ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

SULW. Album Praca zbiorowa

SULW. Album Praca zbiorowa - okladka książki

SULW. Album Praca zbiorowa - okladka książki

Autor:
Praca zbiorowa
Wydawnictwo:
No Dayz Off
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
280
Dostępny format:
     PDF

Ebook 23,09 zł najniższa cena z 30 dni

29,99 zł (-20%)
23,99 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

23,09 zł najniższa cena z 30 dni

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Prezent last minute w ebookpoint.pl
Wyjątkowa, 280-stronicowa publikacja poświęcona polskiemu graffiti, będąca kompilacją kilkudziesięciu wywiadów oraz kilkuset zdjęć. W stworzeniu książki wzięło udział 56 twórców z całego kraju. SULW. Album jest spadkobiercą funkcjonującego w latach 2012-2015 portalu SULW.pl, którego początkowym celem była dokumentacja warszawskiej sceny graffiti. Z upływem czasu serwis znacząco rozszerzył zakres swojej działalności, zamieszczając również inne materiały fotograficzne oraz wywiady z przedstawicielami polskiego graffiti. Publikacja ta jest zbiorem wybranych najciekawszych wywiadów (zarówno tych długich, jak i krótkich) oraz zdjęć, które wybrali dla SULW-a sami writerzy, a które pojawiły się na portalu przez kilka lat jego istnienia. Wszystkie materiały zostały odpowiednio przygotowane i poprawione na potrzeby książki, a całość albumu uzupełnia 7 nowych wyjątkowych wywiadów. SULW. Album jest podzielony na cztery działy: Wywiady 2016, Wywiady 2012-2014, Trzy pytania do oraz Speciale. Uzupełnieniem książki jest krótki dział SULW. Stuff.

Wybrane bestsellery

Praca zbiorowa - pozostałe książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
23,99 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.