Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Jake VanderPlas
- Autor:
- Jake VanderPlas
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 6.0/6 Opinie: 1
- Stron:
- 544
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis
książki
:
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
Python udostępnia pierwszorzędne narzędzia i biblioteki przeznaczone specjalnie do pracy z danymi. Zdobyły one uznanie wielu naukowców i ekspertów, ceniących ten język za wysoką jakość rozwiązań służących do wydobywania wiedzy z danych. Aby uzyskać najlepsze możliwe efekty, trzeba dobrze poznać zarówno poszczególne biblioteki Pythona, jak i zasady pracy z nimi.
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięki czemu świetnie się sprawdzi w rozwiązywaniu codziennych problemów z manipulowaniem, przekształcaniem, oczyszczaniem i wizualizacją różnych typów danych, a także jako pomoc podczas tworzenia modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego. Docenią go wszyscy, którzy zajmują się obliczeniami naukowymi w Pythonie.
To wydanie zawiera jasne przykłady, które pomogą Ci skonfigurować i wykorzystać narzędzia do nauki o danych i uczenia maszynowego.
Anne Bonner, założycielka i dyrektor generalna Content Simplicity
Nauczysz się:
- pracować w naukowym środowisku obliczeniowym IPythona
- korzystać ze specjalistycznych bibliotek przeznaczonych do pracy z danymi
- stosować typy ndarray i DataFrame do przechowywania i przetwarzania danych
- tworzyć różnego rodzaju wizualizacje danych za pomocą Matplotlib
- implementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego z pakietu Scikit-Learn
Wydobywaj z danych mądre odpowiedzi na trudne pytania!
Python to pierwszorzędne narzędzie wykorzystywane przez wielu naukowców głównie ze względu na jego biblioteki do przechowywania, przekształcania i uzyskiwania wglądu w dane. Istnieje kilka pozycji koncentrujących się na poszczególnych elementach stosu nauki o danych Pythona, ale jedynie w nowym wydaniu Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi poznasz je wszystkie. W książce omówiono IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i inne powiązane z nimi narzędzia.
Dla naukowców i innych osób przetwarzające dane, które są zaznajomione z językiem Python drugie wydanie tego wszechstronnego podręcznika świetnie sprawdzi się podczas rozwiązywania codziennych problemów związanych z manipulowaniem, przekształcaniem, oczyszczaniem i wizualizacją różnych typów danych oraz wykorzystywaniem danych do tworzenia modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego. Jest to po prostu niezbędny punkt odniesienia dla osób wykonujących obliczenia naukowe w Pythonie.
Z tego podręcznika dowiesz się, jak:
- pracować w naukowym środowisku obliczeniowym udostępniamy przez IPythona i Jupytera
- wykorzystać dostępny w NumPy typ ndarray do wydajnego przechowywania i przekształcania gęstych tablic danych,
- wykorzystać dostępny w Pandas typ DataFrame do wydajnego przechowywania i przetwarzania etykietowanych lub kolumnowych danych,
- za pomocą Matplotlib stworzyć różnego rodzaju wizualizacje danych,
- wykorzystać wydajne i przejrzyste implementacje najważniejszych i najpopualrniejszych algorytmów uczenia maszynowego dostępne w pakiecie Scikit-Learn
To świeżo zaktualizowane wydanie zawiera jasne, łatwe do powtórzenia przykłady, które pomogą Ci skonfigurować i wykorzystać narzędzi do nauki o danych i uczenia maszynowego.
Anne Bonner, założycielka i dyrektor generalna Content Simplicity

Wybrane bestsellery
-
Promocja
Python is a first-class tool for many researchers, primarily because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the new edition of Python Data Science Handbook do you get them all--IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn,-
- ePub + Mobi 237 pkt
(245,65 zł najniższa cena z 30 dni)
237.15 zł
279.00 zł (-15%) -
-
Nowość Promocja
Dzięki tej praktycznej książce przekonasz się, że w Excelu możesz przeprowadzić dogłębną analizę danych i wyciągnąć z nich cenną wiedzę. Wystarczy, że skorzystasz z najnowszych funkcji i narzędzi Excela. W poradniku pokazano, jak za pomocą Power Query budować przepływy pracy porządkujące dane i jak projektować w skoroszycie relacyjne modele danych przy użyciu Power Pivot. Ponadto odkryjesz nowe możliwości przeprowadzania analiz, w tym dynamiczne funkcje tablicowe i pozyskiwanie wartościowych informacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Dowiesz się również, jak za sprawą integracji z Pythonem zautomatyzować analizę danych i budować raporty.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 40 pkt
(33,50 zł najniższa cena z 30 dni)
40.20 zł
67.00 zł (-40%) -
Nowość Promocja
To trzecie wydanie przejrzystego przewodnika, który ułatwi Ci naukę programowania w Pythonie. Zaczniesz od przyswojenia podstawowych pojęć programistycznych, aby wkrótce płynnie posługiwać się funkcjami i strukturami danych. Zdobędziesz też umiejętność programowania zorientowanego obiektowo. W tym zaktualizowanym wydaniu znajdziesz również wskazówki, dzięki którym zastosujesz duże modele językowe, takie jak ChatGPT, do nauki programowania. Dowiesz się, jak tworzyć skuteczne zapytania dla tych modeli, a także jak testować i debugować kod Pythona. Dzięki ćwiczeniom, zamieszczonym w każdym rozdziale, będziesz stopniowo szlifować umiejętności programistyczne, a zasugerowane w książce strategie pomogą Ci w unikaniu frustrujących błędów — w ten sposób szybko nauczysz się tworzyć poprawny kod.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 44 pkt
(37,45 zł najniższa cena z 30 dni)
44.94 zł
74.90 zł (-40%) -
Promocja
Ta pozycja, podobnie jak inne z serii Rusz głową!, została przygotowana zgodnie z jedyną w swoim rodzaju metodyką nauczania, wykorzystującą zasady funkcjonowania ludzkiego mózgu. Dzięki zagadkom, tajemniczym historiom, angażującym ćwiczeniom i przystępnie podanej wiedzy bez trudu przyswoisz nawet dość złożone koncepcje, takie jak programowanie zorientowane obiektowo, aplikacje sieciowe czy uczenie maszynowe. Znajdziesz tu zabawne i niekonwencjonalne ilustracje, świetne analogie, a w toku nauki krok po kroku zbudujesz własną aplikację. Przekonasz się, że to absolutnie wyjątkowy i niezwykle skuteczny podręcznik!- Druk 77 pkt
(64,50 zł najniższa cena z 30 dni)
77.40 zł
129.00 zł (-40%) -
Promocja
Amazon Web Services (AWS) to obecnie najpopularniejsza chmura publiczna. Jednym z ważniejszych serwisów AWS jest AWS Lambda – platforma serverless, która umożliwia uruchamianie kodu bez konieczności zarządzania infrastrukturą. Lambda może automatycznie skalować aplikacje, obsługując setki tysięcy żądań w ciągu sekundy, bez dodatkowej konfiguracji. Jej doskonałym uzupełnieniem jest biblioteka Boto3, umożliwiająca programowanie serwisów AWS z poziomu Pythona. Połączenie AWS Lambda i Boto3 otwiera niezwykłe możliwości w automatyzacji zarządzania zasobami w chmurze. W praktyce oznacza to, że całe operacje mogą być realizowane automatycznie, z minimalnym udziałem kodu i bez zarządzania serwerami. Znajomość boto3 i AWS Lambda to kluczowe umiejętności dla każdego dewelopera pracującego w środowisku AWS, ponieważ umożliwiają szybkie tworzenie aplikacji i automatyzację zadań, takich jak backup danych, przetwarzanie plików, czy monitorowanie systemów. Na co dzień z tego duetu korzystają różne grupy specjalistów, w tym inżynierowie DevOps na potrzebę zarządzania infrastrukturą w chmurze, programiści do tworzenia aplikacji serverless, analitycy danych i data scientists do przetwarzania danych i automatyzacji analiz i wreszcie administratorzy systemów w celu reagowania na awarie i utrzymania środowisk EC2. Rozpocznij szkolenie i w praktyce przekonaj się jakie możliwości oferuje AWS Lambda i Boto3!- Videokurs 71 pkt
(71,55 zł najniższa cena z 30 dni)
71.55 zł
159.00 zł (-55%) -
Promocja
Język programowania ogólnego przeznaczenia Python należy obecnie do najpopularniejszych na świecie. Skąd się bierze jego fenomen? Niewątpliwie kluczowe znaczenie ma tu bardzo czytelna składnia, mocno zbliżona do składni języka naturalnego. Czyni to Pythona dość łatwym do opanowania, także dla początkujących. Osoby bardziej doświadczone doceniają go za wszechstronność. Pythona można używać w różnych dziedzinach, takich jak analiza danych, sztuczna inteligencja, tworzenie stron internetowych, automatyka i automatyzacja, pisanie aplikacji mobilnych i wiele innych. Dodajmy do tego rozbudowany pakiet bibliotek standardowych i oto mamy (niemal) idealny język programowania.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 35 pkt
(29,49 zł najniższa cena z 30 dni)
35.40 zł
59.00 zł (-40%) -
Promocja
To trzecie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie bestsellerowego podręcznika programowania w Pythonie. Naukę rozpoczniesz od podstawowych koncepcji programowania. Poznasz takie pojęcia jak zmienne, listy, klasy i pętle, a następnie utrwalisz je dzięki praktycznym ćwiczeniom. Dowiesz się, jak zapewnić interaktywność programom, i nauczysz się poprawnego testowania kodu przed dodaniem go do projektu. W kolejnych rozdziałach przystąpisz do praktycznej realizacji trzech projektów: gry zręcznościowej inspirowanej klasyczną Space Invaders, wizualizacji danych za pomocą dostępnych dla Pythona niezwykle użytecznych bibliotek i prostej aplikacji internetowej, gotowej do wdrożenia na serwerze WWW i opublikowania w internecie.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 71 pkt
(59,50 zł najniższa cena z 30 dni)
71.40 zł
119.00 zł (-40%) -
Promocja
Dzięki tej książce zdobędziesz wszystkie potrzebne informacje i umiejętności, aby skutecznie używać Pythona do analizy danych. Omówiono tu niezbędne podstawy statystyki i zasady analizy danych. Wyczerpująco przedstawiono zaawansowane zagadnienia dotyczące przygotowania, przetwarzania i modelowania danych, a także ich wizualizacji. W zrozumiały sposób wyjaśniono takie procesy jak inteligentne przetwarzanie i analizowanie danych za pomocą algorytmów uczenia maszynowego: regresji, klasyfikacji, analizy głównych składowych czy analizy skupień. Nie zabrakło praktycznych przykładów przetwarzania języka naturalnego i analizy obrazów. Ciekawym zagadnieniem jest również wykonywanie obliczeń równoległych za pomocą biblioteki Dask.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 53 pkt
(44,50 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00 zł (-40%) -
Build scalable applications from the ground up. Learn foundational concepts, design and implement pipelines, and deploy confidently. This comprehensive guide equips you with the skills to excel in the world of natural language processing.
W przygotowaniu
Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna -
This book presents comprehensive insights into MLOps coupled with real-world examples to help you to write programs, train robust and scalable ML models, and build ML pipelines to train and deploy models securely in production.
W przygotowaniu
Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna -
This book will help you learn all you need to know about open table formats and picking the right table format for your needs, blending theoretical understanding with practical examples to help you build, maintain, and optimize lakehouses in production.
W przygotowaniu
Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna
O autorze książki
Jake VanderPlas jest inżynierem oprogramowania w Google Research. Współtworzy i rozwija narzędzia do przetwarzania dużych ilości danych, w tym pakiety Scikit-Learn, SciPy, Astropy, Altair i JAX. Jest także twórcą samouczków, często występuje jako prelegent na branżowych konferencjach.
Zobacz pozostałe książki z serii
-
Promocja
To drugie, zaktualizowane wydanie przewodnika po systemie Prometheus. Znajdziesz w nim wyczerpujące wprowadzenie do tego oprogramowania, a także wskazówki dotyczące monitorowania aplikacji i infrastruktury, tworzenia wykresów, przekazywania ostrzeżeń, bezpośredniej instrumentacji kodu i pobierania wskaźników pochodzących z systemów zewnętrznych. Zrozumiesz zasady konfiguracji systemu Prometheus, komponentu Node Exporter i menedżera ostrzeżeń Alertmanager. Zapoznasz się też z nowymi funkcjonalnościami języka PromQL, dostawców mechanizmu odkrywania usług i odbiorców menedżera ostrzeżeń Alertmanager. Dokładnie zaprezentowano tu również zagadnienia bezpieczeństwa po stronie serwera, w tym mechanizm TLS i uwierzytelniania podstawowego.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 53 pkt
(44,50 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00 zł (-40%) -
Promocja
Dzięki tej książce zrozumiesz bazowe koncepcje programowania funkcyjnego i przekonasz się, że możesz włączać je do kodu bez rezygnacji z paradygmatu obiektowego. Dowiesz się również, kiedy w swojej codziennej pracy używać takich opcji jak niemutowalność i funkcje czyste i dlaczego warto to robić. Poznasz różne aspekty FP: kompozycję, ekspresyjność, modułowość, wydajność i efektywne manipulowanie danymi. Nauczysz się korzystać z FP w celu zapewnienia wyższego bezpieczeństwa i łatwiejszego utrzymywania kodu. Te wszystkie cenne umiejętności ułatwią Ci pisanie bardziej zwięzłego, rozsądnego i przyszłościowego kodu.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 52 pkt
(43,50 zł najniższa cena z 30 dni)
52.20 zł
87.00 zł (-40%) -
Promocja
Ta książka będzie świetnym uzupełnieniem wiedzy o Flutterze i Darcie, sprawdzi się również jako wsparcie podczas rozwiązywania konkretnych problemów. Znalazło się tu ponad sto receptur, dzięki którym poznasz tajniki pisania efektywnego kodu, korzystania z narzędzi udostępnianych przez framework Flutter czy posługiwania się rozwiązaniami dostawców usług chmurowych. Dowiesz się, jak należy pracować z bazami Firebase i platformą Google Cloud. Przy czym poszczególne receptury, poza rozwiązaniami problemów, zawierają również nieco szersze omówienia, co pozwoli Ci lepiej wykorzystać zalety Fluttera i Darta — spójnego rozwiązania do wydajnego budowania aplikacji!- PDF + ePub + Mobi
- Druk 41 pkt
(34,50 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł (-40%) -
Promocja
Ten przewodnik, który docenią programiści i architekci, zawiera wyczerpujące omówienie zagadnień projektowania, funkcjonowania i modyfikowania architektury API. Od strony praktycznej przedstawia strategie budowania i testowania API REST umożliwiającego połączenie oferowanej funkcjonalności na poziomie mikrousług. Opisuje stosowanie bram API i infrastruktury typu service mesh. Autorzy dokładnie przyglądają się kwestiom zapewnienia bezpieczeństwa systemów opartych na API, w tym uwierzytelnianiu, autoryzacji i szyfrowaniu. Sporo miejsca poświęcają również ewolucji istniejących systemów w kierunku API i różnych docelowych platform.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 41 pkt
(34,50 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł (-40%) -
Promocja
W tej książce omówiono ponad 20 najprzydatniejszych wzorców projektowych, dzięki którym tworzone aplikacje internetowe będą łatwe w późniejszej obsłudze technicznej i w trakcie skalowania. Poza wzorcami projektowymi przedstawiono wzorce generowania i wydajności działania, których znaczenie dla użytkowania aplikacji jest ogromne. Opisano również nowoczesne wzorce Reacta, między innymi Zaczepy, Komponenty Wyższego Rzędu i Właściwości Generowania. Sporo miejsca poświęcono najlepszym praktykom związanym z organizacją kodu, wydajnością działania czy generowaniem, a także innym zagadnieniom, które pozwalają na podniesienie jakości aplikacji internetowych.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 41 pkt
(34,50 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł (-40%) -
Promocja
To gruntownie zaktualizowane i uzupełnione wydanie praktycznego przewodnika po wdrażaniu i testowaniu kontenerów Dockera. Przedstawia proces przygotowania pakietu aplikacji ze wszystkimi ich zależnościami, a także jego testowania, wdrażania, skalowania i utrzymywania w środowiskach produkcyjnych. Zawiera omówienie Docker Compose i trybu Docker Swarm, opis zagadnień związanych z Kubernetes, jak również przykłady optymalizacji obrazów Dockera. W tym wydaniu zaprezentowano ponadto najlepsze praktyki i narzędzie BuildKit, opisano wsparcie obrazów wieloarchitekturowych, kontenerów rootless i uwzględniono wiele innych ważnych informacji.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 52 pkt
(43,50 zł najniższa cena z 30 dni)
52.20 zł
87.00 zł (-40%) -
Promocja
To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykładami ich wykorzystania w nauce o danych, uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, symulacjach i przetwarzaniu danych biomedycznych. Dzięki podręcznikowi nauczysz się arytmetyki macierzowej, poznasz istotne rozkłady macierzy, w tym LU i QR, a także rozkład według wartości osobliwych, zapoznasz się też z takimi zagadnieniami jak model najmniejszych kwadratów i analiza głównych składowych.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 46 pkt
(38,50 zł najniższa cena z 30 dni)
46.20 zł
77.00 zł (-40%) -
Promocja
Oto kolejne wydanie zwięzłego podręcznika dla programistów Javy, który ma ułatwić maksymalne wykorzystanie technologii tego języka w wersji 17. Treść została skrupulatnie przejrzana i uzupełniona o materiał dotyczący nowości w obiektowym modelu Javy. Pierwsza część książki obejmuje wprowadzenie do języka i do pracy na platformie Javy. Druga zawiera opis podstawowych pojęć i interfejsów API, których znajomość jest niezbędna każdemu programiście Javy. Mimo niewielkiej objętości w podręczniku znalazły się liczne przykłady wykorzystania potencjału tego języka programowania, a także zastosowania najlepszych praktyk programistycznych w rzeczywistej pracy.- Druk 53 pkt
(44,50 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00 zł (-40%) -
Promocja
Oto zwięzły i praktyczny przewodnik po usłudze GA4 i jej integracji z chmurą. Szczególnie skorzystają z niego analitycy danych, biznesu i marketingu. Opisano tu wszystkie istotne kwestie dotyczące tego nowego, potężnego modelu analitycznego. Szczególną uwagę poświęcono bardziej zaawansowanym funkcjonalnościom GA4. Zaprezentowano architekturę GA4, strategie danych, a także informacje dotyczące pozyskiwania, przechowywania i modelowania danych. W książce znalazło się również omówienie typowych przypadków użycia dla aktywacji danych i instrukcji przydatnych podczas implementacji tych przypadków. Co istotne, poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami kodu.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 41 pkt
(34,50 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł (-40%) -
Promocja
Dzięki tej książce dowiesz się, w jaki sposób uczynić architekturę oprogramowania wystarczająco plastyczną, aby mogła odzwierciedlać zachodzące zmiany biznesowe i technologiczne. W nowym wydaniu rozbudowano pojęcia zmiany kierowanej i przyrostowej, a także przedstawiono najnowsze techniki dotyczące funkcji dopasowania, automatycznego zarządzania architekturą i danych ewolucyjnych. Zaprezentowano praktyki inżynieryjne umożliwiające ewoluowanie systemów oprogramowania, jak również podejścia strukturalne, w tym zasady projektowe, które ułatwiają zarządzanie tą ewolucją. Opisano ponadto, w jaki sposób zasady i praktyki architektury ewolucyjnej wiążą się z różnymi elementami procesu tworzenia oprogramowania.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 40 pkt
(33,50 zł najniższa cena z 30 dni)
40.20 zł
67.00 zł (-40%)
Ebooka "Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Recenzje książki: Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II (1)
Poniższe recenzje mogły powstać po przekazaniu recenzentowi darmowego egzemplarza poszczególnych utworów bądź innej zachęty do jej napisania np. zapłaty.
-
Recenzja: czytanepodchmurka Rutkowska PaulinaRecenzja dotyczy produktu: ksiązka drukowanaCzy recenzja była pomocna:
"Python Data Science" jest książką, która omawia wszystkie bibliotki, które są niezbędne do pracy z danymi. Zaprezentowany został między innymi dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib czy Scikit-Learn. Dzięki uwzględnieniu przez autora ich praktycznych aspektów, ten podręcznik sprawdzi się doskonalne przy rozwiązywaniu codziennych problemów z przekształcaniem, oczyszczaniem, manipulowaniem czy wizualizacją różnych typów danych. Będzie on również świetną podstawą do tworzenia modeli statystycznych czy modeli uczenia maszynowego. Powiedziałabym, że jest to podręcznik dedykowany osobom, które zrobiły już swoje pierwszego kroki z tym językiem i potrafią poruszać się w środkowisku Pythona, jednak dla osób mniej zaawansowanych znajdą się tutaj podstwowe pojęcia takie jak nauka o danych czy uczenie maszynowe.
Szczegóły książki
- Dane producenta
- » Dane producenta:
- Tytuł oryginału:
- Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, 2nd Edition
- Tłumaczenie:
- Filip Kamiński
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-289-0068-4, 9788328900684
- Data wydania książki drukowanej :
- 2023-12-06
- ISBN Ebooka:
- 978-83-289-0069-1, 9788328900691
- Data wydania ebooka :
-
2023-11-07
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Format:
- 165x235
- Numer z katalogu:
- 206507
- Książka w kolorze:
- Tak
- Rozmiar pliku Pdf:
- 64.7MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 27.7MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 52.2MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF »
- Przykłady na ftp » 30.9MB
Helion SA
ul. Kościuszki 1C
41-100 Gliwice
e-mail: gpsr@helion.pl
Spis treści książki
- 1. Wprowadzenie do IPythona oraz Jupytera
- Uruchamianie powłoki IPythona
- Uruchamianie Jupyter Notebook
- IPython - pomoc i dokumentacja
- Dostęp do dokumentacji za pomocą ?
- Dostęp do kodu źródłowego za pomocą ??
- Przeglądanie zawartości modułów za pomocą autouzupełniania z tabulatorem
- Skróty klawiaturowe w powłoce IPython
- Skróty do nawigacji
- Skróty do wprowadzania tekstu
- Skróty związane z historią poleceń
- Pozostałe skróty
- 2. Funkcje interaktywne
- Magiczne polecenia IPythona
- Uruchamianie zewnętrznego kodu za pomocą %run
- Pomiar czasu wykonania za pomocą %timeit
- Pomoc dotycząca magicznych poleceń ?, %magic i %lsmagic
- Historia wejścia i wyjścia
- Obiekty In i Out IPythona
- Symbol podkreślenia i poprzednie wyjścia
- Wyłączanie wyjścia
- Inne magiczne polecenia
- Polecenia IPythona i powłoki
- Krótkie wprowadzenie do powłoki
- Polecenia powłoki w IPythonie
- Przekazywanie wartości do i z powłoki
- Magiczne polecenia związane z powłoką
- Magiczne polecenia IPythona
- 3. Debugowanie i profilowanie
- Błędy i debugowanie
- Kontrolowanie wyjątków za pomocą %xmode
- Debugowanie - gdy lektura śladu nie wystarcza
- Profilowanie kodu i pomiary czasu jego wykonania
- Pomiar czasu wykonania fragmentu kodu za pomocą %timeit i %time
- Profilowanie całych skryptów za pomocą %prun
- Profilowanie linia po linii za pomocą %lprun
- Profilowanie pamięci za pomocą %memit i %mprun
- Więcej materiałów na temat IPythona
- Materiały dostępne w sieci
- Książki
- Błędy i debugowanie
- 4. Zrozumieć typy danych w Pythonie
- Typ całkowitoliczbowy w Pythonie to coś więcej niż zwykły int
- Lista w Pythonie to coś więcej niż zwykła lista
- Tablice o stałym typie w Pythonie
- Tworzenie tablic z list
- Tworzenie tablic od podstaw
- Standardowe typy danych NumPy
- 5. Podstawy pracy z tablicami NumPy
- Atrybuty tablicy NumPy
- Indeksowanie tablicy - dostęp do pojedynczych elementów
- Slicing, czyli sposób na dostęp do podtablic
- Jednowymiarowe podtablice
- Wielowymiarowe podtablice
- Podtablice jako widoki bez kopiowania
- Kopiowanie tablic
- Zmiana kształtu tablic
- Konkatenacja i dzielenie tablic
- Konkatenacja tablic
- Dzielenie tablic
- 6. Obliczenia z użyciem tablic NumPy - funkcje uniwersalne
- Powolność pętli
- Wprowadzenie do funkcji uniwersalnych
- Przegląd funkcji uniwersalnych dostępnych w NumPy
- Arytmetyka tablicowa
- Wartość bezwzględna
- Funkcje trygonometryczne
- Potęgi i logarytmy
- Funkcje uniwersalne do zastosowań specjalnych
- Zaawansowane możliwości funkcji uniwersalnych
- Określanie miejsca zapisu danych wyjściowych
- Agregacje
- Metoda outer
- Więcej materiałów na temat funkcji uniwersalnych
- 7. Agregacje - minimum, maksimum i wszystko pomiędzy nimi
- Sumowanie wartości w tablicy
- Minimum i maksimum
- Agregacja w wielu wymiarach
- Inne funkcje agregujące
- Przykład: jaki jest średni wzrost prezydenta USA?
- 8. Obliczenia na tablicach - broadcasting
- Co to jest broadcasting?
- Zasady broadcastingu
- Pierwszy przykład
- Drugi przykład
- Trzeci przykład
- Broadcasting w praktyce
- Centrowanie wartości w tablicy
- Rysowanie wykresów funkcji dwuwymiarowych
- 9. Porównania, maski i logika boolowska
- Przykład: sprawdzanie, przez ile dni padało
- Operatory porównania jako funkcje uniwersalne
- Praca z tablicami wartości logicznych
- Zliczanie wpisów
- Operatory logiczne
- Tablice wartości logicznych jako maski
- Słowa kluczowe and i or kontra operatory &/|
- 10. Fancy indexing
- Jak działa fancy indexing?
- Łączenie różnych metod indeksowania
- Przykład: wybieranie losowych punktów
- Modyfikowanie wartości za pomocą fancy indexingu
- Przykład: podział danych na kubełki
- 11. Sortowanie tablic
- Szybkie sortowanie w NumPy - np.sort i np.argsort
- Sortowanie wzdłuż wierszy lub kolumn
- Sortowanie częściowe - partycjonowanie
- Przykład: metoda k najbliższych sąsiadów
- 12. Dane ustrukturyzowane - ustrukturyzowane tablice NumPy
- Tworzenie ustrukturyzowanych tablic
- Bardziej zaawansowane typy złożone
- Tablice rekordów - ustrukturyzowane tablice z niespodzianką
- W stronę Pandas
- 13. Wprowadzenie do obiektów Pandas
- Obiekt typu Series
- Obiekty typu Series jako uogólnienie tablic NumPy
- Obiekt typu Series jako szczególny rodzaj słownika
- Tworzenie obiektów typu Series
- Obiekt typu DataFrame
- Ramka danych jako uogólnienie tablicy NumPy
- Ramka danych jako szczególny rodzaj słownika
- Tworzenie obiektów typu DataFrame
- Obiekt typu Index
- Indeks jako niemutowalna tablica
- Indeks jako uporządkowany zbiór
- Obiekt typu Series
- 14. Indeksowanie i wybieranie
- Wybór danych z obiektów typu Series
- Obiekt typu Series jako słownik
- Obiekt typu Series jako jednowymiarowa tablica
- Indeksatory: loc i iloc
- Wybór danych z obiektów typu DataFrame
- Obiekt typu DataFrame jako słownik
- Obiekt typu DataFrame jako dwuwymiarowa tablica
- Inne konwencje związane z indeksowaniem
- Wybór danych z obiektów typu Series
- 15. Operacje na danych w Pandas
- Funkcje uniwersalne - zachowanie indeksu
- Funkcje uniwersalne - dopasowanie indeksu
- Dopasowanie indeksu w obiektach typu Series
- Dopasowanie indeksu w obiektach typu DataFrame
- Funkcje uniwersalne - operacje pomiędzy ramkami danych a obiektami typu Series
- 16. Obsługa brakujących danych
- Kompromisy w konwencjach dotyczących brakujących danych
- Brakujące dane w Pandas
- None jako rodzaj wartownika
- NaN - brakujące dane liczbowe
- NaN i None w Pandas
- Nullowalne typy danych w Pandas
- Praca z wartościami typu null
- Wykrywanie wartości typu null
- Usuwanie wartości typu null
- Uzupełnianie braków
- 17. Indeksowanie hierarchiczne
- Wielokrotnie indeksowane obiekty typu Series
- Zły sposób
- Lepszy sposób - MultiIndex z Pandas
- MultiIndex jako dodatkowy wymiar
- MultiIndex - metody tworzenia
- Tworzenie indeksu hierarchicznego z użyciem jawnego konstruktora
- Nazwy poziomów indeksu hierarchicznego
- MultiIndex dla kolumn
- MultiIndex - indeksowanie i slicing
- Obiekty typu Series z wielokrotnymi indeksami
- Obiekty typu DataFrame z wielokrotnymi indeksami
- MultiIndex - zmiana kolejności
- Posortowane i nieposortowane indeksy
- Metody stack i unstack
- Ustawianie i resetowanie indeksu
- Wielokrotnie indeksowane obiekty typu Series
- 18. Łączenie zbiorów danych - concat i append
- Przypomnienie: konkatenacja tablic NumPy
- Prosta konkatenacja za pomocą pd.concat
- Zduplikowane indeksy
- Konkatenacja za pomocą złączeń
- Metoda append
- 19. Łączenie zbiorów danych - merge i join
- Algebra relacji
- Rodzaje złączeń
- Złączenia jeden-do-jednego
- Złączenia wiele-do-jednego
- Złączenia wiele-do-wielu
- Określanie klucza, na podstawie którego ma być wykonane złączenie
- Słowo kluczowe on
- Słowa kluczowe left_on i right_on
- Słowa kluczowe left_index i right_index
- Wykorzystanie arytmetyki zbiorów w złączeniach
- Nakładające się nazwy kolumn - słowo kluczowe suffixes
- Przykład: dane dotyczące stanów USA
- 20. Agregacja i grupowanie
- Dane na temat planet
- Prosta agregacja w Pandas
- Grupowanie - podziel, zastosuj funkcję, połącz
- Podziel, zastosuj funkcję, połącz
- Obiekt GroupBy
- Agregacja, filtrowanie, transformacja, wywoływanie funkcji
- Określanie sposobu podziału
- Przykład grupowania
- 21. Tabele przestawne
- Dane na potrzeby przykładu
- Ręczne tworzenie tabel przestawnych
- Składnia tabel przestawnych
- Wielopoziomowe tabele przestawne
- Dodatkowe opcje tabel przestawnych
- Przykład: dane dotyczące liczby urodzeń
- 22. Zwektoryzowane operacje na łańcuchach znaków
- Wprowadzenie do pracy z łańcuchami znaków w Pandas
- Metody pracujące na łańcuchach znaków w Pandas
- Metody podobne do metod znanych z Pythona
- Metody wykorzystujące wyrażenia regularne
- Różne metody
- Przykład: baza przepisów
- Prosty system rekomendacji przepisów
- Jak można rozwinąć ten projekt?
- 23. Praca z szeregami czasowymi
- Daty i godziny w Pythonie
- Daty i godziny w Pythonie - datetime i dateutil
- Typowane tablice znaczników czasu - datetime64 z NumPy
- Daty i godziny w Pandas - najlepsze elementy z obu światów
- Szeregi czasowe w Pandas - indeksowanie według czasu
- Struktury danych do przechowywania szeregów czasowych w Pandas
- Regularne sekwencje dat - pd.date_range
- Częstotliwości i przesunięcia
- Ponowne próbkowanie, przesuwanie i okna
- Ponowne próbkowanie i zmiana częstotliwości
- Przesunięcia w czasie
- Ruchome okna
- Przykład: wizualizacja danych o liczbie rowerów w Seattle
- Wizualizacja danych
- Zagłębianie się w dane
- Daty i godziny w Pythonie
- 24. Wysoka wydajność w Pandas - eval i query
- Dlaczego warto zastosować query i eval - wyrażenia złożone
- Wydajne operacje z użyciem pandas.eval
- Operacje na kolumnach z użyciem DataFrame.eval
- Przypisanie w DataFrame.eval
- Zmienne lokalne w DataFrame.eval
- Metoda DataFrame.query
- Wydajność - kiedy warto korzystać z tych funkcji
- Materiały dodatkowe
- 25. Wskazówki dotyczące korzystania z Matplotlib
- Importowanie Matplotlib
- Ustawianie stylów
- Czy trzeba używać show()? Jak wyświetlić wygenerowane wykresy?
- Rysowanie z poziomu skryptu
- Rysowanie z poziomu IPythona
- Rysowanie z poziomu notatnika Jupytera
- Zapisywanie rysunków do pliku
- Dwa interfejsy w cenie jednego
- 26. Proste wykresy liniowe
- Dostosowywanie wykresu - kolory i style linii
- Dostosowywanie wykresu - granice osi
- Etykietowanie wykresów
- Pułapki Matplotlib
- 27. Proste wykresy punktowe
- Tworzenie wykresów punktowych za pomocą plt.plot
- Tworzenie wykresów punktowych za pomocą plt.scatter
- plot a scatter - uwaga na temat wydajności
- Wizualizacja niepewności
- Słupki błędów
- Błędy ciągłe
- 28. Wykresy gęstości i wykresy konturowe
- Wizualizacja trójwymiarowych funkcji
- Histogramy, kubełki i gęstości
- Dwuwymiarowe histogramy i podział danych na kubełki
- plt.hist2d - dwuwymiarowy histogram
- plt.hexbin - podział na sześciokątne kubełki
- Jądrowy estymator gęstości
- 29. Dostosowywanie legend
- Wybór elementów do legendy
- Legenda opisująca rozmiary punktów
- Wiele legend
- 30. Dostosowywanie pasków kolorów
- Dostosowywanie pasków kolorów
- Wybór mapy kolorów
- Granice kolorów i wartości spoza zakresu
- Dyskretne paski kolorów
- Przykład: odręcznie zapisane cyfry
- Dostosowywanie pasków kolorów
- 31. Podwykresy
- plt.axes - manualne tworzenie podwykresów
- plt.subplot - proste siatki podwykresów
- plt.subplots - cała siatka za jednym zamachem
- plt.GridSpec - bardziej skomplikowane układy
- 32. Tekst i adnotacje
- Przykład: wpływ świąt na liczbę urodzeń w Stanach Zjednoczonych
- Transformacje i położenie tekstu
- Strzałki i adnotacje
- 33. Dostosowywanie znaczników osi
- Główne i dodatkowe podziałki
- Ukrywanie podziałek lub ich etykiet
- Zmniejszenie lub zwiększenie liczby podziałek
- Inne możliwości formatowania podziałek
- Lokalizatory i formatery - podsumowanie
- 34. Dostosowywanie wykresów - konfiguracja i style
- Ręczne dostosowywanie wykresów
- Zmiana ustawień domyślnych - rcParams
- Arkusze stylów
- Styl domyślny
- Styl FiveThiryEight
- Styl ggplot
- Styl z książki Bayesian Methods for Hackers
- Ciemne tło
- Rysunki w skali szarości
- Styl Seaborn
- 35. Wykresy w przestrzeni trójwymiarowej
- Trójwymiarowe punkty i krzywe
- Trójwymiarowe wykresy konturowe
- Wykresy typu wireframe i wykresy powierzchniowe
- Triangulacja powierzchni
- Przykład: wizualizacja wstęgi Möbiusa
- 36. Wizualizacje z użyciem pakietu Seaborn
- Przegląd możliwości pakietu Seaborn
- Histogramy, jądrowy estymator gęstości i wykresy gęstości
- Wykresy typu pairplot
- Grupy histogramów
- Wykresy typu catplot
- Wspólne rozkłady prawdopodobieństwa
- Wykresy słupkowe
- Przykład: eksploracja danych na temat czasu ukończenia maratonu
- Materiały dodatkowe
- Inne biblioteki do wizualizacji danych w Pythonie
- Przegląd możliwości pakietu Seaborn
- 37. Czym jest uczenie maszynowe?
- Rodzaje uczenia maszynowego
- Przykłady problemów uczenia maszynowego
- Klasyfikacja, czyli przewidywanie dyskretnych etykiet
- Regresja, czyli przewidywanie ciągłych etykiet
- Klasteryzacja, czyli ustalanie etykiet w oparciu o nieetykietowane dane
- Redukcja wymiarowości - wnioskowanie o strukturze danych pozbawionych etykiet
- Podsumowanie
- 38. Wprowadzenie do Scikit-Learn
- Reprezentacja danych w Scikit-Learn
- Macierz cech
- Tablica wartości docelowych
- API Estimator
- Podstawy korzystania z API
- Przykład uczenia nadzorowanego: prosta regresja liniowa
- Przykład uczenia nadzorowanego: klasyfikacja irysów
- Przykład uczenia nienadzorowanego: redukcja wymiarowości w zbiorze Iris
- Przykład uczenia nienadzorowanego: klasteryzacja irysów
- Zastosowanie: eksploracja zbioru odręcznie zapisanych cyfr
- Wczytywanie i wizualizacja danych
- Przykład uczenia nienadzorowanego: redukcja wymiarowości
- Klasyfikacja cyfr
- Podsumowanie
- Reprezentacja danych w Scikit-Learn
- 39. Hiperparametry i walidacja modelu
- Walidacja modelu
- Niewłaściwy sposób walidacji modelu
- Właściwy sposób walidacji modelu, czyli podział danych na zbiór uczący i testowy
- Walidacja modelu za pomocą walidacji krzyżowej
- Wybór najlepszego modelu
- Kompromis pomiędzy obciążeniem a wariancją
- Krzywe walidacji w Scikit-Learn
- Krzywe uczenia
- Walidacja w praktyce - wyszukiwanie w siatce
- Podsumowanie
- Walidacja modelu
- 40. Inżynieria cech
- Cechy o charakterze kategorialnym
- Cechy tekstowe
- Konwersja obrazów na cechy
- Cechy pochodne
- Imputacja brakujących danych
- Potoki przetwarzania w inżynierii cech
- 41. Dogłębne spojrzenie - naiwny klasyfikator Bayesa
- Klasyfikacja bayesowska
- Naiwny gaussowski klasyfikator Bayesa
- Naiwny wielomianowy klasyfikator Bayesa
- Przykład: klasyfikacja tekstu
- Kiedy korzystać z naiwnego klasyfikatora Bayesa
- 42. Dogłębne spojrzenie - regresja liniowa
- Prosta regresja liniowa
- Regresja funkcjami bazowymi
- Wielomianowe funkcje bazowe
- Gaussowskie funkcje bazowe
- Regularyzacja
- Regresja grzbietowa (regularyzacja L)
- Regresja lasso (regularyzacja L)
- Przykład: przewidywanie ruchu rowerowego
- 43. Dogłębne spojrzenie - maszyny wektorów nośnych
- Motywacje dla maszyn wektorów nośnych
- Maszyny wektorów nośnych - maksymalizacja marginesu
- Dopasowywanie maszyny wektorów nośnych
- Maszyny wektorów nośnych z nieliniowymi granicami - jądrowy SVM
- Dostrajanie SVM - zmiękczanie marginesów
- Przykład: rozpoznawanie twarzy
- Podsumowanie
- 44. Dogłębne spojrzenie - drzewa decyzyjne i lasy losowe
- Motywacje dla lasów losowych - drzewa decyzyjne
- Tworzenie drzewa decyzyjnego
- Drzewa decyzyjne i nadmierne dopasowanie
- Zespoły estymatorów - lasy losowe
- Regresja z użyciem lasów losowych
- Przykład: wykorzystanie lasu losowego do klasyfikacji cyfr
- Podsumowanie
- Motywacje dla lasów losowych - drzewa decyzyjne
- 45. Dogłębne spojrzenie - analiza głównych składowych
- Wprowadzenie do analizy głównych składowych
- PCA jako metoda redukcji wymiarowości
- Wykorzystanie PCA do wizualizacji - odręcznie zapisane cyfry
- Co reprezentują składowe?
- Wybór liczby składowych
- PCA jako metoda filtrowania szumów
- Przykład: rozpoznawanie twarzy
- Podsumowanie
- Wprowadzenie do analizy głównych składowych
- 46. Dogłębne spojrzenie - manifold learning
- Manifold learning - słowo "hello"
- Skalowanie wielowymiarowe
- Skalowanie wielowymiarowe jako metoda manifold learningu
- Osadzenia nieliniowe - gdy zawodzi skalowanie wielowymiarowe
- Rozmaitości nieliniowe - lokalnie liniowe osadzanie
- Kilka przemyśleń na temat metod manifold learningu
- Przykład: mapowanie izometryczne w zbiorze zdjęć twarzy
- Przykład: wizualizacja struktury w liczbach
- 47. Dogłębne spojrzenie - klasteryzacja za pomocą algorytmu k-średnich
- Wprowadzenie do algorytmu k-średnich
- Estymacja-maksymalizacja
- Przykłady
- Przykład 1. Algorytm k-średnich w zbiorze digits
- Przykład 2. Algorytm k-średnich w kompresji kolorów
- 48. Dogłębne spojrzenie - modele mieszanin rozkładów Gaussa
- Motywacje dla modeli mieszanin rozkładów Gaussa - słabości algorytmu k-średnich
- Uogólnienie algorytmu EM - modele mieszanin rozkładów Gaussa
- Wybór rodzaju kowariancji
- Modele mieszanin rozkładów Gaussa jako narzędzie do szacowania gęstości
- Przykład: wykorzystanie GMM do generowania nowych danych
- 49. Dogłębne spojrzenie - jądrowy estymator gęstości
- Motywacje dla jądrowego estymatora gęstości - histogramy
- Jądrowy estymator gęstości w praktyce
- Wybór parametru wygładzania za pomocą walidacji krzyżowej
- Przykład: nie tak naiwny klasyfikator Bayesa
- Anatomia niestandardowego estymatora
- Korzystanie z naszego niestandardowego estymatora
- 50. Zastosowanie - potok przetwarzania do wykrywania twarzy
- Cechy HOG
- HOG w akcji - prosty detektor twarzy
- 1. Stwórz zbiór "pozytywnych" próbek
- 2. Stwórz zbiór "negatywnych" próbek
- 3. Połącz zbiory i wyodrębnij cechy HOG
- 4. Wytrenuj maszynę wektorów nośnych
- 5. Znajdź twarze na nowym zdjęciu
- Zastrzeżenia i ulepszenia
- Materiały dodatkowe na temat uczenia maszynowego
Wprowadzenie
Część I. Jupyter - coś więcej niż zwykły Python
Część II. Wprowadzenie do NumPy
Część III. Przekształcanie danych za pomocą Pandas
Część IV. Wizualizacja z użyciem Matplotlib
Część V. Uczenie maszynowe
Helion - inne książki
-
Nowość Promocja
W tej książce znajdziesz przejrzystą, praktyczną i kompletną ścieżkę, która doprowadzi Twoją firmę do analitycznej doskonałości! Dzięki lekturze zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego wykorzystywania informacji w realizacji celów biznesowych. Jeśli dostrzegasz ograniczenia tradycyjnych metod interpretacji danych, docenisz opisaną tu dynamiczną i realistyczną strategię zwiększania możliwości analitycznych. Dowiesz się, jak wprowadzić inteligentną automatyzację i nowoczesną sztuczną inteligencję, co umożliwi podejmowanie lepszych decyzji w Twoim zespole.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 47 pkt
(39,50 zł najniższa cena z 30 dni)
47.40 zł
79.00 zł (-40%) -
Nowość Promocja
Jedni się jej obawiają, inni patrzą na nią z nadzieją. Sztuczna inteligencja, z angielskiego artificial intelligence (AI), to technologia, która oferuje niespotykane dotąd możliwości i imponującą wydajność. Jeśli w odpowiedni sposób zadać jej pytanie, jest w stanie precyzyjnie na nie odpowiedzieć i podsunąć rozwiązanie. Po otrzymaniu konkretnych wskazówek może wygenerować wysokiej jakości grafiki i filmy. Kluczowe jest, aby nauczyć się właściwie zadawać pytania i poprawnie formułować polecenia. Innymi słowy ― promptować.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 29 pkt
(24,50 zł najniższa cena z 30 dni)
29.40 zł
49.00 zł (-40%) -
Nowość Promocja
Administratorzy systemów linuksowych mogą pracować za pomocą myszy, korzystając z interfejsu graficznego, jednak pełny potencjał Linuksa ujawnia się dzięki pracy z wierszem poleceń. Umiejętność używania tego narzędzia przydaje się każdemu, komu zależy na efektywnym działaniu systemu.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 35 pkt
(29,95 zł najniższa cena z 30 dni)
35.94 zł
59.90 zł (-40%) -
Nowość Promocja
Lektura tej książki pozwoli Ci przyswoić kluczowe koncepcje i opanować dobre praktyki, które warto stosować podczas tworzenia kodu. Poznasz zarówno klasyczne wzorce projektowe, jak i te opracowane specjalnie z myślą o systemach wbudowanych. Znajdziesz tu rozdziały poświęcone nowoczesnym technologiom, takim jak systemy współpracujące z internetem rzeczy i czujniki sieciowe, a także omówienie zagadnień związanych z silnikami. Dokładnie zbadasz tematykę debugowania, strategii zarządzania danymi ― i wiele więcej! Dowiesz się, jak budować architekturę urządzenia z uwzględnieniem procesora, a nie systemu operacyjnego. Zapoznasz się również z technikami rozwiązywania problemów sprzętowych, modyfikowania projektów i definiowania wymagań produkcyjnych.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 53 pkt
(44,50 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00 zł (-40%) -
Nowość Promocja
Z tą książką opanujesz podstawy generatywnej AI i nauczysz się skutecznie stosować jej modele w praktyce. Szczególną uwagę poświęcono integracji modeli językowych i dyfuzyjnych, co często bywa wyzwaniem, zwłaszcza w zakresie stabilności uzyskanych rozwiązań. Autorzy w jasny sposób wyjaśniają, jak za sprawą inżynierii promptów zapewnić niezawodność działania sztucznej inteligencji w środowiskach produkcyjnych. Co więcej, zaproponowane zasady są skonstruowane tak, aby bez trudu przetrwały próbę czasu i mogły być używane również dla przyszłych modeli!- PDF + ePub + Mobi
- Druk 59 pkt
(49,50 zł najniższa cena z 30 dni)
59.40 zł
99.00 zł (-40%) -
Bestseller Nowość Promocja
Rak nieuchronnie stanie się częścią Waszego życia. U Was lub u kogoś bliskiego ― członka rodziny albo przyjaciela ― zostanie zdiagnozowany nowotwór. Będziecie mieć mnóstwo pytań. Jaki to rodzaj raka? Kiedy to się zaczęło? Co go spowodowało? Dlaczego się pojawił? Jaki jest najlepszy rodzaj leczenia? Czy jest uleczalny? Jak długo jeszcze pozwoli żyć? W tej książce przedstawiamy informacje na temat raka i jego leczenia, by ułatwić Wam znalezienie i zrozumienie odpowiedzi na te pytania.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 35 pkt
(29,95 zł najniższa cena z 30 dni)
35.94 zł
59.90 zł (-40%) -
Nowość Promocja
Ta praktyczna książka ułatwi Ci optymalne używanie narzędzi AI na wszystkich etapach tworzenia oprogramowania. Niezależnie od Twojego doświadczenia nauczysz się korzystać z szerokiej gamy rozwiązań: od dużych modeli językowych ogólnego przeznaczenia (ChatGPT, Gemini i Claude) po systemy przeznaczone do kodowania (GitHub Copilot, Tabnine, Cursor i Amazon CodeWhisperer). Poznasz również metodykę programowania modułowego, która efektywnie współgra z technikami pisania promptów do generowania kodu. W książce znajdziesz także najlepsze sposoby zastosowania uniwersalnych modeli LLM w nauce języka programowania, wyjaśnianiu kodu lub przekładaniu go na inny język programowania.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 47 pkt
Programowanie wspomagane sztuczną inteligencją. Lepsze planowanie, kodowanie, testowanie i wdrażanie
(39,50 zł najniższa cena z 30 dni)
47.40 zł
79.00 zł (-40%) -
Nowość Promocja
Nawet jeśli nie darzysz królowej nauk płomiennym uczuciem, dzięki temu kompleksowemu opracowaniu z łatwością poradzisz sobie z jej lepszym poznaniem. Nie znajdziesz tu skomplikowanych teorii naukowych, tylko przystępnie podane koncepcje matematyczne niezbędne do rozwoju w dziedzinie sztucznej inteligencji, w szczególności do praktycznego stosowania najnowocześniejszych modeli. Poznasz takie zagadnienia jak regresja, sieci neuronowe, sieci konwolucyjne, optymalizacja, prawdopodobieństwo, procesy Markowa, równania różniczkowe i wiele innych w ekskluzywnym kontekście sztucznej inteligencji. Książkę docenią pasjonaci nowych technologii, twórcy aplikacji, inżynierowie i analitycy danych, a także matematycy i naukowcy.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 77 pkt
(64,50 zł najniższa cena z 30 dni)
77.40 zł
129.00 zł (-40%) -
Bestseller Nowość Promocja
Przygotujcie się na podróż do nieznanego świata, który rządzi naszymi ciałami jako gigantyczne imperium bakterii, grzybów i wirusów zamieszkujących nasze jelita. W książce Świat mikrobiomu James Kinross odsłania tajemnice tytułowego mikrobiomu — zbiorowiska drobnoustrojów, które mają wpływ na każdy aspekt naszego życia, od trawienia kolacji i odporności na choroby po samopoczucie i wybory miłosne. Mikroby te są prawdziwymi mistrzami manipulacji. Dowiedzcie się, jak te małe stworzenia mogą zmienić wasze życie, powodować choroby cywilizacyjne, a nawet pomóc wam znaleźć winnego ostatniego ataku na lodówkę w środku nocy. Świat mikrobiomu to nieoceniona skarbnica wiedzy o fascynujących procesach zachodzących w naszych jelitach i całym ludzkim organizmie.- Druk 41 pkt
(34,50 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł (-40%) -
Nowość Promocja
Receptury zawarte w tym zbiorze ułatwią Ci budowę szerokiej gamy inteligentnych aplikacji. Zaczniesz od podstaw OpenAI API — konfiguracji, uwierzytelniania i kluczowych parametrów — po czym szybko przejdziesz do nauki korzystania z najważniejszych elementów API. Następnie przyjdzie czas na zaawansowane receptury, dzięki którym poprawisz wrażenia użytkownika i dopracujesz dane wyjściowe. Dowiesz się, jak wdrażać aplikacje i przygotować je do publicznego użytku. Nauczysz się również budowania inteligentnych asystentów opartych na specjalistycznej wiedzy, a także aplikacji multimodalnych dostosowanych do Twoich specyficznych potrzeb.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 40 pkt
(33,50 zł najniższa cena z 30 dni)
40.20 zł
67.00 zł (-40%)
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@ebookpoint.pl
Książka drukowana


Oceny i opinie klientów: Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Jake VanderPlas
(1)(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)