Język SQL został stworzony jako narzędzie do przetwarzania danych. Mimo że zwykle jest używany do pracy z bazami danych, jego możliwości są o wiele większe. Poprawny kod SQL ułatwia przetwarzanie potężnych zbiorów danych z dużą szybkością. Szczególnie obiecującą perspektywą jest zastosowanie języka SQL na wielkich zbiorach danych przechowywanych w chmurze. Dzięki nieco bardziej złożonym konstrukcjom SQL analityk danych może z dużą efektywnością wydobywać z nich wiedzę.

Ta praktyczna książka jest przeznaczona dla analityków danych i danologów, którzy chcą używać SQL-a do eksploracji dużych zbiorów danych. Pokazuje zarówno popularne, jak i nieco mniej znane techniki budowania zapytań SQL, dzięki czemu możliwe staje się rozwiązywanie nawet bardzo zawiłych problemów i optymalne wykorzystanie właściwości tego języka w pracy na danych.

Analiza danych sprawia, że dzięki ich dużym i mniejszym kolekcjom uzyskujemy wartościową wiedzę, która pozwala na podejmowanie najlepszych decyzji. Dzieje się to poprzez odkrywanie wzorców lub trendów.

Obecnie Python udostępnia przeznaczone specjalnie do tego celu narzędzia i biblioteki. Możemy więc łatwo korzystać z wyrafinowanych technik wydobywania wiedzy z danych. Aby jednak osiągnąć zamierzone efekty, trzeba dobrze poznać zarówno metodologię analizy danych, jak i zasady pracy ze służącymi do tego narzędziami.

Dzięki tej książce zdobędziesz wszystkie potrzebne informacje i umiejętności, aby skutecznie używać Pythona do analizy danych. Omówiono tu niezbędne podstawy statystyki i zasady analizy danych.

Analiza danych sprawia, że dzięki ich dużym i mniejszym kolekcjom uzyskujemy wartościową wiedzę, która pozwala na podejmowanie najlepszych decyzji. Dzieje się to poprzez odkrywanie wzorców lub trendów.

Obecnie Python udostępnia przeznaczone specjalnie do tego celu narzędzia i biblioteki. Możemy więc łatwo korzystać z wyrafinowanych technik wydobywania wiedzy z danych. Aby jednak osiągnąć zamierzone efekty, trzeba dobrze poznać zarówno metodologię analizy danych, jak i zasady pracy ze służącymi do tego narzędziami.

Dzięki tej książce zdobędziesz wszystkie potrzebne informacje i umiejętności, aby skutecznie używać Pythona do analizy danych. Omówiono tu niezbędne podstawy statystyki i zasady analizy danych.

Sukces przedsiębiorstwa zależy od jakości podejmowanych decyzji. Spośród strategii, które wspierają ten proces, na szczególną uwagę zasługuje zastosowanie analizy danych. Jest to jednak dość złożona dziedzina. Podstawowym narzędziem wielu analityków danych jest arkusz kalkulacyjny. Ma on tę zaletę, że ułatwia solidne zrozumienie prawideł statystyki i analizy danych. Po zdobyciu takich podstaw warto jednak pójść dalej i nauczyć się eksploracyjnej analizy danych za pomocą języków programowania.

Dzięki tej książce przejście od pracy z arkuszami Excela do samodzielnego tworzenia kodu w Pythonie i R będzie płynne i bezproblemowe. Rozpoczniesz od ugruntowania swoich umiejętności w Excelu i dogłębnego zrozumienia podstaw statystyki i analizy danych. Ułatwi Ci to rozpoczęcie pisania kodu w języku R i w Pythonie.

Sukces przedsiębiorstwa zależy od jakości podejmowanych decyzji. Spośród strategii, które wspierają ten proces, na szczególną uwagę zasługuje zastosowanie analizy danych. Jest to jednak dość złożona dziedzina. Podstawowym narzędziem wielu analityków danych jest arkusz kalkulacyjny. Ma on tę zaletę, że ułatwia solidne zrozumienie prawideł statystyki i analizy danych. Po zdobyciu takich podstaw warto jednak pójść dalej i nauczyć się eksploracyjnej analizy danych za pomocą języków programowania.

Dzięki tej książce przejście od pracy z arkuszami Excela do samodzielnego tworzenia kodu w Pythonie i R będzie płynne i bezproblemowe. Rozpoczniesz od ugruntowania swoich umiejętności w Excelu i dogłębnego zrozumienia podstaw statystyki i analizy danych. Ułatwi Ci to rozpoczęcie pisania kodu w języku R i w Pythonie.

Mimo że osiągnięcia matematyczne stały się podwalinami algorytmiki, wielu inżynierów nie w pełni rozumie reguły matematyki dyskretnej. Nawet jeśli nie stanowi to szczególnego problemu w codziennej pracy, w końcu okazuje się, że matematyka dyskretna jest niezbędna do osiągnięcia prawdziwej biegłości w operowaniu algorytmami i w pracy na danych. Co więcej, znajomość tej dziedziny bardzo ułatwia rozwiązywanie problemów z zakresu uczenia maszynowego. W ten sposób praktyczna biegłość w matematyce zauważalnie poprawia wyniki pracy inżynierów.

Ta książka jest kompleksowym wprowadzeniem do matematyki dyskretnej, przydatnym dla każdego, kto chce pogłębić i ugruntować swoje umiejętności informatyczne. W zrozumiały sposób przedstawiono tu metody matematyki dyskretnej i ich zastosowanie w algorytmach i analizie danych, włączając w to techniki uczenia maszynowego. Zaprezentowano również zasady oceny złożoności obliczeniowej algorytmów i używania wyników tej oceny do zarządzania pracą procesora.

Mimo że osiągnięcia matematyczne stały się podwalinami algorytmiki, wielu inżynierów nie w pełni rozumie reguły matematyki dyskretnej. Nawet jeśli nie stanowi to szczególnego problemu w codziennej pracy, w końcu okazuje się, że matematyka dyskretna jest niezbędna do osiągnięcia prawdziwej biegłości w operowaniu algorytmami i w pracy na danych. Co więcej, znajomość tej dziedziny bardzo ułatwia rozwiązywanie problemów z zakresu uczenia maszynowego. W ten sposób praktyczna biegłość w matematyce zauważalnie poprawia wyniki pracy inżynierów.

Ta książka jest kompleksowym wprowadzeniem do matematyki dyskretnej, przydatnym dla każdego, kto chce pogłębić i ugruntować swoje umiejętności informatyczne. W zrozumiały sposób przedstawiono tu metody matematyki dyskretnej i ich zastosowanie w algorytmach i analizie danych, włączając w to techniki uczenia maszynowego. Zaprezentowano również zasady oceny złożoności obliczeniowej algorytmów i używania wyników tej oceny do zarządzania pracą procesora.

Bez Excela trudno sobie wyobrazić wykonywanie różnych złożonych zadań - to ulubione narzędzie naukowców, finansistów, analityków danych, a także profesjonalistów z innych branż. Każda z tych dziedzin ma swoje stale rosnące wymagania wobec Excela.

Firma Microsoft wciąż rozwija ten kultowy arkusz kalkulacyjny, jednak język VBA nie nadąża za potrzebami wielu użytkowników. Osoby te często w codziennej pracy korzystają z Pythona do automatyzacji zadań, stąd integracja Excela i Pythona wydaje się naturalnym i wyjątkowo obiecującym rozwiązaniem.

Nie musisz dłużej czekać na włączenie Pythona jako języka skryptowego Excela - ta książka wyjaśnia, jak je połączyć i wyciągnąć z tej integracji maksimum korzyści. To wydanie przeznaczone dla zaawansowanych użytkowników Excela, którzy nie posiadają głębokiej wiedzy o Pythonie.

Bez Excela trudno sobie wyobrazić wykonywanie różnych złożonych zadań - to ulubione narzędzie naukowców, finansistów, analityków danych, a także profesjonalistów z innych branż. Każda z tych dziedzin ma swoje stale rosnące wymagania wobec Excela.

Firma Microsoft wciąż rozwija ten kultowy arkusz kalkulacyjny, jednak język VBA nie nadąża za potrzebami wielu użytkowników. Osoby te często w codziennej pracy korzystają z Pythona do automatyzacji zadań, stąd integracja Excela i Pythona wydaje się naturalnym i wyjątkowo obiecującym rozwiązaniem.

Nie musisz dłużej czekać na włączenie Pythona jako języka skryptowego Excela - ta książka wyjaśnia, jak je połączyć i wyciągnąć z tej integracji maksimum korzyści. To wydanie przeznaczone dla zaawansowanych użytkowników Excela, którzy nie posiadają głębokiej wiedzy o Pythonie.

Bez Excela trudno sobie wyobrazić wykonywanie różnych złożonych zadań - to ulubione narzędzie naukowców, finansistów, analityków danych, a także profesjonalistów z innych branż. Każda z tych dziedzin ma swoje stale rosnące wymagania wobec Excela.

Firma Microsoft wciąż rozwija ten kultowy arkusz kalkulacyjny, jednak język VBA nie nadąża za potrzebami wielu użytkowników. Osoby te często w codziennej pracy korzystają z Pythona do automatyzacji zadań, stąd integracja Excela i Pythona wydaje się naturalnym i wyjątkowo obiecującym rozwiązaniem.

Nie musisz dłużej czekać na włączenie Pythona jako języka skryptowego Excela - ta książka wyjaśnia, jak je połączyć i wyciągnąć z tej integracji maksimum korzyści. To wydanie przeznaczone dla zaawansowanych użytkowników Excela, którzy nie posiadają głębokiej wiedzy o Pythonie.

Analizuj dane za pomocą tabel przestawnych w Excelu!

Twórz użyteczne tabele przestawne.
Wyświetlaj zaawansowane raporty.
Generuj czytelne wykresy przestawne.

Na temat tego, co można osiągnąć za pomocą Excela, krążą już legendy. Mówi się, że nie da się nim zastąpić jedynie ekspresu do kawy, choć opowiadający nawet w tej kwestii nie zawsze są zgodni. I mimo że rzeczywistość nie jest aż tak kolorowa, Excel w istocie zapewnia mnóstwo narzędzi przydatnych w każdym biurze, firmie czy jednostce naukowej. Można go użyć do tworzenia zestawień, liczenia budżetów, rysowania wykresów, ale ma też mniej oczywiste zastosowania. Nie wszyscy bowiem wiedzą, że świetnie sprawdza się jako program do zaawansowanej analizy danych i tworzenia czytelnych raportów. A wszystko to dzięki oferowanym przez aplikację tabelom przestawnym.

Analizuj dane za pomocą tabel przestawnych w Excelu!

Twórz użyteczne tabele przestawne.
Wyświetlaj zaawansowane raporty.
Generuj czytelne wykresy przestawne.

Na temat tego, co można osiągnąć za pomocą Excela, krążą już legendy. Mówi się, że nie da się nim zastąpić jedynie ekspresu do kawy, choć opowiadający nawet w tej kwestii nie zawsze są zgodni. I mimo że rzeczywistość nie jest aż tak kolorowa, Excel w istocie zapewnia mnóstwo narzędzi przydatnych w każdym biurze, firmie czy jednostce naukowej. Można go użyć do tworzenia zestawień, liczenia budżetów, rysowania wykresów, ale ma też mniej oczywiste zastosowania. Nie wszyscy bowiem wiedzą, że świetnie sprawdza się jako program do zaawansowanej analizy danych i tworzenia czytelnych raportów. A wszystko to dzięki oferowanym przez aplikację tabelom przestawnym.

Obecnie mamy dostęp do terabajtów danych. To nieprzebrane źródło cennych informacji, które mogą decydować o upadku albo o rozkwicie firmy. Aby jednak wydobyć z danych potrzebną wiedzę, trzeba się wykazać kompetencjami. Są to cenne umiejętności - profesjonalny analityk danych może przebierać w atrakcyjnych ofertach pracy.

Spośród różnych technik analizy danych warto się przyjrzeć zastosowaniu zapytań SQL. SQL to język tworzony i rozwijany dla potrzeb pracy z bazami danych, jest więc szczególnie przydatnym narzędziem w przyborniku analityka danych.

Ta książka jest znakomitym przewodnikiem dla początkującego analityka danych. Dzięki niej dowiesz się, jak skutecznie przesiewać i uzyskiwać informacje z surowych danych. Nauczysz się formułować hipotezy i generować opisowe statystyki, a także pisać złożone zapytania SQL, które pozwalają na zagregowanie danych z bazy SQL z danymi pochodzącymi z innych źródeł.

Obecnie mamy dostęp do terabajtów danych. To nieprzebrane źródło cennych informacji, które mogą decydować o upadku albo o rozkwicie firmy. Aby jednak wydobyć z danych potrzebną wiedzę, trzeba się wykazać kompetencjami. Są to cenne umiejętności - profesjonalny analityk danych może przebierać w atrakcyjnych ofertach pracy.

Spośród różnych technik analizy danych warto się przyjrzeć zastosowaniu zapytań SQL. SQL to język tworzony i rozwijany dla potrzeb pracy z bazami danych, jest więc szczególnie przydatnym narzędziem w przyborniku analityka danych.

Ta książka jest znakomitym przewodnikiem dla początkującego analityka danych. Dzięki niej dowiesz się, jak skutecznie przesiewać i uzyskiwać informacje z surowych danych. Nauczysz się formułować hipotezy i generować opisowe statystyki, a także pisać złożone zapytania SQL, które pozwalają na zagregowanie danych z bazy SQL z danymi pochodzącymi z innych źródeł.

Droga do sukcesu produktu cyfrowego prowadzi przez serce użytkownika. Historia biznesu obfituje w przykłady świetnych pomysłów, które poniosły spektakularną porażkę z powodu zlekceważenia wrażeń użytkownika. Przy opracowywaniu biznesowej strategii rozwoju produktu czy usługi trzeba więc zacząć od zebrania kluczowych informacji o przyszłych użytkownikach, ich potrzebach, preferencjach i przyzwyczajeniach, a także o konkurencyjnych produktach i perspektywach. Okazuje się jednak, że łączenie strategii typowo biznesowych z zasadami projektowania UX jest niełatwym zadaniem.

To drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie praktycznego podręcznika dla przedsiębiorców, projektantów UX i UI, a także menedżerów i strategów produktu. Znalazły się w nim skuteczne narzędzia i techniki strategiczne, które udowodniły swoją przydatność w tworzeniu innowacyjnych produktów cyfrowych.

Droga do sukcesu produktu cyfrowego prowadzi przez serce użytkownika. Historia biznesu obfituje w przykłady świetnych pomysłów, które poniosły spektakularną porażkę z powodu zlekceważenia wrażeń użytkownika. Przy opracowywaniu biznesowej strategii rozwoju produktu czy usługi trzeba więc zacząć od zebrania kluczowych informacji o przyszłych użytkownikach, ich potrzebach, preferencjach i przyzwyczajeniach, a także o konkurencyjnych produktach i perspektywach. Okazuje się jednak, że łączenie strategii typowo biznesowych z zasadami projektowania UX jest niełatwym zadaniem.

To drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie praktycznego podręcznika dla przedsiębiorców, projektantów UX i UI, a także menedżerów i strategów produktu. Znalazły się w nim skuteczne narzędzia i techniki strategiczne, które udowodniły swoją przydatność w tworzeniu innowacyjnych produktów cyfrowych.

Zdobądź praktyczną wiedzę i zwiększ widoczność swojego serwisu w wyszukiwarce Google!

Dzięki zebranym w poradniku wskazówkom, jak używać narzędzi stosowanych na co dzień w branży SEO, poznasz najważniejsze aspekty pozycjonowania. Opisano tu aż 32 aplikacje wraz z instrukcjami ich użycia - to solidna porcja wiedzy, która przygotuje Cię do wykonywania wielu zadań związanych z prowadzeniem kampanii SEO.

Książka krok po kroku wprowadza w ten proces: od planowania kampanii, przez analizę własnego serwisu pod kątem technicznym, po naprawę występujących w nim błędów i optymalizację. Zawiera również zagadnienia dotyczące analizy konkurencji w wynikach organicznych wyszukiwarki Google i raportowania osiągniętych rezultatów.

SQL jest linqua franca dla profesjonalistów zajmujących się przetwarzaniem danych. To wyjątkowo dojrzałe narzędzie, z którego korzysta już kilka pokoleń inżynierów i programistów. Wydaje się jednak, że zbyt często ten język nie jest należycie wykorzystywany: wielu użytkowników posługuje się nim na co dzień, ale mało kto wychodzi poza stosunkowo proste zapytania.

Tymczasem z możliwości nowoczesnego SQL mogą skorzystać nie tylko osoby zajmujące się bazami danych, ale także analitycy danych, analitycy biznesowi, statystycy czy osoby zajmujące się wizualizacją danych.

To drugie, gruntownie zaktualizowane wydanie nieocenionego zbioru receptur, podanych tak, aby maksymalnie ułatwić rozwiązywanie codziennych problemów związanych z budową zapytań SQL.

SQL jest linqua franca dla profesjonalistów zajmujących się przetwarzaniem danych. To wyjątkowo dojrzałe narzędzie, z którego korzysta już kilka pokoleń inżynierów i programistów. Wydaje się jednak, że zbyt często ten język nie jest należycie wykorzystywany: wielu użytkowników posługuje się nim na co dzień, ale mało kto wychodzi poza stosunkowo proste zapytania.

Tymczasem z możliwości nowoczesnego SQL mogą skorzystać nie tylko osoby zajmujące się bazami danych, ale także analitycy danych, analitycy biznesowi, statystycy czy osoby zajmujące się wizualizacją danych.

To drugie, gruntownie zaktualizowane wydanie nieocenionego zbioru receptur, podanych tak, aby maksymalnie ułatwić rozwiązywanie codziennych problemów związanych z budową zapytań SQL.

Komputer do pracy potrzebuje liczb i danych. Człowiek chętniej wysnuwa wnioski i wyodrębnia kontekst na podstawie relacji. Te dwa sposoby myślenia są tak odmienne, że komputery do niedawna z trudem wykonywały zadania związane z operowaniem na relacjach. Obecnie może się to zmienić dzięki grafom.

Technologie grafowe łączą ludzkie postrzeganie świata i liniową pamięć komputerów. Ich wdrożenie na szerszą skalę będzie stanowić przełom i pozwoli osiągnąć nieznany dziś poziom. Ale najpierw trzeba nauczyć się stosować myślenie grafowe w rozwiązywaniu problemów technicznych.

Dzięki tej książce opanujesz podstawy myślenia grafowego. Zapoznasz się z elementarnymi koncepcjami grafowymi: teorią grafów, schematami baz danych, systemami rozproszonymi, a także analizą danych. Dowiesz się również, jak wyglądają typowe wzorce wykorzystania danych grafowych w aplikacjach produkcyjnych.