Informatyka

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

W języku R podstawową jednostką współdzielonego kodu jest pakiet. Ma on ściśle określoną strukturę i można go łatwo udostępniać innym. Obecnie programiści R mogą korzystać z ponad 19 tysięcy przeróżnych pakietów. Poza prostym pobieraniem i używaniem pakietów opracowanych przez kogoś innego programistom R przydaje się umiejętność ich samodzielnego tworzenia.

Oto doskonały podręcznik tworzenia pakietów dla początkujących i zaawansowanych użytkowników!

Maoelle Salmon

Oto znakomity przewodnik po budowaniu pakietów R. Pokazuje, jak dokładnie wygląda proces tworzenia pakietu i z czego wynika jego struktura. Omawia poszczególne komponenty i metadane pakietu R, wyjaśnia także, na czym polega korzystanie z zależności i jakie są zasady eksportowania funkcji z pakietu. Wyczerpujące wyjaśnienie zagadnień testowania kodu za pomocą pakietu testthat uwzględnia również techniki przydatne w trudniejszych przypadkach. Książka zawiera ponadto omówienie systemu dokumentowania zawartości pakietu, a w końcowych rozdziałach przedstawia praktyki stosowane podczas jego tworzenia, takie jak korzystanie z kontroli wersji i przekazywanie go do repozytorium CRAN.

W książce:

• z czego się składa pakiet R
• praca z pakietem devtools w środowisku RStudio
• tworzenie testów jednostkowych za pomocą pakietu testthat
• przygotowywanie estetycznej i funkcjonalnej dokumentacji przy użyciu pakietu pkgdown
• korzystanie z nowoczesnych platform hostingowych dla kodu źródłowego
• dobre praktyki podczas pracy z pakietami R

Ułatwisz wielokrotne korzystanie z kodu R ― sobie lub innym użytkownikom.

Sam Lau, autor książki Learning Data Science

Obecnie zasady i wzorce DevOps pozwalają na ograniczenie ryzyka związanego z budowaniem, zabezpieczaniem i wdrażaniem kodu. Programiści i wdrożeniowcy wiedzą, że zapewnienie funkcjonalnej poprawności, efektywności i bezpieczeństwa kodu jest czasochłonne i skomplikowane. Dużym ułatwieniem w tym zakresie mogą być potoki CI/CD GitLaba.

Dzięki tej książce poznasz od podstaw Gita i GitLaba. Dowiesz się, jak skonfigurować runnery GitLaba, a także jak tworzyć i konfigurować potoki dla różnych etapów cyklu rozwoju oprogramowania. Poznasz zasady interpretacji wyników potoków w GitLabie. Nauczysz się też wdrażania kodu w różnych środowiskach i korzystania z wielu zaawansowanych funkcji, takich jak łączenie GitLaba z Terraformem, klastrami Kubernetes czy uruchamianie i poprawa wydajności potoków. Skorzystasz ponadto z licznych przykładów i studiów przypadków, dzięki którym za pomocą potoków CI/CD zautomatyzujesz wszystkie etapy DevOps do budowy i wdrażania kodu o wysokiej jakości.

Najciekawsze zagadnienia:

• podstawy Gita, GitLaba i DevOps
• tworzenie, przeglądanie i uruchamianie potoków CI/CD GitLaba
• weryfikacja, zabezpieczanie i wdrażanie kodu za pomocą potoków CI/CD GitLaba
• runnery, DAG-i i logika warunkowa GitLaba
• najlepsze praktyki i metody rozwiązywania problemów w potokach CI/CD GitLaba
• przykłady cykli życia procesów rozwoju oprogramowania

DevOps. Wdrażaj zmiany szybko i bezpiecznie!

Spośród narzędzi do budowy aplikacji wieloplatformowych .NET MAUI wyróżnia się efektywnością i wysoką jakością tworzonego kodu. .NET MAUI powstał na podstawie Xamarin.Forms i służy do pisania natywnych aplikacji mobilnych i desktopowych w językach C# i XAML. Programiści cenią go za współużytkowanie zasobów, proste debugowanie i testowanie, a także za łatwą konfigurację.

Ten szczegółowy przewodnik pozwoli Ci na błyskawiczne zapoznanie się z .NET MAUI i sprawne rozpoczęcie pisania aplikacji za pomocą tej technologii. Zaprezentowano w nim filozofię działania .NET MAUI, jak również przebieg prac nad tworzeniem kompletnej aplikacji wieloplatformowej dla systemów: Android, iOS, macOS i Windows, na podstawie jednego wspólnego kodu bazowego. Podczas lektury zrozumiesz też cały cykl rozwoju oprogramowania, w tym zasady publikowania w sklepach z aplikacjami. Ciekawym elementem książki jest opis najnowszej technologii tworzenia frontendów - .NET MAUI Blazor.

Dzięki tej książce:

• odkryjesz najnowsze funkcje frameworka .NET
• nauczysz się pisać aplikacje wieloplatformowe za pomocą .NET MAUI
• zaczniesz stosować wzorzec MVVM, wiązać dane i wstrzykiwać zależności
• utworzysz aplikacje typu .NET MAUI Hybrid Blazor
• dowiesz się, jak wykonywać testy jednostkowe na kilka sposobów
• nauczysz się publikować aplikacje w różnych sklepach dla systemów mobilnych i desktopowych

Oto .NET MAUI: aplikacja dla wielu systemów - jeden kod bazowy!

W PROSTOCIE TKWI SIŁA

• Działaj, opierając się na postępie
• Dostarczaj wartość dla klienta w ciągu tygodni, a nie miesięcy
• Stosuj zwinne zasady w praktyce
• Realizuj projekty w skupieniu, korzystając z umiejętności i szybkości

Czy Twój projekt wiąże się ze skomplikowanymi oczekiwaniami, z nierealistycznymi terminami i ograniczeniami budżetowymi? Żaden problem! Ta książka pokaże Ci, jak przekształcić projekty w satysfakcjonujące doświadczenia skoncentrowane na kliencie. Dowiesz się, jak ustalić jasną wizję, tworzyć mapy drogowe produktów, harmonogramy pracy i przygotowywać się do wydań produktu. Uzyskasz również ekspercki wgląd w rozwój prostego i praktycznego podejścia do zarządzania projektami, które zamienia pomysły w gotowe produkty!

W książce:

• poznanie wartości i zasad Agile
• koncentracja na potrzebach klientów
• tworzenie trwałych, współpracujących zespołów
• zastosowanie zwinnych ram postępowania, narzędzi i technik
• prowadzenie transformacji agile'owej
• wydawanie produktu wcześniej i częściej

• Zrozumiesz, jak funkcje i formuły współpracują ze sobą
• Użyjesz formuł do oceny i prognozowania finansów
• Przećwiczysz przykładowe funkcje

Bądź efektywny w pracy i w domu!

Arkusze kalkulacyjne Excela pozwalają robić z danymi niesamowite rzeczy! Książka Excel. Formuły i funkcje dla bystrzaków pokazuje, jak ciekawa może być praca z tym programem, wyjaśnia podstawy obliczeń z jego użyciem i prowadzi przez wiele różnych zagadnień, w tym statystykę i analizę danych. Nawet jeżeli jesteś zaawansowanym użytkownikiem arkuszy kalkulacyjnych, przekonasz się, że warto takie źródło mieć pod ręką, aby znaleźć tę jedną funkcję, o której zawsze zapominasz. A kiedy zakończysz obliczenia, ta książka podpowie Ci, jak sprawić, aby całość wyglądała zgrabnie i profesjonalnie. Doskonale!

W książce:

• Opis najpotężniejszych narzędzi Excela
• Zastosowanie tablic i formatów walutowych
• Przykłady obliczeń finansowych
• Podstawowe i zaawansowane obliczenia statystyczne
• Obliczanie dat i czasu
• Wyszukiwanie i funkcje logiczne
• Analiza danych tekstowych
• Omówienie wielu nowych funkcji Excela

Microsoft Power BI zdobył uznanie jako znakomite narzędzie do analizy i przetwarzania złożonych zbiorów danych, ale to nie koniec jego możliwości. Power BI nadaje się do wydobywania z modeli sztucznej inteligencji informacji, które mogą się stać wartościowym materiałem wspomagającym podejmowanie najlepszych decyzji biznesowych. Aby jednak w pełni skorzystać z funkcji dostępnych w Power BI, trzeba posiąść podstawową wiedzę o sztucznej inteligencji.

Książka stanowi wprowadzenie do pracy z funkcjami SI dostępnymi w Power BI; jest skierowana do osób znających to środowisko. Dowiesz się z niej, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być używana w Power BI i jakie funkcje są w nim domyślnie dostępne. Nauczysz się też eksplorować i przygotowywać dane do projektów SI. Pokazano tu, jak umieszczać dane z analizy tekstu i widzenia komputerowego w raportach Power BI, co ułatwia korzystanie z zewnętrznej bazy wiedzy. Omówiono również procesy tworzenia i wdrażania modeli AutoML wytrenowanych na platformie Azure ML, a także umieszczania ich w edytorze Power Query. Nie zabrakło kwestii związanych z prywatnością, bezstronnością i odpowiedzialnością w korzystaniu z SI.

W książce między innymi:

• unikanie tendencyjności w przetwarzaniu danych
• szeregi czasowe i prognozowanie w Power BI
• wykrywanie anomalii
• analiza tekstu w Power Query
• trenowanie własnych modeli
• integracja Azure ML z Power BI i generowanie przewidywań

Przekonaj się, jaki potencjał tkwi w analizie zbiorów danych!