Informatyka

Chyba nikogo nie trzeba przekonywać, że ochrona danych i zabezpieczenie prywatności są kwestiami absolutnie kluczowymi w cyfrowym świecie. Na szczęście zdajemy sobie coraz lepiej sprawę, że incydenty naruszeń w dziedzinie bezpieczeństwa danych mogą nas narazić na realne szkody. Z drugiej strony niedopełnienie obowiązków wynikających z RODO okazuje się dla organizacji niezwykle kosztowne, a także naraża na szwank ich wizerunek. Zapewnienie należytej ochrony danych to wymagające wyzwanie. Z tego względu inżynieria prywatności z roku na rok staje się coraz ważniejszą dziedziną.

Książka w przystępny sposób przedstawia głęboką perspektywę techniczną wraz z przeglądem najnowszych podejść i architektur technologicznych.

Emily F. Gorcenski, główna analityczka danych, Thoughtworks

Tę książkę docenią osoby, które w ramach codziennej pracy integrują tematy związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych. To przewodnik dla pragmatyków, zapewniający gruntowną wiedzę o współczesnych elementach ochrony danych, takich jak prywatność różnicowa, uczenie federacyjne i obliczenia szyfrowane. Znajdziesz tu przydatne wskazówki, jak również najlepsze, wielokrotnie sprawdzone praktyki integracji przełomowych technologii, pozwalające skutecznie i na wysokim poziomie dbać o prywatność i bezpieczeństwo danych.

Najważniejsze zagadnienia:

• Jak przepisy (RODO i CCPA) mają się do przepływów danych i przypadków ich użycia?
• Jak właściwie anonimizować dane?
• Czy szyfrowanie homomorficzne jest właściwym rozwiązaniem?
• Jak wybierać technologie i metody ochrony prywatności?
• Jak zapewnić bezpieczeństwo danych w projektach opartych na ich analizie?
• Jak odpowiednio wdrożyć wewnętrzne zasady ochrony prywatności danych?

Wreszcie znalazłem książkę, którą mogę polecać wszystkim unikającym tematu prywatności danych!

Vincent Warmerdam, twórca Calm Code, inżynier uczenia maszynowego, Explosion

Architektury data fabric i data lakehouse, a także siatka danych pojawiły się niedawno jako alternatywy hurtowni danych. Te nowe architektury mają swoje mocne strony, ale podczas projektowania rzeczywistych rozwiązań musisz pamiętać o odróżnianiu faktów od przesadnych pochwał i niejasności. Nie zawsze jest to proste i oczywiste zadanie.

Niezwykłość tej książki polega na przekształcaniu złożonych zagadnień technicznych w jasne i zrozumiałe objaśnienia.

Annie Xu, starszy inżynier danych, Google

Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi profesjonaliści zajmujący się danymi dobrze zrozumieją wady i zalety poszczególnych rozwiązań. Omówiono tu typowe zagadnienia dotyczące architektur danych, w tym ich rozwój i możliwości. Żadna architektura nie jest na tyle uniwersalna, by być odpowiednia w każdej sytuacji, dlatego w książce znajdziesz rzetelne porównanie cech poszczególnych architektur. Dowiesz się, jakie kompromisy towarzyszą każdej z nich, niezależnie od popularności. W ten sposób o wiele łatwiej przyjdzie Ci wybór rozwiązania, które najlepiej odpowiada Twoim potrzebom.

Najciekawsze zagadnienia:

• praktyczne działanie architektur danych, ich mocne i słabe strony
• wybór najlepszej architektury pod kątem konkretnego zastosowania
• różnice między hurtowniami i "jeziorami" danych
• wspólne koncepcje architektur danych i ich historyczny rozwój
• sesje projektowania architektury, organizacja zespołów i najważniejsze uwarunkowania

Połóż tę książkę na biurku. Będziesz często po nią sięgać!

Wyobraź sobie sytuację: chcesz napisać oprogramowanie, które nie tylko spełni oczekiwania klienta, ale również będzie przykładem eleganckiej i czystej architektury. Na drodze do tego celu z pewnością napotkasz przeszkody, takie jak nierealny termin czy niedziałające API zewnętrznego dostawcy. Nie będzie wyjścia, czas zmusi Cię do pójścia na skróty i Twoja architektura wkrótce straci swoją elegancką strukturę. Aby tego uniknąć, musisz przejąć kontrolę nad architekturą.

Dzięki tej książce zorientujesz się, że utrzymanie kontroli nad architekturą w dużej mierze zależy od zastosowanego stylu architektonicznego. Zrozumiesz też wady konwencjonalnej architektury warstwowej i zapoznasz się z zaletami stylów koncentrujących się na dziedzinie, takich jak architektura heksagonalna. Dowiesz się także, jak można ją wyrazić w kodzie źródłowym. Poznasz szczegóły różnych strategii mapowania między warstwami architektury heksagonalnej, a ponadto prześledzisz, jak różne elementy architekturalne łączą się w jedną aplikację. Bazując na stylu architektury heksagonalnej, nauczysz się tworzyć intuicyjne w późniejszej obsłudze technicznej aplikacje internetowe. Szybko się przekonasz, że wiedza zdobyta w trakcie lektury pozwoli Ci na tworzenie wysokojakościowych aplikacji, które przetrwają próbę czasu.

Najciekawsze zagadnienia:

• niedoskonałości związane z architekturą warstwową
• egzekwowanie granic architektury
• wpływ stosowania skrótów na debet techniczny
• korzystanie z poszczególnych stylów architekturalnych
• struktura kodu a architektura
• testy sprawdzające wszystkie elementy architektury

Jeśli chcesz mieć łatwe życie, nie zostawaj architektem.     

Zaha Hadid, architektka

Wejdź na nowy poziom programowania z ML i NLP

Sztuczna inteligencja stale się rozwija. Właściwie codziennie słyszymy o jej rosnących możliwościach, nowych osiągnięciach i przyszłości, jaką nam przyniesie. Jednak w tej książce skupiamy się nie na przyszłości, a na teraźniejszości i praktycznym obliczu AI - na usługach, które świadczy już dziś. Większość najciekawszych zastosowań sztucznej inteligencji bazuje na ML (uczenie maszynowe, ang. machine learning), NLP (przetwarzanie języka naturalnego, ang. natural language processing) i architekturze RAG (ang. retrieval augmented generation) zwiększającej możliwości tzw. dużych modeli językowych (LLM, ang. large language model). Stanowią one podwaliny budowy systemów AI, bez których te systemy często wcale nie mogłyby powstać.

Do niedawna ML i NLP pozostawały domeną badaczy i specjalistów - znajdowały się poza zasięgiem praktyków programowania. Aktualnie jest inaczej, szybkie komputery, pojemne pamięci RAM i zaawansowane procesory pozwalają stosować te technologie w codziennej pracy programisty. Szczególnie programisty języka Python, do którego są one niemal "naturalnie" przypisane. Mało tego, od kodujących w Pythonie coraz częściej wręcz wymaga się umiejętności znajomości obszaru AI.

Tym bardziej warto sięgnąć po ten podręcznik z ćwiczeniami, dzięki któremu między innymi:

• Dowiesz się, jak używać Pythona do rozwiązywania problemów AI
• Poznasz tajniki analizy tekstów, analizy sentymentu
• Zrozumiesz, jak skutecznie używać algorytmów klasyfikacji, regresji i grupowania do rozwiązywania problemów biznesowych
• Pokonwersujesz z ChatGPT - i to bez wchodzenia na stronę internetową tego serwisu

Uczenie się i praktykowanie danologii nie należy do najłatwiejszych zadań. Edukacja w tej dziedzinie zazwyczaj dotyczy programowania i uczenia maszynowego, a przecież świetny analityk danych musi się znać na wielu innych zagadnieniach. Może się ich nauczyć w pracy, ale w tym celu konieczne jest znalezienie mentora. A to niestety nie zawsze jest możliwe.

Ten podręcznik zaczyna się tam, gdzie większość książek się kończy - od rzeczywistych procesów decyzyjnych opartych na wnioskach wynikających z danych.

Brett Holleman, niezależny danolog

Dzięki tej książce przyswoisz różne techniki, które pomogą Ci stać się bardziej produktywnym analitykiem danych. Najpierw zapoznasz się z tematami związanymi z rozumieniem danych i umiejętnościami miękkimi, które okazują się konieczne w pracy dobrego danologa. Dopiero potem skupisz się na kluczowych aspektach uczenia maszynowego. W ten sposób stopniowo przejdziesz ścieżkę od przeciętnego kandydata do wyjątkowego specjalisty data science. Umiejętności opisane w tym przewodniku przez wiele lat były rozpoznawane, katalogowane, analizowane i stosowane do generowania wartości i szkolenia danologów w różnych firmach i branżach.

Z książki dowiesz się:

• jak sprawić, by procesy oparte na analizie danych generowały wartość
• jak zaprojektować przydatne wskaźniki
• jak zdobywać poparcie interesariuszy
• jak się upewnić, że algorytm uczenia maszynowego nadaje się do rozwiązania danego zadania
• jak zapanować nad wyciekami danych

Oto brakujący podręcznik pozwalający odnieść sukces komercyjny dzięki data science!

Adri Purkayastha, dyrektor do spraw zagrożeń związanych z AI, BNP Paribas

Zdobądź najważniejszy certyfikat dla testera oprogramowania!

Chcesz pracować w branży IT jako tester? W takim razie potrzebujesz solidnych podstaw! Swoją karierę rozpocznij od przygotowania się do uznawanego na całym świecie egzaminu ISTQB(R) "Certyfikowany tester - poziom podstawowy". Uzyskany certyfikat otworzy Ci drzwi do wielu firm z branży informatycznej i będzie stanowił gwarancję, że posiadasz wiedzę i umiejętności wymagane od osoby pracującej na stanowisku testera.

Aby pomóc Ci w odpowiednim przygotowaniu się do tego egzaminu, opracowaliśmy kompleksowy zbiór pytań i ćwiczeń, które mają na celu nie tylko przetestowanie Twojej wiedzy, ale także jej utrwalenie, pogłębienie, wreszcie - sprawdzenie jej zastosowania w praktycznych problemach testerskich. Poza faktycznymi pytaniami egzaminacyjnymi publikacja zawiera ćwiczenia pozwalające zastosować wiedzę opisaną w sylabusie. Ich przeprowadzanie jest wymogiem wobec akredytowanych szkoleń ISTQB(R). Co warte podkreślenia, oficjalne materiały ISTQB(R) nie zawierają żadnych przykładów praktycznych. Ten podręcznik wypełnia zatem lukę także w tym zakresie.

Rewolucja już tu jest

Decyzja, by napisać tę książkę, wzięła się z przekonania jej autora, że w sercu każdej technologii powinien się znajdować człowiek: jego potrzeby, emocje i marzenia. Drugim powodem było pragnienie nakreślenia ogromu perspektyw, jakie otwiera przed nami sztuczna inteligencja. I nie chodzi tu tylko o możliwości techniczne. Także o to, że AI zaprasza ludzi do świata, w którym maszyny rozumieją ich lepiej niż kiedykolwiek przedtem.

Rewolucja AI właśnie się rozpoczyna, dobrze jest się do niej zawczasu przygotować - zarówno mentalnie, jak i zawodowo. Zacznij czytać i przekonaj się, w jaki sposób sztuczna inteligencja kształtuje teraźniejszość i przyszłość w różnych aspektach życia: od rewolucyjnych zmian w edukacji, poprzez przełomowe zastosowania w medycynie, aż po wyjątkowe innowacje w sztuce i designie.

• Zrozum, jak działa sztuczna inteligencja
• Dowiedz się, w jakich dziedzinach życia wspomaga nas już dziś
• Naucz się z nią komunikować
• Poznaj zawody, w których współpraca z AI będzie wkrótce odgrywała kluczową rolę
• Zobacz, jak za przyczyną sztucznej inteligencji zmieni się świat

Klasyczna organizacja też może być zwinna!

Dynamika zmian w dzisiejszym świecie IT wymaga niezwykłej elastyczności i błyskawicznego adaptowania się do nowych warunków. Klasyczne techniki zarządzania projektami nie są w stanie podołać takiemu wyzwaniu, dlatego rynek zdobywają techniki zwinne — Scrum, Kanban i XP. Już dawno udowodniły one swą skuteczność i są świadomie wybierane przy nowych projektach. Zastanawiasz się, czy możesz wprowadzić te techniki w Twojej organizacji? Szukasz skutecznego sposobu realizacji tego zadania? Na te i dziesiątki innych trudnych pytań odpowiada ta niezwykła książka!

Znajdziesz w niej liczne studia przypadków, przygotowane przez ekspertów z bogatym doświadczeniem w codziennej pracy nad zwinnymi projektami. W trakcie lektury poznasz pułapki, jakie na Ciebie czyhają, oraz dowiesz się, jak sprytnie je ominąć. Ponadto przekonasz się, jak wprowadzić Scruma do klasycznej organizacji lub projektu z ustalonym budżetem. Poznasz również takie problemy, w przypadku których Kanban sprawdzi się wyśmienicie. Zwróć także uwagę na rozdział poświęcony przejrzystości w organizacji — to ona leży u podstaw sukcesu zwinnych metodyk. Książka ta jest obowiązkową lekturą dla wszystkich osób interesujących się zarządzaniem projektami, mających ambicję lub obowiązek wprowadzenia zwinnych technik w swojej organizacji.

Dzięki tej książce:

• poznasz ciekawe przypadki wykorzystania Scruma, Kanbana i XP
• wybierzesz właściwy sposób zarządzania w startupie
• poznasz podstawy Scruma, Kanbana i XP
• wprowadzisz zwinne metodyki w Twojej organizacji

Zarządzaj zwinnie projektami!