Biznes IT
Czy myśleliście kiedyś, w jaki sposób rozpocząć swój biznes w branży IT? Może już prowadzicie własną firmę i Chcecie, aby zaistniała ona w sieci? W tej kategorii znajdziecie książki, w których zawarty jest know-how związany z wieloma rodzajami działalności prowadzonych poprzez internet, czy w inny sposób związanych z nowoczesnymi technologiami w biznesie.
Znajdziecie informacje o systemach zarządzania informacjami o Klientach - popularnych CRM'ach, o zarządzaniu projektami IT, wykorzystaniu potencjału popularnych teraz portali społecznościowych do promocji swojej działalności, czy też poradniki, które pomogą Wam rozwinąć umiejętności pozatechniczne - równie ważne dla Waszych przedsięwzięć.
Książki, ebooki, audiobooki, kursy video z kategorii: Biznes IT dostępne w księgarni Ebookpoint
-
Fotografia kulinarna dla blogerów
-
MS Project 2007 i MS Project Server 2007. Efektywne zarządzanie projektami
-
Excel 2013 PL. Kurs
-
Google Analytics dla marketingowców
-
Webwriting. Profesjonalne tworzenie tekstów dla Internetu. Wydanie II zaktualizowane i poszerzone
-
Imperium aplikacji. Niech technologia pracuje na Twój sukces
-
Sztuka SEO. Optymalizacja witryn internetowych
-
Odnieś sukces w sieci! Praktyczny przewodnik po e-marketingu dla małych i średnich firm
-
Zakupy w sieci dla seniorów
-
O biznesie w internecie. Wszystko co chcielibyście wiedzieć, ale baliście się zapytać
-
Excel 2010 PL. Ilustrowany przewodnik
-
Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha
-
Metoda Running Lean. Iteracja od planu A do planu, który da Ci sukces. Wydanie II
-
Godzina dziennie z Facebook marketingiem
-
Serwisy społecznościowe dla seniorów
-
Przechytrzyć social media
-
osCommerce. Tworzenie sklepów internetowych. Wydanie dla początkujących
-
osCommerce. Tworzenie sklepów internetowych. Wydanie dla zaawansowanych
-
Programowanie aplikacji na serwisy społecznościowe
-
E-mail marketing. 10 wykładów o skutecznej promocji w sieci
-
Sekrety pomiarów w mediach społecznościowych
-
Google+ dla biznesu
-
Web 2.0. Przewodnik po strategiach
-
Microsoft Project 2007 PL. Nieoficjalny podręcznik
-
100 sposobów na Excel 2007 PL. Tworzenie funkcjonalnych arkuszy
-
VirtueMart. Jak szybko stworzyć profesjonalny sklep internetowy w Joomla!
-
E-wangeliści. Ucz się od najlepszych twórców polskiego internetu
-
Mount Everest biznesu
-
ASP.NET AJAX. Programowanie w nurcie Web 2.0
-
ASP.NET 3.5. Tworzenie portali internetowych w nurcie Web 2.0
-
Doskonała prezentacja. Sztuka skutecznego przekazu
-
Brzdęk! Jak odkręcić internetowy kurek z pieniędzmi
-
Firma w Internecie. Poradnik subiektywny
-
Marketing mobilny
-
RozGROMić konkurencję. Sprawdzone w boju strategie dowodzenia, motywowania i zwyciężania
-
Usability w e-biznesie. Co kieruje Twoim klientem?
-
Facebook Graph API. Tworzenie rozbudowanych rozwiązań we Flashu
-
Produkty i marki w opinii e-konsumentów
-
E-biznes po godzinach. Jak zarabiać w sieci bez rzucania pracy na etacie
-
Serwis firmowy. Od pomysłu do gotowej witryny. Poradnik menedżera
-
MS Project 2010 i MS Project Server 2010. Efektywne zarządzanie projektem i portfelem projektów
-
Poczta Lotus Notes 8.5 PL. Niezbednik uzytkownika
-
Filozofia sukcesu. Życie szczęśliwe i dostatnie według Napoleona Hilla
-
Rozmowa kwalifikacyjna. O czym nie wiedzą kandydaci do pracy, czyli sekrety rekrutujących
-
Excel 2010 PL. Kurs
-
CRM. Zarządzanie kontaktami z klientami
-
Sztuczna Inteligencja i Uczenie Maszynowe: Kompletny Przewodnik do Budowy Własnych Rozwiązań AI
-
Continuous Deployment
-
Practical Lakehouse Architecture
-
Systemy IT w Polsce
-
Unleashing the Power of Data with Trusted AI. A guide for board members and executives
-
Tableau Certified Data Analyst Certification Guide. Ace the Tableau Data Analyst certification exam with expert guidance and practice material
-
Getting Started with DuckDB. A practical guide for accelerating your data science, data analytics, and data engineering workflows
-
Deep Learning at Scale
-
Introduction to Algorithms. A Comprehensive Guide for Beginners: Unlocking Computational Thinking
-
Algorithms and Data Structures with Python. A comprehensive guide to data structures & algorithms via an interactive learning experience
-
Data Analysis Foundations with Python. Master Data Analysis with Python: From Basics to Advanced Techniques
-
Generative Deep Learning with Python. Unleashing the Creative Power of AI by Mastering AI and Python
-
Data Modeling with Microsoft Power BI
-
Making Futures Work
-
Augmented Analytics
-
Python Data Cleaning Cookbook. Prepare your data for analysis with pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn, and OpenAI - Second Edition
-
Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900 Exam Guide. Gain proficiency in Azure AI and machine learning concepts and services to excel in the AI-900 exam
-
HashiCorp Terraform Associate (003) Exam Guide. Prepare to pass the Terraform Associate exam on your first attempt
-
Salesforce B2C Solution Architect's Handbook. Leverage Salesforce to create scalable and cohesive business-to-consumer experiences - Second Edition
-
The Ultimate Zoom Cookbook. Over 100 recipes to enhance and engage communication with Zoom
-
The Ultimate Guide to Snowpark. Design and deploy Snowpark with Python for efficient data workloads
-
Privacy-Preserving Machine Learning. A use-case-driven approach to building and protecting ML pipelines from privacy and security threats
-
Data Quality in the Age of AI. Building a foundation for AI strategy and data culture
-
Databricks ML in Action. Learn how Databricks supports the entire ML lifecycle end to end from data ingestion to the model deployment
-
Data Analytics for Marketing. A practical guide to analyzing marketing data using Python
-
Accelerate Model Training with PyTorch 2.X. Build more accurate models by boosting the model training process
-
Software Engineering for Data Scientists
-
Linkerd: Up and Running
-
Head First. Python. Легкий для сприйняття довідник
-
Head First. Програмування на JavaScript. Head First. Програмування на JavaScript
-
Active Machine Learning with Python. Refine and elevate data quality over quantity with active learning
-
Engineering Data Mesh in Azure Cloud. Implement data mesh using Microsoft Azure's Cloud Adoption Framework
-
Fundamentals of Analytics Engineering. An introduction to building end-to-end analytics solutions
-
Artificial Intelligence with Microsoft Power BI
-
Machine Learning: Make Your Own Recommender System. Build Your Recommender System with Machine Learning Insights
-
Machine Learning with Python. Unlocking AI Potential with Python and Machine Learning
-
Cracking the Data Science Interview. Unlock insider tips from industry experts to master the data science field
-
Data-Centric Machine Learning with Python. The ultimate guide to engineering and deploying high-quality models based on good data
-
AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01) Certification Guide. The ultimate guide to passing the MLS-C01 exam on your first attempt - Second Edition
-
Building Interactive Dashboards in Microsoft 365 Excel. Harness the new features and formulae in M365 Excel to create dynamic, automated dashboards
-
Data Cleaning with Power BI. The definitive guide to transforming dirty data into actionable insights
-
Lean Analytics
-
Data Stewardship in Action. A roadmap to data value realization and measurable business outcomes
-
Hands-On Entity Resolution
-
MLOps with Red Hat OpenShift. A cloud-native approach to machine learning operations
-
Principles of Data Science. A beginner's guide to essential math and coding skills for data fluency and machine learning - Third Edition
-
Data Labeling in Machine Learning with Python. Explore modern ways to prepare labeled data for training and fine-tuning ML and generative AI models
-
Bayesian Analysis with Python. A practical guide to probabilistic modeling - Third Edition
-
Machine Learning Infrastructure and Best Practices for Software Engineers. Take your machine learning software from a prototype to a fully fledged software system
-
Automating Data Quality Monitoring
-
Deep Learning with MXNet Cookbook. Discover an extensive collection of recipes for creating and implementing AI models on MXNet
-
Data Observability for Data Engineering. Proactive strategies for ensuring data accuracy and addressing broken data pipelines
-
Data Science for Web3. A comprehensive guide to decoding blockchain data with data analysis basics and machine learning cases
-
The Deep Learning Architect's Handbook. Build and deploy production-ready DL solutions leveraging the latest Python techniques
-
Developing Kaggle Notebooks. Pave your way to becoming a Kaggle Notebooks Grandmaster
-
Learn Grafana 10.x. A beginner's guide to practical data analytics, interactive dashboards, and observability - Second Edition
-
Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python. Learn and apply the best uncertainty frameworks to your industry applications
-
Learning Airtable
-
Vector Search for Practitioners with Elastic. A toolkit for building NLP solutions for search, observability, and security using vector search
-
Data Modeling with Microsoft Excel. Model and analyze data using Power Pivot, DAX, and Cube functions
-
Machine Learning for Imbalanced Data. Tackle imbalanced datasets using machine learning and deep learning techniques
-
Machine Learning Interviews
-
Mastering Apex Programming. A Salesforce developer's guide to learn advanced techniques and programming best practices for building robust and scalable enterprise-grade applications - Second Edition
-
Data Exploration and Preparation with BigQuery. A practical guide to cleaning, transforming, and analyzing data for business insights
-
Podstawy SCRUM
-
Basics of Scrum
-
Practical Machine Learning on Databricks. Seamlessly transition ML models and MLOps on Databricks
-
Training Data for Machine Learning
-
Cracking the Data Engineering Interview. Land your dream job with the help of resume-building tips, over 100 mock questions, and a unique portfolio
-
Mastering Bitcoin. 3rd Edition
-
Data Science: The Hard Parts
-
Alteryx Designer Cookbook. Over 60 recipes to transform your data into insights and take your productivity to a new level
-
Machine Learning with Qlik Sense. Utilize different machine learning models in practical use cases by leveraging Qlik Sense
-
Synthetic Data for Machine Learning. Revolutionize your approach to machine learning with this comprehensive conceptual guide