Big data
Książki, ebooki, audiobooki, kursy video z kategorii: Big data dostępne w księgarni Ebookpoint
-
Fundamentals of Data Engineering
-
Korporacyjne jezioro danych. Wykorzystaj potencjał big data w swojej organizacji
-
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
-
Uczenie maszynowe w aplikacjach. Projektowanie, budowa i wdrażanie
-
Get Your Hands Dirty on Clean Architecture. A hands-on guide to creating clean web applications with code examples in Java
-
Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja. Interaktywny przewodnik ilustrowany
-
R i pakiet shiny. Kurs video. Interaktywne aplikacje w analizie danych
-
Analiza danych w Pythonie. Kurs video. Pracuj z Jupyter, Pandas i Matplotlib
-
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
-
Język R. Receptury. Analiza danych, statystyka i przetwarzanie grafiki. Wydanie II
-
Apache NiFi. Kurs video. Automatyzacja przepływu danych i narzędzia Big Data
-
Deciphering Data Architectures
-
Analiza marketingowa. Praktyczne techniki z wykorzystaniem analizy danych i narzędzi Excela
-
Sztuczna inteligencja na froncie. Kurs video. Uczenie maszynowe w JavaScript
-
Aplikacje ChatGPT. Wejdź na wyższy poziom z inteligentnymi programami - generatory, boty i wiele innych!
-
NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python
-
Data Pipelines Pocket Reference
-
Microsoft Excel. Kurs video. Wykresy i wizualizacja danych
-
Szeregi czasowe w R. Kurs video. Prognoza, analiza i wizualizacja w praktyce
-
Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów
-
Uczenie maszynowe z językiem JavaScript. Rozwiązywanie złożonych problemów
-
Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps
-
Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python
-
Język R. Kompletny zestaw narzędzi dla analityków danych
-
Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania
-
Modern Data Architectures with Python. A practical guide to building and deploying data pipelines, data warehouses, and data lakes with Python
-
Deep Learning. Receptury
-
Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha. Wydanie II
-
Generative Deep Learning. 2nd Edition
-
Excel 2016 PL. Biblia
-
Naczelny Algorytm. Jak jego odkrycie zmieni nasz świat
-
Deep Learning. Praca z językiem R i biblioteką Keras
-
Azure Data Factory Cookbook. Build ETL, Hybrid ETL, and ELT pipelines using ADF, Synapse Analytics, Fabric and Databricks - Second Edition
-
Głębokie uczenie z TensorFlow. Od regresji liniowej po uczenie przez wzmacnianie
-
Google Analytics. Integracja i analiza danych
-
The Definitive Guide to Google Vertex AI. Accelerate your machine learning journey with Google Cloud Vertex AI and MLOps best practices
-
Interpretable Machine Learning with Python. Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world examples - Second Edition
-
Probabilistic Machine Learning for Finance and Investing
-
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn. Develop machine learning and deep learning models with Python
-
Zapytania w języku T-SQL w Microsoft SQL Server 2014 i SQL Server 2012
-
Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch
-
Google Analytics dla marketingowców. Wydanie II
-
Access. Analiza danych. Receptury
-
Before Machine Learning Volume 1 - Linear Algebra for A.I. The Fundamental Mathematics for Data Science and Artificial Intelligence
-
Azure Data Engineer Associate Certification Guide. Ace the DP-203 exam with advanced data engineering skills - Second Edition
-
Predictive Analytics for the Modern Enterprise
-
Dancing with Qubits. From qubits to algorithms, embark on the quantum computing journey shaping our future - Second Edition
-
Managing Data Integrity for Finance. Discover practical data quality management strategies for finance analysts and data professionals
-
Deep Learning for Finance
-
Learn PostgreSQL. Use, manage, and build secure and scalable databases with PostgreSQL 16 - Second Edition
-
Debugging Machine Learning Models with Python. Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
-
Machine Learning Engineering with Python. Manage the lifecycle of machine learning models using MLOps with practical examples - Second Edition
-
Enhancing Deep Learning with Bayesian Inference. Create more powerful, robust deep learning systems with Bayesian deep learning in Python
-
Natural Language Understanding with Python. Combine natural language technology, deep learning, and large language models to create human-like language comprehension in computer systems
-
Data Ingestion with Python Cookbook. A practical guide to ingesting, monitoring, and identifying errors in the data ingestion process
-
Data Modeling with Snowflake. A practical guide to accelerating Snowflake development using universal data modeling techniques
-
Quantum Machine Learning and Optimisation in Finance. On the Road to Quantum Advantage
-
Deep Learning with TensorFlow and Keras. Build and deploy supervised, unsupervised, deep, and reinforcement learning models - Third Edition
-
Democratizing Artificial Intelligence with UiPath. Expand automation in your organization to achieve operational efficiency and high performance
-
Microsoft Power BI Cookbook. Gain expertise in Power BI with over 90 hands-on recipes, tips, and use cases - Second Edition
-
AI and Machine Learning for On-Device Development
-
Practical Threat Intelligence and Data-Driven Threat Hunting. A hands-on guide to threat hunting with the ATT&CK™ Framework and open source tools
-
Kluczowe kompetencje specjalisty danych
-
Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance
-
The Data Wrangling Workshop. Create your own actionable insights using data from multiple raw sources - Second Edition
-
Building Machine Learning Pipelines
-
Extreme C. Taking you to the limit in Concurrency, OOP, and the most advanced capabilities of C
-
Practical Time Series Analysis. Prediction with Statistics and Machine Learning
-
PySpark Cookbook. Over 60 recipes for implementing big data processing and analytics using Apache Spark and Python
-
Think Stats. 2nd Edition
-
AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki
-
Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania. Wydanie II
-
Big Data. Krótkie Wprowadzenie 30
-
Algorytmy uczenia maszynowego. Zaawansowane techniki implementacji
-
Nowe usługi 2.0. Przewodnik po analizie zbiorów danych
-
Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II
-
LLM Prompt Engineering for Developers. The Art and Science of Unlocking LLMs' True Potential
-
Deep Learning for Time Series Cookbook. Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
-
Microsoft Excel 2019 Przetwarzanie danych za pomocą tabel przestawnych
-
Projektowanie głosowych interfejsów użytkownika. Zasady doświadczeń konwersacyjnych
-
Spark. Zaawansowana analiza danych
-
Data Science - zawód przyszłości. Kurs video. Jak rozpocząć karierę w pracy z danymi
-
Dane grafowe w praktyce. Jak technologie grafowe ułatwiają rozwiązywanie złożonych problemów
-
Zwinna analiza danych. Apache Hadoop dla każdego
-
Analiza danych w Tableau. Kurs video. Podstawy pracy analityka
-
Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II
-
Przetwarzanie języka naturalnego w akcji
-
The Machine Learning Solutions Architect Handbook. Practical strategies and best practices on the ML lifecycle, system design, MLOps, and generative AI - Second Edition
-
Excel 2021 i Microsoft 365. Analiza i modelowanie danych biznesowych
-
Analiza danych behawioralnych przy użyciu języków R i Python
-
Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision. Explore Generative AI and Large Language Models with Hugging Face, ChatGPT, GPT-4V, and DALL-E 3 - Third Edition
-
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie
-
Inteligentna sieć. Algorytmy przyszłości. Wydanie II
-
Microsoft SQL Server. Modelowanie i eksploracja danych
-
Data Governance Handbook. A practical approach to building trust in data
-
Extending Excel with Python and R. Unlock the potential of analytics languages for advanced data manipulation and visualization
-
Data Engineering with Google Cloud Platform. A guide to leveling up as a data engineer by building a scalable data platform with Google Cloud - Second Edition
-
Machine Learning Security with Azure. Best practices for assessing, securing, and monitoring Azure Machine Learning workloads
-
Robo-Advisor with Python. A hands-on guide to building and operating your own Robo-advisor
-
Simplifying Android Development with Coroutines and Flows. Learn how to use Kotlin coroutines and the flow API to handle data streams asynchronously in your Android app
-
The Pandas Workshop. A comprehensive guide to using Python for data analysis with real-world case studies
-
Practical Machine Learning for Computer Vision
-
Distributed Data Systems with Azure Databricks. Create, deploy, and manage enterprise data pipelines
-
Hands-On Reinforcement Learning for Games. Implementing self-learning agents in games using artificial intelligence techniques
-
Java Deep Learning Cookbook. Train neural networks for classification, NLP, and reinforcement learning using Deeplearning4j
-
Hands-On Data Analysis with Scala. Perform data collection, processing, manipulation, and visualization with Scala
-
Keras Reinforcement Learning Projects. 9 projects exploring popular reinforcement learning techniques to build self-learning agents
-
Implementing Oracle API Platform Cloud Service. Design, deploy, and manage your APIs in Oracle’s new API Platform
-
Graph Databases. New Opportunities for Connected Data. 2nd Edition
-
Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie
-
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie
-
Architecting Data and Machine Learning Platforms
-
Web scraping w Data Science. Kurs video. Uczenie maszynowe i architektura splotowych sieci neuronowych
-
Praktyczne uczenie maszynowe w języku R
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury
-
The Definitive Guide to Data Integration. Unlock the power of data integration to efficiently manage, transform, and analyze data
-
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow
-
Quantum Computing Algorithms. Discover how a little math goes a long way
-
Analityka biznesowa wspomagana sztuczną inteligencją. Ulepszanie prognoz i podejmowania decyzji za pomocą uczenia maszynowego
-
Designing Machine Learning Systems