. Nauczysz się rozpoznawać cechy charakterystyczne sieci elektroenergetycznej, dróg, kolei, mostów, tuneli, dróg wodnych i innych rozwiązań technicznych. Przekonasz się, jak wielką przyjemność daje „wypatrywanie infrastruktury”, a odkrywanie przeznaczenia napotkanych urządzeń stanie się Twoim hobby!- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(38,94 zł najniższa cena z 30 dni)
38.94 zł
59.90zł (-35%) -
Bestseller Nowość Promocja Promocja 2za1
Wielu programistów szuka prostego, bardziej intuicyjnego sposobu na tworzenie aplikacji. Przeszkadza im złożoność języków programowania, nieczytelność ich składni i stopień skomplikowania konfiguracji. W trakcie poszukiwań narzędzi zapewniających prostotę i dużą wydajność trafiają często na stworzony przez inżynierów Google język Go i... okazuje się, że spełnia on te oczekiwania, jest prosty jak Python i wydajny jak Java. Jeśli i Ty chcesz tworzyć aplikacje szybciej i efektywniej, nie tracić przy tym czasu na skomplikowane konfiguracje czy debugowanie, ta książka jest dla Ciebie.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(44,85 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00zł (-35%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Dzięki tej książce dobrze zrozumiesz działanie Gita. Wiedza jest w niej przekazywana w prosty i konsekwentny sposób, a zastosowane techniki wizualne, opowiadane historie i liczne praktyczne ćwiczenia pozwolą Ci na skuteczną naukę krok po kroku. Stopniowo będziesz się zapoznawać z kluczowymi informacjami i dogłębnie zrozumiesz znaczenie poszczególnych terminów i koncepcji. Książkę docenią zwłaszcza osoby używające Gita w projektach prywatnych lub zawodowych, na przykład studenci i uczestnicy kursów programowania, młodsi programiści, specjaliści przetwarzania danych i pisarze techniczni.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00zł (-35%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
To interesujące, zwięzłe i wyjątkowo praktyczne wprowadzenie do programowania w języku JavaScript. Już podczas lektury pierwszych stron zaczniesz pisać własny kod, będziesz znajdować rozwiązania różnych wyzwań, a także tworzyć aplikacje internetowe i zabawne gry. Rozpoczniesz od poznania podstawowych koncepcji stosowanych w programowaniu, takich jak zmienne, tablice, obiekty, funkcje, konstrukcje warunkowe, pętle itd. Następnie nauczysz się łączyć skrypty JavaScript z kodem HTML i CSS, aby tworzyć interaktywne aplikacje internetowe. Ze swoich nowych umiejętności skorzystasz podczas pracy nad trzema większymi projektami: grą w stylu Pong, aplikacją generującą muzykę i platformą przeznaczoną do wizualizacji danych pobranych za pomocą API.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(59,40 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00zł (-35%) -
Bestseller Nowość Promocja Promocja 2za1
O sztucznej inteligencji jest ostatnio bardzo głośno, to nośny temat, nierzadko przedstawiany w tonie sensacyjnym. Czy AI nas zniewoli? Czy wymknie się spod kontroli? A może zabierze nam pracę i zmieni nasze życie w bezproduktywny koszmar? Rzeczywistość wygląda zgoła inaczej, niż zdają się sugerować clickbaitowe nagłówki w prasie i mediach społecznościowych. Sztuczna inteligencja jest obecna w naszym życiu od wielu lat, choć często nie zdajemy sobie z tego sprawy. Służy nam pomocą, gdy szukamy czegoś w sieci, kiedy chcemy coś przetłumaczyć, kupić, porównać albo dotrzeć z miejsca A do miejsca B. Odsiewa dla nas spam w poczcie internetowej i chroni nasze urządzenia elektroniczne przed cyberatakami. Oczywiście, ma swoje mroczne strony i tych także powinniśmy być świadomi.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(35,40 zł najniższa cena z 30 dni)
38.35 zł
59.00zł (-35%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Fusion to oprogramowanie firmy Autodesk, umożliwiające modelowanie 3D, CAD, CAM, CAE i PCB. Jego zastosowanie znacznie upraszcza i przyspiesza projektowanie, a także wytwarzanie nowych produktów. Dostępny w chmurze Autodesk Fusion oferuje rozmaite środowiska, takie jak Simulation, służące do obliczeń, analiz i symulacji, Render, przeznaczone do wizualizacji i renderingów, czy Animation, dzięki któremu można tworzyć filmy demonstrujące kolejność montażu elementów składowych urządzeń.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00zł (-35%)
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: [wyświetl email]@helion.pl
Książka drukowana


Oceny i opinie klientów: Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Jake VanderPlas
(1)(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)