Helion - książki
![Helion - książki](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/wydawcy-ikonki/large/helion.jpg)
Od początku swojej działalności wydawnictwo Helion wspiera rozwój specjalistów z szeroko pojętej branży IT. To doskonała baza wiedzy dla osób, które chcą poznać tajniki informatyki, programowania, sztucznej inteligencji, cyberbezpieczeństwa czy grafiki komputerowej i innych umiejętności związanych z nowoczesnymi technologiami.
Helion oferuje szeroki wybór książek oraz ebooków z różnych dziedzin informatyki, zawsze aktualnych i zgodnych z najnowszymi trendami technologicznymi.
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
-
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
-
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
-
Doskonały Scrum master. Jak budować bardziej efektywne zespoły i zarządzać zmianą
-
Startup, scaleup, klęska. 42 ścieżki rozwijania biznesu w duchu Lean i Agile
-
SQL. Zapytania i techniki dla bazodanowców. Receptury. Wydanie II
-
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji
-
Wprowadzenie do SQL. Jak generować, pobierać i obsługiwać dane. Wydanie III
-
Zainspirowani. Jak tworzyć kultowe produkty technologiczne
-
Excel Solver w praktyce. Zadania ekonometryczne z rozwiązaniami
-
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
-
Kierunek jakość. Jak unikać błędów w projekcie
-
Skazany na sukces. Kariera w Data Science
-
#AgileKtóryDziała. Pracuj zwinnie i skutecznie
-
Umiejętności analityczne w pracy z danymi i sztuczną inteligencją. Wykorzystywanie najnowszych technologii w rozwijaniu przedsiębiorstwa
-
Mikrousługi oparte na zdarzeniach. Wykorzystywanie danych w organizacji na dużą skalę
-
Pragmatyczny programista. Od czeladnika do mistrza. Wydanie II
-
Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania. Wydanie II
-
Język R i analiza danych w praktyce. Wydanie II
-
Uczenie maszynowe w aplikacjach. Projektowanie, budowa i wdrażanie
-
Python dla programistów. Big Data i AI. Studia przypadków
-
Doskonalenie Scruma. Przewodnik dla praktyków. O wyzwaniach, korzyściach i zwinnych zespołach
-
Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego
-
Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego
-
Excel 2019 PL. Programowanie w VBA
-
IT Product Manager. Pierwsze kroki
-
Zen prezentacji. Proste pomysły i ważne zasady. Wydanie III
-
Power BI i Power Pivot dla Excela. Analiza danych
-
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
-
AI dla ludzi i firmy. Potencjał sztucznej inteligencji w biznesie
-
Zespoły wirtualne i rozproszone. Zdalne zarządzanie projektem informatycznym
-
Zwinnie do przodu. Poradnik kierownika projektów informatycznych
-
Zapytania w SQL. Przyjazny przewodnik. Wydanie IV
-
Czysty Agile. Powrót do podstaw
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy
-
Budowanie zespołu. Młotek Scrum Mastera
-
Język R. Receptury. Analiza danych, statystyka i przetwarzanie grafiki. Wydanie II
-
Power Query w Excelu i Power BI. Zbieranie i przekształcanie danych
-
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II
-
Przetwarzanie danych w Excelu. Laboratorium Power Query
-
Excel 2019. Ćwiczenia zaawansowane
-
Podstawy wizualizacji danych. Zasady tworzenia atrakcyjnych wykresów
-
Lean UX dla zespołów Agile. Projektowane doskonałych wrażeń użytkownika. Wydanie II
-
Analiza marketingowa. Praktyczne techniki z wykorzystaniem analizy danych i narzędzi Excela
-
TensorFlow. 13 praktycznych projektów wykorzystujących uczenie maszynowe
-
Data Science. Programowanie, analiza i wizualizacja danych z wykorzystaniem języka R
-
Zrozumieć Excela. Obliczenia i wykresy
-
Zrozumieć Excela. VBA - makra i funkcje
-
Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes!
-
Korporacyjne jezioro danych. Wykorzystaj potencjał big data w swojej organizacji
-
Excel 2019. Ćwiczenia praktyczne
-
Data Mining. Eksploracja danych w sieciach społecznościowych. Wydanie III
-
Excel 2019 PL w biurze i nie tylko
-
Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II
-
VBA dla Excela 2019 PL. 234 praktyczne przykłady
-
Zrozumieć Excela. Funkcje i wyrażenia
-
ABC Excel 2019 PL
-
Zarządzanie produktem w modelu lean
-
Algorytmy uczenia maszynowego. Zaawansowane techniki implementacji
-
Uczenie maszynowe z językiem JavaScript. Rozwiązywanie złożonych problemów
-
Uczenie maszynowe w C#. Szybkie, sprytne i solidne aplikacje
-
Excel 2019 PL. Kurs
-
Analizy Business Intelligence. Zaawansowane wykorzystanie Excela
-
Zawód front-end developer. 11 kroków do zostania webmasterem
-
Legendarny osobomiesiąc. Opowieści o inżynierii oprogramowania. Wydanie II
-
Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury
-
NoSQL, NewSQL i BigData. Bazy danych następnej generacji
-
Agile. Programowanie zwinne: zasady, wzorce i praktyki zwinnego wytwarzania oprogramowania w C#
-
Tablice informatyczne. SQL. Wydanie III
-
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie
-
Agile. Retrospektywy w zarządzaniu standardami
-
Agile. Rusz głową!
-
Agile. Metodyki zwinne w planowaniu projektów
-
DDD. Kompendium wiedzy
-
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython. Wydanie II
-
Od inżyniera do menedżera. Tajniki lidera zespołów technicznych
-
Ciągłe dostarczanie oprogramowania. Kompletny przewodnik
-
Język R. Kompletny zestaw narzędzi dla analityków danych
-
Python. Uczenie maszynowe
-
Site Reliability Engineering. Jak Google zarządza systemami producyjnymi
-
Zaawansowane uczenie maszynowe z językiem Python
-
Szybkie projektowanie. Zapanuj nad chaosem zadań i presją czasu
-
Język SQL. Przyjazny podręcznik. Wydanie II
-
Large-Scale Scrum. Zwinne zarządzanie dużym projektem z LeSS
-
Zarządzanie treścią. Strategie i narzędzia
-
Projekt doskonały. Zadbaj o komunikację z klientem, wysoki poziom UX i zdrowy rozsądek
-
Excel 2016 PL. Formuły
-
Excel 2016 PL. Programowanie w VBA. Vademecum Walkenbacha
-
Pierwsze kroki z SQL. Praktyczne podejście dla początkujących
-
SQL w 24 godziny. Wydanie VI
-
Sprint projektowy. Tworzenie produktów cyfrowych
-
Big Data. Najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym
-
Google Analytics. Integracja i analiza danych
-
Excel 2016 PL w biurze i nie tylko
-
Zarządzanie ryzykiem w projektach informatycznych. Teoria i praktyka
-
Zapytania w SQL. Przyjazny przewodnik
-
SQL. Jak osiągnąć mistrzostwo w konstruowaniu zapytań
-
Sprawny programista. Pracuj, zarabiaj i zdobywaj kwalifikacje
-
SQL w mgnieniu oka. Opanuj język zapytań w 10 minut dziennie. Wydanie IV
-
Excel. Funkcje w przykładach. Wydanie II
-
Oprogramowanie szyte na miarę. Jak rozmawiać z klientem, który nie wie, czego chce. Wydanie II rozszerzone
-
Excel. Wykresy, analiza danych, tabele przestawne. Niebieski podręcznik
-
Excel. 101 formuł gotowych do użycia
-
Kanban
-
Bazy danych. Podstawy projektowania i języka SQL
-
Agile. Szybciej, łatwiej, dokładniej
-
Uczenie maszynowe dla programistów
-
Scrum. O zwinnym zarządzaniu projektami. Wydanie II rozszerzone
-
MS Project 2013 i MS Project Server 2013. Efektywne zarządzanie projektem i portfelem projektów
-
Nowe usługi 2.0. Przewodnik po analizie zbiorów danych
-
SQL. Ćwiczenia praktyczne. Wydanie III
-
Specyfikacja na przykładach. Poznaj zwinne metody pracy i dostarczaj właściwe oprogramowanie
-
InsERT nexo: Subiekt, Rachmistrz, Rewizor
-
Zarządzanie projektami ze Scrum. Twórz produkty, które pokochają klienci
-
Architektura Lean w projektach Agile
-
Tworzenie makr w VBA dla Excela 2010/2013. Ćwiczenia
-
MS Project 2007 i MS Project Server 2007. Efektywne zarządzanie projektami
-
Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha. Wydanie II
-
Scrum. Praktyczny przewodnik dla początkujących