eBooki
W kategorii eBooki znajdziesz książki w postaci elektronicznej, w formie PDF, ePub oraz mobi. Po zakupie e-booka będzie on dostępny w Bibliotece na koncie użytkownika. Książki przeczytasz na laptopie, tablecie, smartfonie lub czytniku ebooków (Kindle, Pocketbook, inkBOOK, Prestigio i innych). Więcej na temat wykorzystania i zabezpieczenia eBooków znajdziesz na stronie "Przewodnik po eBookach".
Ebooki dostępne w księgarni Ebookpoint
-
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
-
Specyfikacja wymagań oprogramowania. Kluczowe praktyki analizy biznesowej
-
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
-
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II
-
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
-
Opowieści ukryte w danych. Wyjaśnij dane i wywołaj działania za pomocą narracji
-
Microsoft Power BI. Jak modelować i wizualizować dane oraz budować narracje cyfrowe. Wydanie III
-
Storytelling danych. Poradnik wizualizacji danych dla profesjonalistów
-
Zrozumieć BPMN. Modelowanie procesów biznesowych. Wydanie 2 rozszerzone
-
Inżynieria danych w praktyce. Kluczowe koncepcje i najlepsze technologie
-
Zarządzanie danymi w zbiorach o dużej skali. Nowoczesna architektura z siatką danych i technologią Data Fabric. Wydanie II
-
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
-
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
-
Spark. Błyskawiczna analiza danych. Wydanie II
-
Potoki danych. Leksykon kieszonkowy. Przenoszenie i przetwarzanie danych na potrzeby ich analizy
-
Power BI i Power Pivot dla Excela. Analiza danych
-
Analiza danych w biznesie. Sztuka podejmowania skutecznych decyzji
-
DAX i Power BI w analizie danych. Tworzenie zaawansowanych i efektywnych analiz dla biznesu
-
Wizualizacja danych. Pulpity nawigacyjne i raporty w Excelu
-
Microsoft Power BI dla bystrzaków
-
Analiza biznesowa. Praktyczne modelowanie organizacji
-
Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II
-
Metoda Lean Analytics. Zbuduj sukces startupu w oparciu o analizę danych
-
Siatka danych. Nowoczesna koncepcja samoobsługowej infrastruktury danych
-
Zaawansowana analiza danych w PySpark. Metody przetwarzania informacji na szeroką skalę z wykorzystaniem Pythona i systemu Spark
-
Podstawy wizualizacji danych. Zasady tworzenia atrakcyjnych wykresów
-
Myślenie systemowe. Wprowadzenie
-
Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes!
-
Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy
-
Marketing i analityka biznesowa dla początkujących. Poznaj najważniejsze narzędzia i wykorzystaj ich możliwości
-
Big Data. Najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym
-
Google Analytics w biznesie. Poradnik dla zaawansowanych. Wydanie II
-
Google Analytics od podstaw. Analiza wpływu biznesowego i wyznaczanie trendów
-
Korporacyjne jezioro danych. Wykorzystaj potencjał big data w swojej organizacji
-
Mistrz analizy danych. Od danych do wiedzy
-
Microsoft Power BI. Jak modelować i wizualizować dane oraz budować narracje cyfrowe. Wydanie II
-
NoSQL, NewSQL i BigData. Bazy danych następnej generacji
-
Skazany na sukces. Kariera w Data Science
-
Wprowadzenie do systemów baz danych. Wydanie VII
-
Dane i Goliat. Ukryta bitwa o Twoje dane i kontrolę nad światem
-
Dziennikarstwo danych i data storytelling
-
Poznaj Tableau 2022. Wizualizacja danych, interaktywna analiza danych i umiejętność data storytellingu. Wydanie V
-
Google Analytics dla marketingowców. Wydanie III
-
Algorytmy dla bystrzaków
-
Analiza marketingowa. Praktyczne techniki z wykorzystaniem analizy danych i narzędzi Excela
-
Hadoop. Komplety przewodnik. Analiza i przechowywanie danych
-
Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania
-
Język R. Kompletny zestaw narzędzi dla analityków danych
-
Język R i analiza danych w praktyce. Wydanie II
-
Python. Uczenie maszynowe
-
Zrozumieć BPMN. Modelowanie procesów biznesowych
-
Kompletny przewodnik po DAX, wyd. 2 rozszerzone. Analiza biznesowa przy użyciu Microsoft Power BI, SQL Server Analysis Services i Excel
-
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie
-
Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania. Wydanie II
-
Język R. Receptury. Analiza danych, statystyka i przetwarzanie grafiki. Wydanie II
-
Naczelny Algorytm. Jak jego odkrycie zmieni nasz świat
-
Spark. Zaawansowana analiza danych
-
Microsoft SQL Server. Modelowanie i eksploracja danych
-
Umiejętności analityczne w pracy z danymi i sztuczną inteligencją. Wykorzystywanie najnowszych technologii w rozwijaniu przedsiębiorstwa
-
Analiza danych behawioralnych przy użyciu języków R i Python
-
Database in Depth. Relational Theory for Practitioners
-
Zapytania w języku T-SQL w Microsoft SQL Server 2014 i SQL Server 2012
-
The New Relational Database Dictionary. Terms, Concepts, and Examples
-
Mastering Microsoft Power BI. Expert techniques for effective data analytics and business intelligence
-
Getting Started with Elastic Stack 8.0. Run powerful and scalable data platforms to search, observe, and secure your organization
-
Analiza danych w naukach ścisłych i technice
-
Excel 2021 i Microsoft 365. Analiza i modelowanie danych biznesowych
-
Uczenie maszynowe: Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Szczegółowy poradnik
-
Visualizing Streaming Data. Interactive Analysis Beyond Static Limits
-
Kompletny przewodnik po DAX. Analiza biznesowa przy użyciu Microsoft Excel, SQL Server Analysis Services i Power BI
-
Big Data. Krótkie Wprowadzenie 30
-
Hands-On Data Science for Marketing. Improve your marketing strategies with machine learning using Python and R
-
Getting Started with Amazon SageMaker Studio. Learn to build end-to-end machine learning projects in the SageMaker machine learning IDE
-
The Discipline of Organizing: Core Concepts Edition
-
The Discipline of Organizing: Professional Edition
-
Data Quality Engineering in Financial Services
-
Web Data Mining z użyciem języka Python. Odkrywaj i wyodrębniaj informacje ze stron internetowych za pomocą języka Python
-
Instant MapReduce Patterns - Hadoop Essentials How-to. Practical recipes to write your own MapReduce solution patterns for Hadoop programs
-
Extreme DAX. Take your Power BI and Microsoft data analytics skills to the next level
-
Mastering Tableau 2021. Implement advanced business intelligence techniques and analytics with Tableau - Third Edition
-
Qlik Sense: Advanced Data Visualization for Your Organization. Create smart data visualizations and predictive analytics solutions
-
Blockchain for Business 2019. A user-friendly introduction to blockchain technology and its business applications
-
Go Web Scraping Quick Start Guide. Implement the power of Go to scrape and crawl data from the web
-
Hands-On Deep Learning with Apache Spark. Build and deploy distributed deep learning applications on Apache Spark
-
Machine Learning with the Elastic Stack. Expert techniques to integrate machine learning with distributed search and analytics
-
Mastering Machine Learning with R. Advanced machine learning techniques for building smart applications with R 3.5 - Third Edition
-
Apache Spark Quick Start Guide. Quickly learn the art of writing efficient big data applications with Apache Spark
-
Generative Adversarial Networks Projects. Build next-generation generative models using TensorFlow and Keras
-
Hands-On Artificial Intelligence for IoT. Expert machine learning and deep learning techniques for developing smarter IoT systems
-
Machine Learning Quick Reference. Quick and essential machine learning hacks for training smart data models
-
Kibana 7 Quick Start Guide. Visualize your Elasticsearch data with ease
-
Advanced MySQL 8. Discover the full potential of MySQL and ensure high performance of your database
-
Hands-On Data Science with the Command Line. Automate everyday data science tasks using command-line tools
-
Tableau 2019.x Cookbook. Over 115 recipes to build end-to-end analytical solutions using Tableau
-
Python Deep Learning. Exploring deep learning techniques and neural network architectures with PyTorch, Keras, and TensorFlow - Second Edition
-
Hands-On Blockchain for Python Developers. Gain blockchain programming skills to build decentralized applications using Python
-
SAP Business Intelligence Quick Start Guide. Actionable business insights from the SAP BusinessObjects BI platform
-
Data Wrangling with Python. Creating actionable data from raw sources
-
Mastering Tableau 2019.1. An expert guide to implementing advanced business intelligence and analytics with Tableau 2019.1 - Second Edition
-
Hands-On Business Intelligence with Qlik Sense. Implement self-service data analytics with insights and guidance from Qlik Sense experts
-
Learn Chart.js. Create interactive visualizations for the Web with Chart.js 2
-
Mastering Hadoop 3. Big data processing at scale to unlock unique business insights
-
Hands-On Dashboard Development with QlikView. Practical guide to creating interactive and user-friendly business intelligence dashboards
-
Applied Unsupervised Learning with R. Uncover hidden relationships and patterns with k-means clustering, hierarchical clustering, and PCA
-
Learning Tableau 2019. Tools for Business Intelligence, data prep, and visual analytics - Third Edition
-
Deep Learning with Microsoft Cognitive Toolkit Quick Start Guide. A practical guide to building neural networks using Microsoft's open source deep learning framework
-
R Statistics Cookbook. Over 100 recipes for performing complex statistical operations with R 3.5
-
Hands-On Deep Learning for Games. Leverage the power of neural networks and reinforcement learning to build intelligent games
-
TensorFlow 2.0 Quick Start Guide. Get up to speed with the newly introduced features of TensorFlow 2.0
-
Data Science for Marketing Analytics. Achieve your marketing goals with the data analytics power of Python
-
Natural Language Processing Fundamentals. Build intelligent applications that can interpret the human language to deliver impactful results
-
Machine Learning with R Quick Start Guide. A beginner's guide to implementing machine learning techniques from scratch using R 3.5
-
Hands-On Big Data Analytics with PySpark. Analyze large datasets and discover techniques for testing, immunizing, and parallelizing Spark jobs
-
Practical Big Data Analytics. Hands-on techniques to implement enterprise analytics and machine learning using Hadoop, Spark, NoSQL and R
-
Feature Engineering Made Easy. Identify unique features from your dataset in order to build powerful machine learning systems
-
Deep Learning for Computer Vision. Expert techniques to train advanced neural networks using TensorFlow and Keras
-
MySQL 8 Cookbook. Over 150 recipes for high-performance database querying and administration
-
Deep Learning Essentials. Your hands-on guide to the fundamentals of deep learning and neural network modeling
-
Regression Analysis with R. Design and develop statistical nodes to identify unique relationships within data at scale