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
-
Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
-
Szybki jak FastAPI. Projektowanie aplikacji WWW w Pythonie
-
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
-
Python. Instrukcje dla programisty. Wydanie III
-
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
-
Python. Wprowadzenie. Wydanie V
-
Matematyka w programowaniu gier i grafice komputerowej. Tworzenie i renderowanie wirtualnych środowisk 3D oraz praca z nimi
-
Automatyzacja nudnych zadań z Pythonem. Nauka programowania. Wydanie II
-
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
-
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
-
Python w data science. Praktyczne wprowadzenie
-
Zaawansowany Python. Jasne, zwięzłe i efektywne programowanie
-
Python i Excel. Nowoczesne środowisko do automatyzacji i analizy danych
-
Python. Nowoczesne programowanie w prostych krokach. Wydanie II
-
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II
-
40 algorytmów, które powinien znać każdy programista. Nauka implementacji algorytmów w Pythonie
-
Black Hat Python. Język Python dla hakerów i pentesterów. Wydanie II
-
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
-
Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków
-
Tablice informatyczne. Python
-
Django 4. Praktyczne tworzenie aplikacji sieciowych. Wydanie IV
-
Sztuczna inteligencja. Błyskawiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego, uczenia ze wzmocnieniem i uczenia głębokiego
-
Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV
-
Python. Zwięzłe kompendium dla programisty
-
Wielka księga małych projektów w Pythonie. 81 łatwych praktycznych programów
-
Python z życia wzięty. Rozwiązywanie problemów za pomocą kilku linii kodu
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Deep learning i machine learning
-
Flask. Tworzenie aplikacji internetowych w Pythonie. Wydanie II
-
Python. Leksykon kieszonkowy. Wydanie V
-
Python dla każdego. Podstawy programowania. Wydanie III
-
Python 3. Projekty dla początkujących i pasjonatów
-
Python. Zadania z programowania. Przykładowe imperatywne rozwiązania
-
Python. Zadania z programowania. Przykładowe funkcyjne rozwiązania
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy
-
Zaawansowana analiza danych. Jak przejść z arkuszy Excela do Pythona i R
-
Zaawansowana analiza danych w PySpark. Metody przetwarzania informacji na szeroką skalę z wykorzystaniem Pythona i systemu Spark
-
Finanse i Python. Łagodne wprowadzenie do teorii finansów
-
Profesjonalne programowanie w Pythonie. Poznaj najlepsze praktyki kodowania i zaawansowane koncepcje programowania. Wydanie IV
-
Programowanie w Pythonie dla średnio zaawansowanych. Najlepsze praktyki tworzenia czystego kodu
-
Programowanie zorientowane obiektowo w Pythonie. Tworzenie solidnych i łatwych w utrzymaniu aplikacji i bibliotek. Wydanie IV
-
Python i AI dla e-commerce
-
Python na maturze. Rozwiązania i analiza wybranych zadań programistycznych
-
Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika
-
Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego
-
Kod Pythona w jednym wierszu. Jak profesjonaliści piszą programy doskonałe
-
Matematyka w Pythonie. Algebra, statystyka, analiza matematyczna i inne dziedziny
-
Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie
-
Python dla zupełnie początkujących. Owoce programowania. Wydanie IV
-
Rekurencyjna książka o rekurencji. Zostań mistrzem rozmów kwalifikacyjnych poświęconych językom Python i JavaScript
-
Jak zaprogramować robota. Zastosowanie Raspberry Pi i Pythona w tworzeniu autonomicznych robotów. Wydanie II
-
Nauka programowania. Rusz głową!
-
Nowoczesne Django
-
Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II
-
Czysty kod w Pythonie. Twórz wydajny i łatwy w utrzymaniu kod. Wydanie II
-
Efektywny Python. 90 sposobów na lepszy kod. Wydanie II
-
Implementowanie Czystej Architektury w Pythonie
-
Python. Instrukcje dla programisty
-
Python. Kurs dla nauczycieli i studentów. Wydanie II
-
Python. Rusz głową! Wydanie II
-
Python dla testera
-
Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
-
Algorytmy dla bystrzaków
-
Architektura aplikacji w Pythonie. TDD, DDD i rozwój mikrousług reaktywnych
-
Deep Learning. Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe
-
Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras
-
Python dla nastolatków. Projekty graficzne z Python Turtle
-
Elementy inżynierii oprogramowania w Pythonie
-
Python i Asyncio. Programowanie asynchroniczne
-
Raspberry Pi. Przewodnik użytkownika. Wydanie III
-
Dodaj mocy Power BI! Jak za pomocą kodu w Pythonie i R pobierać, przekształcać i wizualizować dane
-
Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie
-
Python na start! Programowanie dla nastolatków
-
Myśl w języku Python! Nauka programowania. Wydanie II
-
Python w pigułce. Podręczny przewodnik po wersjach 3.10 i 3.11
-
Python w 1 dzień dla najmłodszych. Naucz się kodowania w Pythonie w 12 godzin
-
Python Object-Oriented Programming. Build robust and maintainable object-oriented Python applications and libraries - Fourth Edition
-
Python 3 Object-Oriented Programming. Build robust and maintainable software with object-oriented design patterns in Python 3.8 - Third Edition
-
Czyszczenie danych w Pythonie. Receptury. Nowoczesne techniki i narzędzia Pythona do wykrywania i eliminacji zanieczyszczeń oraz wydobywania kluczowych cech z danych
-
Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV
-
Python w zadaniach. Programowanie dla młodzieży. Poziom podstawowy
-
Python i praca z danymi. Przetwarzanie, analiza, modelowanie i wizualizacja. Wydanie III
-
Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji
-
Python. Leksykon kieszonkowy. Wydanie IV
-
Matematyczny Python. Obliczenia naukowe i analiza danych z użyciem NumPy, SciPy i Matplotlib
-
Programowanie funkcyjne w Pythonie. Jak pisać zwięzły, wydajny i ekspresywny kod. Wydanie III
-
Python. Receptury. Wydanie III
-
Raspberry Pi. Przewodnik dla programistów Pythona
-
Sztuczna inteligencja w finansach. Używaj języka Python do projektowania i wdrażania algorytmów AI
-
Zacznij od Pythona. Pierwsze kroki w programowaniu
-
Złam ten kod z Pythonem. Jak tworzyć, testować i łamać szyfry
-
Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej
-
Matematyczne przygody z Pythonem
-
Python dla Ekspertów
-
Secret Recipes of the Python Ninja. Over 70 recipes that uncover powerful programming tactics in Python
-
FastAPI
-
Python mniej poważnie
-
AWS dla administratorów systemów. Tworzenie i utrzymywanie niezawodnych aplikacji chmurowych
-
Python. Instrukcje dla programisty. Wydanie II
-
Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie
-
Programowanie współbieżne. Systemy czasu rzeczywistego
-
Python. Automatyzacja zadań. Jak efektywnie pracować z danymi, arkuszami Excela, raportami i e-mailami. Wydanie II
-
Python. 14 twórczych projektów dla dociekliwych programistów
-
Python. Uczenie maszynowe
-
Python dla profesjonalistów. Debugowanie, testowanie i utrzymywanie kodu
-
Python dla programistów. Big Data i AI. Studia przypadków
-
Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III
-
Python. Zacznij programować!
-
Rozwijanie mikrousług w Pythonie. Budowa, testowanie, instalacja i skalowanie
-
Skrypty powłoki systemu Linux. Zagadnienia zaawansowane. Wydanie II
-
TDD w praktyce. Niezawodny kod w języku Python
-
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow
-
Zacznij od Pythona. Programowanie dla młodzieży w praktyce
-
Behavioral Data Analysis with R and Python
-
Financial Theory with Python
-
Bioinformatics with Python Cookbook. Use modern Python libraries and applications to solve real-world computational biology problems - Third Edition
-
Python for Data Analysis. 3rd Edition
-
Python: Master the Art of Design Patterns. Click here to enter text
-
Python: Deeper Insights into Machine Learning. Deeper Insights into Machine Learning
-
Python for Geospatial Data Analysis