Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 504
- Druk:
- oprawa miękka
Opis książki: Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
Wprawny analityk danych potrafi z nich uzyskać wiedzę ułatwiającą podejmowanie trafnych decyzji. Od kilku lat można do tego używać nowoczesnych narzędzi Pythona, które zbudowano specjalnie do tego celu. Praca z nimi nie wymaga głębokiej znajomości statystyki czy algebry. Aby cieszyć się uzyskanymi rezultatami, wystarczy się wprawić w stosowaniu kilku pakietów i środowisk Pythona.
Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych przypadków i fragmentami kodu. W trakcie lektury nauczysz się korzystać z możliwości oferowanych przez pakiety pandas i NumPy, a także środowiska IPython i Jupyter. Nie zabrakło wskazówek dotyczących używania uniwersalnych narzędzi przeznaczonych do ładowania, czyszczenia, przekształcania i łączenia zbiorów danych. Pozycję docenią analitycy zamierzający zacząć pracę w Pythonie, jak również programiści Pythona, którzy chcą się zająć analizą danych i obliczeniami naukowymi.
Dzięki książce nauczysz się:
- eksplorować dane za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter
- korzystać z funkcji pakietów NumPy i pandas
- używać pakietu matplotlib do tworzenia czytelnych wizualizacji
- analizować i przetwarzać dane regularnych i nieregularne szeregi czasowe
- rozwiązywać rzeczywiste problemy analityczne
Wes McKinney zaktualizował swoją książkę, aby była podstawowym źródłem informacji o wszystkich zagadnieniach związanych z analizą danych przy użyciu języka Python i biblioteki pandas. Gorąco polecam tę pozycję!
Paul Barry, wykładowca i autor książek
Wybrane bestsellery
-
Get the definitive handbook for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.10 and pandas 1.4, the third edition of this hands-on guide is packed with practical case studies that show you how to solve a broad set of data analysis problems effectively...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
237.15 zł
279.00 zł(-15%) -
Prezentowana książka jest drugim, zaktualizowanym i uzupełnionym, wydaniem klasycznego podręcznika napisanego z myślą o analitykach, którzy dotychczas nie pracowali w Pythonie, oraz o programistach Pythona, którzy nie zajmowali się dotąd analizą danych ani obliczeniami naukowymi. Przedstawiono tu...
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython. Wydanie II Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
To drugie, zaktualizowane i poprawione wydanie bestsellerowego podręcznika Programowania w Pythonie pozwoli Ci błyskawicznie zacząć tworzyć kod, który działa! Zaczniesz od zrozumienia podstawowych koncepcji programistycznych, następnie nauczysz się zapewniać programom interaktywność i wykształcis...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
59.40 zł
99.00 zł(-40%) -
Metody statystyczne są kluczowym elementem data science, mimo to niewielu specjalistów data science posiada formalne wykształcenie statystyczne. Kursy i podręczniki o podstawach statystyki, rzadko kiedy omawiają temat z perspektywy data science. W drugim wydaniu tego popularnego podręcznika zosta...
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Ta książka jest przewodnikiem dla każdego, kto musi przekazywać informacje, robiąc przy tym użytek z danych. Szczególnie wartościowa będzie dla analityków, studentów i naukowców, a także dla każdego, kto w swojej komunikacji odwołuje się do danych. Pokazano tu prostą i intuicyjną technikę przedst...
Storytelling danych. Poradnik wizualizacji danych dla profesjonalistów Storytelling danych. Poradnik wizualizacji danych dla profesjonalistów
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)46.20 zł
77.00 zł(-40%) -
To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści. Omówiono tu najnowsze wersje Pythona w liniach 3.X i 2.X, czyli 3.3 i 2.7, i dodano opisy nowych lub rozszerzonych mechanizmów, takich jak obsługa fo...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
119.40 zł
199.00 zł(-40%) -
Dowiedz się, jak: zrozumieć koncepcje statystyczne, techniki, wzory i obliczenia interpretować diagramy i wykresy, określać prawdopodobieństwo oraz ustalać przedziały ufności weryfikować i analizować dane z eksperymentów i sondaży Prosty sposób na statystykę Czujes...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
29.94 zł
49.90 zł(-40%) -
Mało kto lubi matematykę, zwłaszcza algebrę czy analizę matematyczną. Wydaje się trudna i niezrozumiała. Bardzo łatwo popełnić błędy podczas rozwiązywania równań różniczkowych czy całek. Jeśli jednak powierzysz najtrudniejszą i najżmudniejszą część obliczeń komputerowi, szybko się przekonasz, że ...
Matematyka w Pythonie. Algebra, statystyka, analiza matematyczna i inne dziedziny Matematyka w Pythonie. Algebra, statystyka, analiza matematyczna i inne dziedziny
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Dave Thomas i Andy Hunt napisali pierwsze wydanie tej wpływowej książki w 1999 roku, aby pomóc swoim klientom tworzyć lepsze oprogramowanie i na nowo odnaleźć radość z kodowania. Nauki płynące z tamtego wydania pomogły wielu pokoleniom programistów zbadać istotę rozwoju oprogramowania, niezależni...
Pragmatyczny programista. Od czeladnika do mistrza. Wydanie II Pragmatyczny programista. Od czeladnika do mistrza. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)46.20 zł
77.00 zł(-40%)
O autorze książki
1 Wes McKinneyWes McKinney ― twórca oprogramowania open source, autor projektu pandas i współtwórca Apache Arrow. Członek The Apache Software Foundation, a także PMC Apache Parquet. Obecnie pełni funkcję dyrektora technicznego Voltron Data, gdzie zajmuje się przyspieszonymi technologiami obliczeniowymi opartymi na Apache Arrow.
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox 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 »
Audiobooka posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły książki
- Tytuł oryginału:
- Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter, 3rd Edition
- Tłumaczenie:
- Andrzej Watrak
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-832-2323-0, 9788383223230
- ISBN Ebooka:
- 978-83-832-2324-7, 9788383223247
- Format:
- 165x235
- Numer z katalogu:
- 193710
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
- Kategorie:
Programowanie » Python - Programowanie
Biznes IT » IT w ekonomii
Big Data » Analiza danych
Spis treści książki
- 1.1. O czym jest ta książka?
- Jakie rodzaje danych?
- 1.2. Dlaczego warto korzystać z Pythona w celu przeprowadzenia analizy danych?
- Python jako spoiwo
- Rozwiązywanie problemu "dwujęzyczności"
- Dlaczego nie Python?
- 1.3. Podstawowe biblioteki Pythona
- NumPy
- pandas
- Matplotlib
- IPython i Jupyter
- SciPy
- Scikit-learn
- statsmodels
- Inne pakiety
- 1.4. Instalacja i konfiguracja
- Windows
- GNU, Linux
- macOS
- Instalacja niezbędnych pakietów
- Zintegrowane środowiska programistyczne i edytory tekstowe
- 1.5. Społeczność i konferencje
- 1.6. Nawigacja po książce
- Przykłady kodu
- Przykładowe dane
- Konwencje importowania
- 2.1. Interpreter Pythona
- 2.2. Podstawy interpretera IPython
- Uruchamianie powłoki IPython
- Uruchamianie notatnika Jupyter Notebook
- Uzupełnianie poleceń
- Introspekcja
- 2.3. Podstawy Pythona
- Semantyka języka Python
- Skalarne typy danych
- Przepływ sterowania
- 2.4. Podsumowanie
- 3.1. Struktury danych i sekwencje
- Krotka
- Lista
- Słownik
- Zbiór
- Wbudowane funkcje obsługujące sekwencje
- Lista, słownik i zbiór - składanie
- 3.2. Funkcje
- Przestrzenie nazw, zakres i funkcje lokalne
- Zwracanie wielu wartości
- Funkcje są obiektami
- Funkcje anonimowe (lambda)
- Generatory
- Błędy i obsługa wyjątków
- 3.3. Pliki i system operacyjny
- Bajty i kodowanie Unicode w plikach
- 3.4. Podsumowanie
- 4.1. NumPy ndarray - wielowymiarowy obiekt tablicowy
- Tworzenie tablic ndarray
- Typ danych tablic ndarray
- Działania matematyczne z tablicami NumPy
- Podstawy indeksowania i przechwytywania części
- Indeksowanie i wartości logiczne
- Indeksowanie specjalne
- Transponowanie tablic i zamiana osi
- 4.2. Generowanie liczb pseudolosowych
- 4.3. Funkcje uniwersalne - szybkie funkcje wykonywane na poszczególnych elementach tablicy
- 4.4. Programowanie z użyciem tablic
- Logiczne operacje warunkowe jako operacje tablicowe
- Metody matematyczne i statystyczne
- Metody tablic logicznych
- Sortowanie
- Wartości unikalne i operacje logiczne
- 4.5. Tablice i operacje na plikach
- 4.6. Algebra liniowa
- 4.7. Przykład: błądzenie losowe
- Jednoczesne symulowanie wielu błądzeń losowych
- 4.8. Podsumowanie
- 5.1. Wprowadzenie do struktur danych biblioteki pandas
- Obiekt Series
- Obiekt DataFrame
- Obiekty index
- 5.2. Podstawowe funkcjonalności
- Uaktualnianie indeksu
- Odrzucanie elementów osi
- Indeksowanie, wybieranie i filtrowanie
- Działania arytmetyczne i wyrównywanie danych
- Funkcje apply i map
- Sortowanie i tworzenie rankingów
- Indeksy osi ze zduplikowanymi etykietami
- 5.3. Podsumowywanie i generowanie statystyk opisowych
- Współczynnik korelacji i kowariancja
- Unikalne wartości, ich liczba i przynależność
- 5.4. Podsumowanie
- 6.1. Odczyt i zapis danych w formacie tekstowym
- Wczytywanie części pliku tekstowego
- Zapis danych w formacie tekstowym
- Praca z plikami danych rozgraniczonych
- Dane w formacie JSON
- XML i HTML - web scraping
- 6.2. Formaty danych binarnych
- Wczytywanie plików programu Microsoft Excel
- Obsługa formatu HDF5
- 6.3. Obsługa interfejsów sieciowych
- 6.4. Obsługa baz danych
- 6.5. Podsumowanie
- 7.1. Obsługa brakujących danych
- Filtrowanie brakujących danych
- Wypełnianie brakujących danych
- 7.2. Przekształcanie danych
- Usuwanie duplikatów
- Przekształcanie danych przy użyciu funkcji lub mapowania
- Zastępowanie wartości
- Zmiana nazw indeksów osi
- Dyskretyzacja i podział na koszyki
- Wykrywanie i filtrowanie elementów odstających
- Permutacje i próbkowanie losowe
- Przetwarzanie wskaźników i zmiennych zastępczych
- 7.3. Rozszerzone typy danych
- 7.4. Operacje przeprowadzane na łańcuchach
- Metody obiektu typu string
- Wyrażenia regularne
- Funkcje tekstowe w pakiecie pandas
- 7.5. Dane kategoryczne
- Kontekst i motywacja
- Rozszerzony typ Categorical w bibliotece pandas
- Obliczenia na obiektach typu Categorical
- Metody obiektu kategorycznego
- 7.6. Podsumowanie
- 8.1. Indeksowanie hierarchiczne
- Zmiana kolejności i sortowanie poziomów
- Parametry statystyki opisowej z uwzględnieniem poziomu
- Indeksowanie z kolumnami ramki danych
- 8.2. Łączenie zbiorów danych
- Łączenie ramek danych w stylu łączenia elementów baz danych
- Łączenie przy użyciu indeksu
- Konkatenacja wzdłuż osi
- Łączenie częściowo nakładających się danych
- 8.3. Zmiana kształtu i operacje osiowe
- Przekształcenia z indeksowaniem hierarchicznym
- Przekształcanie z formatu "długiego" na "szeroki"
- Przekształcanie z formatu "szerokiego" na "długi"
- 8.4. Podsumowanie
- 9.1. Podstawy obsługi interfejsu pakietu matplotlib
- Obiekty figure i wykresy składowe
- Kolory, oznaczenia i style linii
- Punkty, etykiety i legendy
- Adnotacje i rysunki
- Zapisywanie wykresów w postaci plików
- Konfiguracja pakietu matplotlib
- 9.2. Generowanie wykresów za pomocą pakietów pandas i seaborn
- Wykresy liniowe
- Wykresy słupkowe
- Histogramy i wykresy gęstości
- Wykresy punktowe
- Wykresy panelowe i dane kategoryczne
- 9.3. Inne narzędzia przeznaczone do wizualizacji danych w Pythonie
- 9.4. Podsumowanie
- 10.1. Mechanika interfejsu groupby
- Iteracja po grupach
- Wybieranie kolumny lub podzbioru kolumn
- Grupowanie przy użyciu słowników i serii
- Grupowanie przy użyciu funkcji
- Grupowanie przy użyciu poziomów indeksu
- 10.2. Agregacja danych
- Przetwarzanie kolumna po kolumnie i stosowanie wielu funkcji
- Zwracanie zagregowanych danych bez indeksów wierszy
- 10.3. Metoda apply - ogólne zastosowanie techniki dziel-zastosuj-połącz
- Usuwanie kluczy grup
- Kwantyle i analiza koszykowa
- Przykład: wypełnianie brakujących wartości przy użyciu wartości charakterystycznych dla grupy
- Przykład: losowe generowanie próbek i permutacja
- Przykład: średnie ważone grup i współczynnik korelacji
- Przykład: regresja liniowa grup
- 10.4. Transformacje grup i "nieobudowane" operacje grupowania
- 10.5. Tabele przestawne i krzyżowe
- Tabele krzyżowe
- 10.6. Podsumowanie
- 11.1. Typy danych i narzędzia przeznaczone do obsługi daty i czasu
- Konwersja pomiędzy obiektami string i datetime
- 11.2. Podstawy szeregów czasowych
- Indeksowanie i wybieranie
- Szeregi czasowe z duplikatami indeksów
- 11.3. Zakresy dat, częstotliwości i przesunięcia
- Generowanie zakresów dat
- Częstotliwości i przesunięcia daty
- Przesuwanie daty
- 11.4. Obsługa strefy czasowej
- Lokalizacja i konwersja stref czasowych
- Operacje z udziałem obiektów Timestamp o wyznaczonej strefie czasowej
- Operacje pomiędzy różnymi strefami czasowymi
- 11.5. Okresy i przeprowadzanie na nich operacji matematycznych
- Konwersja częstotliwości łańcuchów
- Kwartalne częstotliwości okresów
- Konwersja znaczników czasu na okresy (i z powrotem)
- Tworzenie obiektów PeriodIndex na podstawie tablic
- 11.6. Zmiana rozdzielczości i konwersja częstotliwości
- Zmniejszanie częstotliwości
- Zwiększanie rozdzielczości i interpolacja
- Zmiana rozdzielczości z okresami
- Grupowa zmiana częstotliwości
- 11.7. Funkcje ruchomego okna
- Funkcje ważone wykładniczo
- Binarne funkcje ruchomego okna
- Funkcje ruchomego okna definiowane przez użytkownika
- 11.8. Podsumowanie
- 12.1. Łączenie pandas z kodem modelu
- 12.2. Tworzenie opisów modeli przy użyciu biblioteki Patsy
- Przekształcenia danych za pomocą formuł Patsy
- Patsy i dane kategoryczne
- 12.3. Wprowadzenie do biblioteki statsmodels
- Szacowanie modeli liniowych
- Szacowanie procesów szeregów czasowych
- 12.4. Wprowadzenie do pakietu scikit-learn
- 12.5. Podsumowanie
- 13.1. Dane USA.gov serwisu Bitly
- Liczenie stref czasowych w czystym Pythonie
- Liczenie stref czasowych przy użyciu pakietu pandas
- 13.2. Zbiór danych MovieLens 1M
- Wyznaczenie rozbieżności ocen
- 13.3. Imiona nadawane dzieciom w USA w latach 1880 - 2010
- Analiza trendów imion
- 13.4. Baza danych USDA Food
- 13.5. Baza danych 2012 Federal Election Commission
- Statystyki datków z podziałem na wykonywany zawód i pracodawcę
- Podział kwot datków na koszyki
- Statystyki datków z podziałem na poszczególne stany
- 13.6. Podsumowanie
- A.1. Szczegóły budowy obiektu ndarray
- Hierarchia typów danych NumPy
- A.2. Zaawansowane operacje tablicowe
- Zmiana wymiarów tablic
- Kolejności charakterystyczne dla języków C i Fortran
- Łączenie i dzielenie tablic
- Powtarzanie elementów - funkcje tile i repeat
- Alternatywy indeksowania specjalnego - metody take i put
- A.3. Rozgłaszanie
- Rozgłaszanie wzdłuż innych osi
- Przypisywanie wartości elementom tablicy poprzez rozgłaszanie
- A.4. Zaawansowane zastosowania funkcji uniwersalnych
- Metody instancji funkcji uniwersalnych
- Pisanie nowych funkcji uniwersalnych w Pythonie
- A.5. Tablice o złożonej strukturze
- Zagnieżdżone typy danych i pola wielowymiarowe
- Do czego przydają się tablice o złożonej strukturze?
- A.6. Jeszcze coś o sortowaniu
- Sortowanie pośrednie - metody argsort i lexsort
- Alternatywne algorytmy sortowania
- Częściowe sortowanie tablic
- Wyszukiwanie elementów w posortowanej tablicy za pomocą metody numpy.searchsorted
- A.7. Pisanie szybkich funkcji NumPy za pomocą pakietu Numba
- Tworzenie obiektów numpy.ufunc za pomocą pakietu Numba
- A.8. Zaawansowane tablicowe operacje wejścia i wyjścia
- Pliki mapowane w pamięci
- HDF5 i inne możliwości zapisu tablic
- A.9. Jak zachować wysoką wydajność?
- Dlaczego warto korzystać z sąsiadujących ze sobą obszarów pamięci?
- B.1. Skróty klawiaturowe
- B.2. Magiczne polecenia
- Polecenie %run
- Uruchamianie kodu zapisanego w schowku
- B.3. Korzystanie z historii poleceń
- Przeszukiwanie i korzystanie z historii poleceń
- Zmienne wejściowe i wyjściowe
- B.4. Interakcja z systemem operacyjnym
- Polecenia powłoki systemowej i aliasy
- System tworzenia skrótów do katalogów
- B.5. Narzędzia programistyczne
- Interaktywny debuger
- Pomiar czasu - funkcje %time i %timeit
- Podstawowe profilowanie - funkcje %prun i %run-p
- Profilowanie funkcji linia po linii
- B.6. Wskazówki dotyczące produktywnego tworzenia kodu w środowisku IPython
- Przeładowywanie modułów
- Wskazówki dotyczące projektowania kodu
- B.7. Zaawansowane funkcje środowiska IPython
- Profile i konfiguracja
- B.8. Podsumowanie
Przedmowa
1. Wstęp
2. Podstawy Pythona oraz obsługi narzędzi IPython i Jupyter
3. Wbudowane struktury danych, funkcje i pliki
4. Podstawy biblioteki NumPy: obsługa tablic i wektorów
5. Rozpoczynamy pracę z biblioteką pandas
6. Odczyt i zapis danych, formaty plików
7. Czyszczenie i przygotowywanie danych
8. Przetwarzanie danych - operacje łączenia, wiązania i przekształcania
9. Wykresy i wizualizacja danych
10. Agregacja danych i operacje wykonywane na grupach
11. Szeregi czasowe
12. Wprowadzenie do bibliotek modelujących
13. Przykłady analizy danych
A. Zaawansowane zagadnienia związane z biblioteką NumPy
B. Dodatkowe informacje dotyczące systemu IPython
Helion - inne książki
-
W drugiej części tego zaktualizowanego przewodnika dla zaawansowanych informatyków znalazł się między innymi opis mechanizmu wywołania ALPC i procedury synchronizacji sterowników urządzeń i aplikacji. Omówiono zasady wirtualizacji, a także takie elementy jak rejestr, interfejs WMI, usługi ETW i D...
Windows od środka. Wnętrze nowoczesnego systemu, wirtualizacja, systemy plików, rozruch, bezpieczeństwo i dużo więcej. Wydanie VII Windows od środka. Wnętrze nowoczesnego systemu, wirtualizacja, systemy plików, rozruch, bezpieczeństwo i dużo więcej. Wydanie VII
Mark Russinovich, Andrea Allievi, Alex Ionescu, David Solomon
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)107.40 zł
179.00 zł(-40%) -
Lektura tej książki nauczy Cię myśleć o danych inaczej niż dotychczas. Przekonasz się, że to nie tylko wypełnione kolumny i wiersze. Nie poprzestaniesz na prostej pracy z danymi, a nauczysz się je układać w historie obfitujące w cenne wnioski. Dowiesz się, jak sobie radzić z wartościami, które wy...
Wizualizacja danych. Pulpity nawigacyjne i raporty w Excelu Wizualizacja danych. Pulpity nawigacyjne i raporty w Excelu
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)47.40 zł
79.00 zł(-40%) -
Najlepiej stawiać je z GIMP-em ― darmowym, otwartoźródłowym programem do edycji grafiki rastrowej. Dla kogoś, kto chce zacząć samodzielnie pracować nad obróbką zdjęć i tworzeniem rysunków, największe znaczenie ma oczywiście to, co GIMP potrafi. A potrafi naprawdę dużo. Dokonasz w nim retusz...
GIMP. Poznaj świat grafiki komputerowej. Wydanie II GIMP. Poznaj świat grafiki komputerowej. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)46.20 zł
77.00 zł(-40%) -
Ten praktyczny przewodnik zawiera szeroki przegląd strategii, wzorców i form testowania oprogramowania, ułatwiających dobór ścieżek i podejść do konkretnych projektów w zależności od zakresu, budżetu i ram czasowych. Książka uczy przydatnych umiejętności w zakresie przeprowadzania testów wydajnoś...
Testowanie full stack. Praktyczny przewodnik dostarczania oprogramowania wysokiej jakości Testowanie full stack. Praktyczny przewodnik dostarczania oprogramowania wysokiej jakości
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Książka tak, napisana z myślą o doświadczonych programistach, zawiera wiele przykładowych programów, które pozwolą Ci poznać praktyczne tajniki języka, takie jak typy ogólne, LINQ oraz techniki programowania asynchronicznego. Następnie poznasz najnowsze możliwości platformy .NET 6 oraz języka C# ...
C# 10. Programowanie. Tworzenie aplikacji Windows, internetowych i biurowych C# 10. Programowanie. Tworzenie aplikacji Windows, internetowych i biurowych
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)101.40 zł
169.00 zł(-40%) -
Książka, którą trzymasz w ręku, to rzecz na wskroś praktyczna. Dowiesz się z niej, jak w prosty i szybki sposób uruchomić własny sklep internetowy na CMS WordPress z użyciem wtyczki WooCommerce. Na systemie zarządzania treścią WordPress bazuje blisko 40 procent istniejących stron internetowych, a...
Wordpress Woocommerce. Stwórz zyskowny sklep internetowy Wordpress Woocommerce. Stwórz zyskowny sklep internetowy
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)25.74 zł
42.90 zł(-40%) -
Architekt ma w sobie coś z boga. Przecież kreuje świat. Formę i funkcję budynków, krajobrazy, a nawet przestrzeń naszych mieszkań. Wpływa na otoczenie, świadomie umieszczając w nim kolejne elementy, zmieniające lub podkreślające charakter przestrzeni. Architekci potrafią zaprojektować prawdziwe d...
Projektowanie architektoniczne. Wprowadzenie do zawodu architekta. Wydanie III Projektowanie architektoniczne. Wprowadzenie do zawodu architekta. Wydanie III
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)35.40 zł
59.00 zł(-40%) -
Sztuczna inteligencja staje się powoli nieodzownym składnikiem naszego życia. Przeszła długą drogę od modnego hasła pojawiającego się głównie w specjalistycznych publikacjach do technologii mającej realny wpływ na naszą codzienność. Z każdym dniem lepiej radzi sobie z coraz bardziej zaawansowanym...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
To książka przeznaczona dla specjalistów, którzy chcą poszerzyć wiedzę na temat cyberbezpieczeństwa. Opisano tu aktualne koncepcje związane z podatnościami i zagrożeniami bezpieczeństwa, w tym model dojrzałości cybernetycznej. Zaprezentowano narzędzia takie jak Wireshark, DVWA, Burp Suite, OpenVA...
Cyberbezpieczeństwo dla zaawansowanych. Skuteczne zabezpieczenia systemu Windows, Linux, IoT i infrastruktury w chmurze Cyberbezpieczeństwo dla zaawansowanych. Skuteczne zabezpieczenia systemu Windows, Linux, IoT i infrastruktury w chmurze
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)65.40 zł
109.00 zł(-40%) -
Ten praktyczny przewodnik po Selenium WebDriver w wersji 4 z uwzględnieniem implementacji w Javie jest przeznaczony dla programistów Javy, inżynierów jakości i testerów. Przedstawiono w nim główne aspekty zautomatyzowanej nawigacji po stronie, manipulacji w przeglądarce, interakcji z elementami, ...
Selenium WebDriver w Javie. Praktyczne wprowadzenie do tworzenia testów systemowych Selenium WebDriver w Javie. Praktyczne wprowadzenie do tworzenia testów systemowych
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%)
Dzieki 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.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów: Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III Wes McKinney (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.