Big data
Książki, ebooki, audiobooki, kursy video z kategorii: Big data dostępne w księgarni Ebookpoint
-
Deep Learning
-
Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps
-
Język R. Kompletny zestaw narzędzi dla analityków danych
-
Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania
-
LLM Prompt Engineering for Developers. The Art and Science of Unlocking LLMs' True Potential
-
Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia
-
Get Your Hands Dirty on Clean Architecture. A hands-on guide to creating clean web applications with code examples in Java
-
NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python
-
Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja. Interaktywny przewodnik ilustrowany
-
Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania. Wydanie II
-
Umiejętności analityczne w pracy z danymi i sztuczną inteligencją. Wykorzystywanie najnowszych technologii w rozwijaniu przedsiębiorstwa
-
Spark. Zaawansowana analiza danych
-
Kompletny przewodnik po DAX, wyd. 2 rozszerzone. Analiza biznesowa przy użyciu Microsoft Power BI, SQL Server Analysis Services i Excel
-
Projektowanie głosowych interfejsów użytkownika. Zasady doświadczeń konwersacyjnych
-
Data Pipelines Pocket Reference
-
Język R. Receptury. Analiza danych, statystyka i przetwarzanie grafiki. Wydanie II
-
AI w Biznesie: Praktyczny Przewodnik Stosowania Sztucznej Inteligencji w Różnych Branżach
-
Apache NiFi. Kurs video. Automatyzacja przepływu danych i narzędzia Big Data
-
TensorFlow. 13 praktycznych projektów wykorzystujących uczenie maszynowe
-
Uczenie maszynowe z językiem JavaScript. Rozwiązywanie złożonych problemów
-
Excel 2021 i Microsoft 365. Analiza i modelowanie danych biznesowych
-
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. Przetwarzanie danych za pomocą tabel przestawnych
-
Machine Learning for Algorithmic Trading. Predictive models to extract signals from market and alternative data for systematic trading strategies with Python - Second Edition
-
Microsoft Excel 2019 Przetwarzanie danych za pomocą tabel przestawnych
-
Airflow. Kurs video. Zarządzanie i monitorowanie przepływu danych
-
Analiza danych behawioralnych przy użyciu języków R i Python
-
Przetwarzanie języka naturalnego w akcji
-
Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II
-
Naczelny Algorytm. Jak jego odkrycie zmieni nasz świat
-
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
-
Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python
-
Deep Learning. Praca z językiem R i biblioteką Keras
-
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie
-
Interpretable Machine Learning with Python. Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world examples - Second Edition
-
Learn Microsoft Fabric. A practical guide to performing data analytics in the era of artificial intelligence
-
Fundamentals of Data Engineering
-
Power Automate. Kurs video. Automatyzacja procesów biznesowych
-
Google Analytics dla marketingowców. Wydanie II
-
Microsoft SQL Server. Modelowanie i eksploracja danych
-
Data Governance Handbook. A practical approach to building trust in data
-
Before Machine Learning Volume 1 - Linear Algebra for A.I. The Fundamental Mathematics for Data Science and Artificial Intelligence
-
Predictive Analytics for the Modern Enterprise
-
Extending Excel with Python and R. Unlock the potential of analytics languages for advanced data manipulation and visualization
-
Debugging Machine Learning Models with Python. Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
-
Data Modeling with Snowflake. A practical guide to accelerating Snowflake development using universal data modeling techniques
-
Robo-Advisor with Python. A hands-on guide to building and operating your own Robo-advisor
-
Deep Learning with TensorFlow and Keras. Build and deploy supervised, unsupervised, deep, and reinforcement learning models - Third Edition
-
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
-
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 Machine Learning for Computer Vision
-
Kluczowe kompetencje specjalisty danych
-
The Data Wrangling Workshop. Create your own actionable insights using data from multiple raw sources - Second Edition
-
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
-
Extreme C. Taking you to the limit in Concurrency, OOP, and the most advanced capabilities of C
-
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
-
Think Stats. 2nd Edition
-
R i pakiet shiny. Kurs video. Interaktywne aplikacje w analizie danych
-
Dane grafowe w praktyce. Jak technologie grafowe ułatwiają rozwiązywanie złożonych problemów
-
Nowe usługi 2.0. Przewodnik po analizie zbiorów danych
-
Zwinna analiza danych. Apache Hadoop dla każdego
-
Microsoft Excel. Kurs video. Wykresy i wizualizacja danych
-
Szeregi czasowe w R. Kurs video. Prognoza, analiza i wizualizacja w praktyce
-
Analiza danych w Tableau. Kurs video. Podstawy pracy analityka
-
Data Science - zawód przyszłości. Kurs video. Jak rozpocząć karierę w pracy z danymi
-
Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II
-
Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie
-
Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha. Wydanie II
-
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie
-
Generative Deep Learning. 2nd Edition
-
Excel 2016 PL. Biblia
-
Deep Learning for Time Series Cookbook. Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
-
Web scraping w Data Science. Kurs video. Uczenie maszynowe i architektura splotowych sieci neuronowych
-
Praktyczne uczenie maszynowe w języku R
-
Deep Learning. Receptury
-
Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury
-
Analityka biznesowa wspomagana sztuczną inteligencją. Ulepszanie prognoz i podejmowania decyzji za pomocą uczenia maszynowego
-
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow
-
Quantum Computing Algorithms. Discover how a little math goes a long way
-
Designing Machine Learning Systems
-
Web Data Mining z użyciem języka Python. Odkrywaj i wyodrębniaj informacje ze stron internetowych za pomocą języka Python
-
Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego
-
Azure Data Factory Cookbook. Build ETL, Hybrid ETL, and ELT pipelines using ADF, Synapse Analytics, Fabric and Databricks - Second Edition
-
Getting Started with Elastic Stack 8.0. Run powerful and scalable data platforms to search, observe, and secure your organization
-
Zaawansowane uczenie maszynowe z językiem Python
-
Inteligentna sieć. Algorytmy przyszłości. Wydanie II
-
Uczenie maszynowe dla programistów
-
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
-
TinyML Cookbook. Combine machine learning with microcontrollers to solve real-world problems - Second Edition
-
Modern Data Architectures with Python. A practical guide to building and deploying data pipelines, data warehouses, and data lakes with Python
-
Modern Time Series Forecasting with Python. Explore industry-ready time series forecasting using modern machine learning and deep learning
-
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. 3rd Edition
-
The Pandas Workshop. A comprehensive guide to using Python for data analysis with real-world case studies
-
Data Forecasting and Segmentation Using Microsoft Excel. Perform data grouping, linear predictions, and time series machine learning statistics without using code
-
The Kaggle Book. Data analysis and machine learning for competitive data science
-
Distributed Data Systems with Azure Databricks. Create, deploy, and manage enterprise data pipelines
-
Hands-On Data Analysis with Pandas. A Python data science handbook for data collection, wrangling, analysis, and visualization - Second Edition
-
Python Deep Learning. Exploring deep learning techniques and neural network architectures with PyTorch, Keras, and TensorFlow - Second Edition
-
Teradata Cookbook. Over 85 recipes to implement efficient data warehousing solutions
-
Building a Recommendation System with R. Learn the art of building robust and powerful recommendation engines using R
-
Graph Databases. New Opportunities for Connected Data. 2nd Edition
-
Data Science for Business. What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking
-
100 sposobów na Excel 2007 PL. Tworzenie funkcjonalnych arkuszy
-
Cracking the Data Engineering Interview. Land your dream job with the help of resume-building tips, over 100 mock questions, and a unique portfolio
-
Architecting Data and Machine Learning Platforms
-
The Definitive Guide to Data Integration. Unlock the power of data integration to efficiently manage, transform, and analyze data
-
Bayesian Analysis with Python. A practical guide to probabilistic modeling - Third Edition
-
Fundamentals of Analytics Engineering. An introduction to building end-to-end analytics solutions
-
AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01) Certification Guide. The ultimate guide to passing the MLS-C01 exam on your first attempt - Second Edition
-
TensorFlow Developer Certificate Guide. Efficiently tackle deep learning and ML problems to ace the Developer Certificate exam
-
Microsoft Power BI Performance Best Practices. A comprehensive guide to building consistently fast Power BI solutions
-
Data Science for Marketing Analytics. A practical guide to forming a killer marketing strategy through data analysis with Python - Second Edition
-
Microsoft Excel 2013 Budowanie modeli danych przy użyciu PowerPivot
-
Machine Learning Design Patterns