Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II
- Autorzy:
- Alberto Boschetti, Luca Massaron
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 4.3/6 Opinie: 7
- Stron:
- 320
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi

Opis ebooka: Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II
Nauka o danych jest nową, interdyscyplinarną dziedziną, funkcjonującą na pograniczu algebry liniowej, modelowania statystycznego, lingwistyki komputerowej, uczenia maszynowego oraz metod akumulacji danych. Jest przydatna między innymi dla analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania i osób zajmujących się sztuczną inteligencją. Szczególnie praktycznym narzędziem dla tych specjalistów jest język Python, który zapewnia doskonałe środowisko do analizy danych, uczenia maszynowego i algorytmicznego rozwiązywania problemów.
Niniejsza książka jest doskonałym wprowadzeniem do nauki o danych. Jej autorzy wskażą Ci prostą i szybką drogę do rozwiązywania różnych problemów z tego obszaru za pomocą Pythona oraz powiązanych z nim pakietów do analizy danych i uczenia maszynowego. Dzięki lekturze przejdziesz przez kolejne etapy modyfikowania i wstępnego przetwarzania danych, poznając przy tym podstawowe operacje związane z wczytywaniem danych, przekształcaniem ich, poprawianiem na potrzeby analiz, eksplorowaniem i przetwarzaniem. Poza podstawami opanujesz też zagadnienia uczenia maszynowego, w tym uczenia głębokiego, techniki analizy grafów oraz wizualizacji danych.
Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce:
- konfiguracja środowiska Jupyter Notebook
- najważniejsze operacje stosowane w nauce o danych
- potoki danych i uczenie maszynowe
- wprowadzenie do grafów i wizualizacje
- biblioteki i pakiety Pythona służące do badań danych
Nauka o danych — fascynujące algorytmy i potężne grafy!
Alberto Boschetti specjalizuje się w przetwarzaniu sygnałów i statystyce. Jest doktorem inżynierii telekomunikacyjnej. Zajmuje się przetwarzaniem języków naturalnych, analityką behawioralną, uczeniem maszynowym i przetwarzaniem rozproszonym.
Luca Massaron specjalizuje się w statystycznych analizach wieloczynnikowych, uczeniu maszynowym, statystyce, eksploracji danych i algorytmice. Pasjonuje się potencjałem, jaki drzemie w nauce o danych.
Niniejsze drugie wydanie książki Python. Podstawy nauki o danych zawiera zaktualizowany i wzbogacony materiał. W tym wydaniu wykorzystaliśmy nowe notatniki Jupytera (oparte na wymiennych jądrach; jest to prawdziwy „poliglota” wśród systemów związanych z nauką o danych) i uwzględniliśmy wszystkie ostatnie usprawnienia z pakietów NumPy, pandas i scikit-learn. Ponadto przedstawiamy nowe fragmenty poświęcone uczeniu głębokiemu (na przykładzie pakietu Keras wykorzystującego biblioteki Theano i Tensorflow), atrakcyjnym wizualizacjom (z użyciem pakietów seaborn i ggplot) oraz tworzeniu witryn internetowych (za pomocą pakietu bottle).
Książka rozpoczyna się od objaśnienia, jak skonfigurować podstawowy zestaw narzędzi z obszaru nauki o danych w najnowszej wersji Pythona (3.5). Stosujemy tu podejście oparte na jednej wersji kodu źródłowego (co sprawia, że kod z tej książki można łatwo wykorzystać także w Pythonie 2.7). Dalej omawiamy wszystkie fazy przekształcania i wstępnego przetwarzania danych.
Omawianie tematu uzupełniamy przeglądem podstawowych algorytmów uczenia maszynowego, technicznych aspektów analizy grafów oraz narzędzi do wizualizowania danych i tworzenia witryn internetowych.
Czego nauczysz się z tej książki?
- Konfigurowania zestawu narzędzi z obszaru nauki o danych za pomocą środowiska naukowego w Pythonie w systemach Windows, Mac OS i Linux.
- Przygotowywania danych na potrzeby projektu z dziedziny nauki o danych.
- Przekształcania danych, poprawiania ich i eksplorowania w celu rozwiązywania problemów z obszaru nauki o danych.
- Budowania potoku etapów eksperymentów na potrzeby testowania hipotez z dziedziny nauki o danych.
- Dobierania najbardziej skutecznych i skalowalnych algorytmów uczenia do określonych zadań.
- Optymalizowania modeli uczenia maszynowego w celu uzyskania jak najwyższej skuteczności.
- Eksplorowania grafów i podziału ich na klastry na podstawie wzajemnych powiązań i połączeń w danych.
Wybrane bestsellery
-
E-commerce wspierany przez potężną moc sztucznej inteligencji ― to dla wielu właścicieli rodzimych firm internetowych wciąż brzmi jak odległa przyszłość. Może gdzieś tam, w Kalifornii, może u technologicznych gigantów, może Apple, Amazon, a bliżej nas, powiedzmy, Allegro korzysta lub będzie...(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
Ta książka jest zwięzłym, skupionym na praktyce przewodnikiem po Pythonie w wersji 3.6 i nowszych. Dzięki niej skoncentrujesz się na rdzeniu języka i podstawowych zagadnieniach, które musisz doskonale opanować, jeśli chcesz pisać w nim dobry kod. Dowiesz się zatem, jak działa Python i jakich zasa...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Oto intuicyjny przewodnik dla średnio zaawansowanych programistów Pythona, pomyślany tak, by przyswajać zasady programowania zorientowanego obiektowo podczas praktycznych ćwiczeń. Dowiesz się, jakie problemy wiążą się z zastosowaniem podejścia proceduralnego i jak dzięki podejściu obiektowemu pis...
Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)57.85 zł
89.00 zł(-35%) -
Wiernym czytelnikom publikacji spod znaku wydawnictwa Helion Piotra Wróblewskiego przedstawiać nie trzeba. Dość wspomnieć, że jest on autorem wielu publikacji poświęconych głównie programowaniu i obsłudze komputerów. Jego najnowsza książka, Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyk...
Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków
(71.40 zł najniższa cena z 30 dni)77.35 zł
119.00 zł(-35%) -
Metody statystyczne są kluczowym elementem data science, mimo to niewielu specjalistów data science posiada formalne wykształcenie statystyczne. Kursy i podręczniki o podstawach statystyki, rzadko kiedy omawiają temat z perspektywy data science. W drugim wydaniu tego popularnego podręcznika zosta...
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Python to jeden z najpopularniejszych dynamicznych języków programowania. Nie od dziś znajduje on zastosowanie w różnych dziedzinach informatyki, zwłaszcza jako doskonały język skryptowy. Jeśli korzystasz z niego na co dzień i chcesz szybko wyszukiwać niezbędne informacje lub odświeżyć swoją wied...(6.90 zł najniższa cena z 30 dni)
9.35 zł
17.00 zł(-45%) -
Data science, big data - odkąd naszą wirtualną rzeczywistość opanowały wiedzące o nas wszystko ciasteczka, wyszukiwarka Google i media społecznościowe, te słowa budzą emocje i nadzieję u wielu osób zajmujących się biznesem. Kto ma dostęp do danych, ten trafił na żyłę złota. A kto potrafi je odpow...
Data Science - zawód przyszłości. Kurs video. Jak rozpocząć karierę w pracy z danymi Data Science - zawód przyszłości. Kurs video. Jak rozpocząć karierę w pracy z danymi
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)76.45 zł
139.00 zł(-45%) -
Jeśli chcesz poznać go od podstaw, sięgnij po odpowiedni podręcznik - taki jak ta książka! To wydanie przeznaczone dla użytkowników Linuxa (także macOS) i Windowsa; ewentualne cechy specyficzne dla konkretnych systemów są na bieżąco wyjaśniane w tekście. Zawiera zagadnienia ukierunkowane na prakt...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
To drugie, zaktualizowane i poprawione wydanie bestsellerowego podręcznika Programowania w Pythonie pozwoli Ci błyskawicznie zacząć tworzyć kod, który działa! Zaczniesz od zrozumienia podstawowych koncepcji programistycznych, następnie nauczysz się zapewniać programom interaktywność i wykształcis...(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce dowiesz się, jak to zrobić. Zaczniesz od przygotowania środowiska Power BI do używania skryptów w Pythonie i R. Następnie będziesz importować dane z nieobsługiwanych obiektów i przekształcać je za pomocą wyrażeń regularnych i złożonych algorytmów. Nauczysz się wywoływać zewnętr...
Dodaj mocy Power BI! Jak za pomocą kodu w Pythonie i R pobierać, przekształcać i wizualizować dane Dodaj mocy Power BI! Jak za pomocą kodu w Pythonie i R pobierać, przekształcać i wizualizować dane
(71.40 zł najniższa cena z 30 dni)77.35 zł
119.00 zł(-35%)
O autorze ebooka
Luca Massaron specjalizuje się w statystycznych analizach wieloczynnikowych, uczeniu maszynowym, statystyce, eksploracji danych i algorytmice. Pasjonuje się potencjałem, jaki drzemie w nauce o danych.
Alberto Boschetti, Luca Massaron - pozostałe książki
-
Get a step ahead of your competitors with insights from over 30 Kaggle Masters and Grandmasters. Discover tips, tricks, and best practices for competing effectively on Kaggle and becoming a better data scientist.
-
Sztuczna inteligencja — ekscytuje i przeraża. W dodatku jest wszędzie. Chroni przed oszustwami bankowymi, pomaga w leczeniu, obsłudze klientów, a nawet wyborze programów telewizyjnych i sprzątaniu domu. Ta książka wyjaśnia, czym sztuczna inteligencja jest, a czym nie. Zwraca też uwagę na kw...(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)
38.35 zł
59.00 zł(-35%) -
Comprehensive recipes to give you valuable insights on Transformers, Reinforcement Learning, and more
-
Ten jasny i przystępny przewodnik pokazuje, w jaki sposób algorytmy wpływają na nasze codzienne życie — od interakcji online po osobistą komunikację. Są również niezwykle ważne, jeśli chodzi o podejmowanie różnego rodzaju decyzji. Jeśli chcesz wiedzieć, jak korzystać z procedur rozwiązywani...(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)
38.35 zł
59.00 zł(-35%) -
Gain useful insights from your data using popular data science tools
-
Leverage the power of Tensorflow to design deep learning systems for a variety of real-world scenarios
TensorFlow Deep Learning Projects TensorFlow Deep Learning Projects
Alexey Grigorev, Rajalingappaa Shanmugamani, Alberto Boschetti, Luca Massaron, Abhishek Thakur
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook 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 »
Audiobooka posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły ebooka
- Tytuł oryginału:
- Python Data Science Essentials - Second Edition
- Tłumaczenie:
- Tomasz Walczak
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-3423-6, 9788328334236
- Data wydania książki drukowanej:
- 2017-05-12
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-3424-3, 9788328334243
- Data wydania ebooka:
-
2017-05-12
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:
- 170x230
- Numer z katalogu:
- 57713
- Rozmiar pliku Pdf:
- 3.5MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 5.2MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 11.7MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
Spis treści ebooka
- Wprowadzenie do nauki o danych i Pythona (16)
- Instalowanie Pythona (17)
- Python 2 czy Python 3? (18)
- Instalacja krok po kroku (19)
- Instalowanie pakietów (20)
- Aktualizowanie pakietów (22)
- Dystrybucje naukowe (22)
- Środowiska wirtualne (25)
- Krótki przegląd podstawowych pakietów (28)
- Wprowadzenie do środowiska Jupyter (37)
- Szybka instalacja i pierwsze testowe zastosowanie (41)
- Magiczne polecenia w Jupyterze (42)
- W jaki sposób notatniki Jupytera mogą być pomocne dla badaczy danych? (44)
- Zastępniki Jupytera (49)
- Zbiory danych i kod używane w książce (50)
- Proste przykładowe zbiory danych z pakietu scikit-learn (50)
- Podsumowanie (59)
- Proces pracy w nauce o danych (62)
- Wczytywanie i wstępne przetwarzanie danych za pomocą biblioteki pandas (64)
- Szybkie i łatwe wczytywanie danych (64)
- Radzenie sobie z problematycznymi danymi (67)
- Radzenie sobie z dużymi zbiorami danych (70)
- Dostęp do danych w innych formatach (73)
- Wstępne przetwarzanie danych (75)
- Wybieranie danych (78)
- Praca z danymi kategorialnymi i tekstowymi (81)
- Specjalny rodzaj danych - tekst (83)
- Scraping stron internetowych za pomocą pakietu Beautiful Soup (89)
- Przetwarzanie danych za pomocą pakietu NumPy (92)
- N-wymiarowe tablice z pakietu NumPy (92)
- Podstawowe informacje o obiektach ndarray z pakietu NumPy (93)
- Tworzenie tablic z pakietu NumPy (95)
- Przekształcanie list w jednowymiarowe tablice (95)
- Kontrolowanie ilości zajmowanej pamięci (96)
- Listy niejednorodne (98)
- Od list do tablic wielowymiarowych (99)
- Zmiana wielkości tablic (100)
- Tablice generowane przez funkcje z pakietu NumPy (101)
- Pobieranie tablicy bezpośrednio z pliku (102)
- Pobieranie danych ze struktur z biblioteki pandas (103)
- Szybkie operacje i obliczenia z użyciem pakietu NumPy (104)
- Operacje na macierzach (106)
- Tworzenie wycinków i indeksowanie tablic z pakietu NumPy (108)
- Dodawanie "warstw" tablic z pakietu NumPy (110)
- Podsumowanie (112)
- Wprowadzenie do eksploracji danych (113)
- Tworzenie nowych cech (117)
- Redukcja liczby wymiarów (120)
- Macierz kowariancji (120)
- Analiza głównych składowych (121)
- Analiza głównych składowych dla big data - typ RandomizedPCA (125)
- Analiza czynników ukrytych (126)
- Liniowa analiza dyskryminacyjna (127)
- Analiza ukrytych grup semantycznych (128)
- Analiza składowych niezależnych (129)
- Analiza głównych składowych oparta na funkcji jądra (129)
- Algorytm t-SNE (131)
- Ograniczone maszyny Boltzmanna (132)
- Wykrywanie i traktowanie wartości odstających (133)
- Wykrywanie obserwacji odstających za pomocą technik jednoczynnikowych (134)
- Klasa EllipticEnvelope (136)
- Klasa OneClassSVM (140)
- Miary używane do walidacji (144)
- Klasyfikacja wieloklasowa (144)
- Klasyfikacja binarna (147)
- Regresja (148)
- Testy i walidacja (148)
- Walidacja krzyżowa (153)
- Iteratory walidacji krzyżowej (155)
- Próbkowanie i bootstrapping (157)
- Optymalizacja hiperparametrów (159)
- Tworzenie niestandardowych funkcji oceny (162)
- Skracanie czasu przeszukiwania siatki parametrów (164)
- Wybór cech (166)
- Wybór na podstawie wariancji cech (167)
- Wybór za pomocą modelu jednoczynnikowego (168)
- Rekurencyjna eliminacja (169)
- Wybór na podstawie stabilności i regularyzacji L1 (171)
- Opakowywanie wszystkich operacji w potok (173)
- Łączenie cech i tworzenie łańcuchów transformacji (174)
- Tworzenie niestandardowych funkcji transformacji (176)
- Podsumowanie (177)
- Przygotowywanie narzędzi i zbiorów danych (179)
- Regresja liniowa i logistyczna (181)
- Naiwny klasyfikator bayesowski (184)
- Algorytm kNN (187)
- Algorytmy nieliniowe (188)
- Stosowanie algorytmu SVM do klasyfikowania (190)
- Stosowanie algorytmów SVM do regresji (192)
- Dostrajanie algorytmu SVM (193)
- Strategie oparte na zestawach algorytmów (195)
- Pasting z użyciem losowych próbek (196)
- Bagging z użyciem słabych klasyfikatorów (196)
- Podprzestrzenie losowe i obszary losowe (197)
- Algorytmy Random Forests i Extra-Trees (198)
- Szacowanie prawdopodobieństwa na podstawie zestawów (200)
- Sekwencje modeli - AdaBoost (202)
- Metoda GTB (202)
- XGBoost (203)
- Przetwarzanie big data (206)
- Tworzenie przykładowych dużych zbiorów danych (207)
- Skalowalność ze względu na ilość danych (208)
- Radzenie sobie z szybkością napływu danych (210)
- Radzenie sobie z różnorodnością (211)
- Przegląd algorytmów z rodziny SGD (213)
- Wprowadzenie do uczenia głębokiego (214)
- Krótkie omówienie przetwarzania języka naturalnego (221)
- Podział na tokeny (221)
- Stemming (222)
- Oznaczanie części mowy (223)
- Rozpoznawanie nazw własnych (224)
- Stop-słowa (225)
- Kompletny przykład z obszaru nauki o danych - klasyfikowanie tekstu (225)
- Przegląd technik uczenia nienadzorowanego (227)
- Podsumowanie (237)
- Wprowadzenie do teorii grafów (239)
- Algorytmy dla grafów (244)
- Wczytywanie grafów, zapisywanie ich w pliku i pobieranie z nich podpróbek (252)
- Podsumowanie (255)
- Wprowadzenie do pakietu Matplotlib (257)
- Rysowanie krzywych (259)
- Stosowanie paneli (260)
- Wykresy punktowe określające relacje w danych (262)
- Histogramy (263)
- Wykresy słupkowe (264)
- Wyświetlanie rysunków (265)
- Wybrane przykłady graficzne z użyciem pakietu pandas (268)
- Wykresy punktowe (271)
- Metoda współrzędnych równoległych (273)
- Opakowywanie poleceń z pakietu Matplotlib (274)
- Wprowadzenie do biblioteki seaborn (274)
- Wzbogacanie możliwości z zakresu eksploracji danych (279)
- Interaktywne wizualizacje z użyciem pakietu Bokeh (284)
- Zaawansowane reprezentacje dotyczące uczenia się na podstawie danych (288)
- Krzywe uczenia (288)
- Krzywe walidacji (290)
- Znaczenie cech w algorytmie Random Forests (292)
- Wykresy częściowej zależności oparte na drzewach GBT (293)
- Budowanie serwera predykcji w modelu ML-AAS (294)
- Podsumowanie (299)
- Lista zagadnień do nauki (302)
- Listy (302)
- Słowniki (304)
- Definiowanie funkcji (305)
- Klasy, obiekty i programowanie obiektowe (307)
- Wyjątki (308)
- Iteratory i generatory (309)
- Instrukcje warunkowe (310)
- Wyrażenia listowe i słownikowe (311)
- Nauka przez obserwację, lekturę i praktykę (311)
- Masowe otwarte kursy online (311)
- PyCon i PyData (312)
- Interaktywne sesje w Jupyterze (312)
- Nie wstydź się - podejmij wyzwanie (312)
O autorach (9)
O recenzencie (10)
Wprowadzenie (11)
Rozdział 1. Pierwsze kroki (15)
Rozdział 2. Przekształcanie danych (61)
Rozdział 3. Potok danych (113)
Rozdział 4. Uczenie maszynowe (179)
Rozdział 5. Analizy sieci społecznościowych (239)
Rozdział 6. Wizualizacje, wnioski i wyniki (257)
Dodatek A. Utrwalanie podstaw Pythona (301)
Skorowidz (315)
Helion - inne książki
-
Najnowsza książka Witolda Wrotka liczy - jak sugeruje tytuł - 55 rozdziałów, które stanowią stopniowe wprowadzenie w świat elektroniki, a konkretnie tranzystorów i zbudowanych na ich podstawie układów. Treść zawarta w tym przystępnym przewodniku została zilustrowana licznymi schematami i niejedno...(38.94 zł najniższa cena z 30 dni)
38.94 zł
59.90 zł(-35%) -
Niniejsza książka jest przeznaczona dla kadry kierowniczej najwyższego szczebla oraz dla osób sterujących rozwojem oprogramowania w firmie. Ma pomóc w zrozumieniu problemów strategicznych, z jakimi te osoby się mierzą, a także ułatwić wybór najlepszego rozwiązania architektonicznego. W książce op...
Strategiczne monolity i mikrousługi. Jak napędzać innowacyjność za pomocą przemyślanej architektury Strategiczne monolity i mikrousługi. Jak napędzać innowacyjność za pomocą przemyślanej architektury
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
To książka przeznaczona dla użytkowników komputerów pracujących pod kontrolą Linuksa. Znalazły się w niej tak ważne kwestie, jak omówienie komponentów o krytycznym znaczeniu i mechanizmów kontroli dostępu czy wyjaśnienie systemu plików w Linuksie. Umieszczono tu również liczne wskazówki i ćwiczen...
Nowoczesny Linux. Przewodnik dla użytkownika natywnej chmury Nowoczesny Linux. Przewodnik dla użytkownika natywnej chmury
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Ta książka powstała z myślą o architektach oprogramowania, projektantach, programistach i dyrektorach do spraw technicznych. Zwięźle i przystępnie opisano w niej, jak zadbać o bezpieczeństwo na wczesnym etapie projektowania oprogramowania i jak zaangażować w ten proces cały team. Najpierw zapreze...
Po pierwsze: bezpieczeństwo. Przewodnik dla twórców oprogramowania Po pierwsze: bezpieczeństwo. Przewodnik dla twórców oprogramowania
(51.35 zł najniższa cena z 30 dni)51.35 zł
79.00 zł(-35%) -
Przeczytasz o tym, jak wykrywać nowe luki w oprogramowaniu, jak tworzyć trojany i rootkity, a także jak używać techniki wstrzykiwania SQL. Zapoznasz się również z szeroką gamą narzędzi do przeprowadzania testów penetracyjnych (takich jak Metasploit Framework, mimikatz i BeEF), rozeznasz się w dzi...
Etyczny haking. Praktyczne wprowadzenie do hakingu Etyczny haking. Praktyczne wprowadzenie do hakingu
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)57.85 zł
89.00 zł(-35%) -
Ta książka jest kompleksowym i praktycznym przewodnikiem po hakowaniu aplikacji internetowych w ramach udziału w programach bug bounty. Znajdziesz w niej wszystkie niezbędne informacje, od budowania relacji z klientami i pisania znakomitych raportów o błędach w zabezpieczeniach po naukę zaawansow...
Bug Bounty Bootcamp. Przewodnik po tropieniu i zgłaszaniu luk w zabezpieczeniach Bug Bounty Bootcamp. Przewodnik po tropieniu i zgłaszaniu luk w zabezpieczeniach
(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
Paweł Zaręba, autor Praktycznych projektów sieciowych, od wielu lat związany z branżą IT i ICT, za namową swoich wiernych czytelników napisał drugą książkę. Tę wcześniejszą można traktować jako kompendium wiedzy na temat sieci komputerowych - Projekty i rozwiązania sieciowe w praktyce są niejako ...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Autor znanych czytelnikom wydawnictwa Helion książek między innymi na temat otwartoźródłowego systemu operacyjnego przygotował szóstą już edycję przewodnika po komendach i poleceniach Linuksa. W kieszonkowym leksykonie omówił posługiwanie się komputerem z Linuksem na pokładzie za pomocą poleceń, ...(23.94 zł najniższa cena z 30 dni)
25.93 zł
39.90 zł(-35%) -
Współczesnym przemysłem rządzi… informatyka. Ta dziedzina stale się rozwija i zagarnia pod swoje skrzydła kolejne sektory ― od produkcji, przez logistykę i księgowość, po dystrybucję i sprzedaż. Tyle teorii. W praktyce zaś często się okazuje, że podczas gdy otoczenie biznesowe i techn...
Digitalizacja w systemach automatyki SIMATIC. Teoria, przykłady, ćwiczenia Digitalizacja w systemach automatyki SIMATIC. Teoria, przykłady, ćwiczenia
(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
Wykrywanie śladów niewłaściwego użycia dotyczy maszyn, które zarówno posłużyły do przeprowadzenia ataków, jak i były ich przedmiotem. Obecnie dostępnych jest wiele opracowań poświęconych sposobom działania na miejscu zdarzenia i analizie działających systemów Linux za pomocą poleceń dostępnych po...
Systemy Linux w kryminalistyce. Praktyczny przewodnik dla analityków śledczych Systemy Linux w kryminalistyce. Praktyczny przewodnik dla analityków śledczych
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%)
Dzieki 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.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów: Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II Alberto Boschetti, Luca Massaron (7)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.
(2)
(1)
(2)
(1)
(1)
(0)
Data dodania: 2021-03-29 Ocena: 6 Opinia potwierdzona zakupem
Adrian,
Data dodania: 2017-05-27 Ocena: 6 Opinia potwierdzona zakupem
Adam,
Data dodania: 2017-05-29 Ocena: 5 Opinia potwierdzona zakupem
Jakub Szlenk, Programista
Data dodania: 2017-08-31 Ocena: 4 Opinia potwierdzona zakupem
Ryszard Zygała, wykładowca, pracownik naukowy
Data dodania: 2017-05-31 Ocena: 4 Opinia niepotwierdzona zakupem
mezon,
Data dodania: 2020-07-06 Ocena: 3 Opinia niepotwierdzona zakupem
macias,
Data dodania: 2017-08-17 Ocena: 2 Opinia niepotwierdzona zakupem
więcej opinii