| 
Dziś Tłusty Czwartek! 🍩
A jeśli Tłusty Czwartek, to kawa, zapas pączków... i gruuuba dawka wiedzy! ☕🍩🕮📚 I tak przez cały tydzień, bo dlaczego przyjemności mają trwać tak krótko? 😉
Ok, gorący napój masz, pudełko 🍩🍩🍩 czeka. Przydałaby się jeszcze lektura, która rozwinie Twoje umiejętności programowania? ⌨️
Proszę bardzo. Zajrzyj niżej i przebieraj pośród najnowszych i bestsellerowych książek oraz ebooków.
Wszystkie do zgarnięcia z tłustym rabatem do -50% 🍽️👇  |  |  |  |  (druk) | (druk) | (druk) | (druk) | | Złożone zagadnienia architektury oprogramowania. Jak analizować kompromisy i podejmować trudne decyzje | C++ Zbiór zadań z rozwiązaniami | Ścieżka testera. Certyfikat ISTQB w pytaniach i odpowiedziach | Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 | | Neal Ford, Mark Richards, Pramod Sadalage, Zhamak Dehghani | Tomasz Jaśniewski | Rafał Podraza | Stuart Russell, Peter Norvig | | | | | |  |  |  |  | | (druk) | (druk) | (druk) | (druk) | | Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2 | Python. Wprowadzenie. Wydanie V | AWS dla administratorów systemów. Tworzenie i utrzymywanie niezawodnych aplikacji chmurowych | Strategiczne monolity i mikrousługi. Jak napędzać innowacyjność za pomocą przemyślanej architektury | | Stuart Russell, Peter Norvig | Mark Lutz | Prashant Lakhera | Vaughn Vernon, Tomasz Jaskula | | | | | |  |  |  |  |  (ebook) | (ebook) | (ebook) | (ebook) | | C# 10 i .NET 6 dla programistów aplikacji wieloplatformowych. Twórz aplikacje, witryny WWW oraz serwisy sieciowe za pomocą ASP.NET Core 6, Blazor i EF Core 6 w Visual Studio 2022 i Visual Studio Code. Wydanie VI | DAX i Power BI w analizie danych. Tworzenie zaawansowanych i efektywnych analiz dla biznesu | SQL w mgnieniu oka. Opanuj język zapytań w 10 minut dziennie. Wydanie V | Koncepcja Domain-Driven Design. Dostosowywanie architektury aplikacji do strategii biznesowej | | Mark J. Price | Michiel Rozema, Henk Vlootman | Ben Forta | Vlad Khononov | | | | | |  |  |  |  | | (ebook) | (ebook) | (ebook) | (ebook) | | Prawa UX. Jak psychologia pomaga w projektowaniu lepszych produktów i usług | #AgileKtóryDziała. Pracuj zwinnie i skutecznie | Spark. Błyskawiczna analiza danych. Wydanie II | JavaScript i jQuery. Interaktywne strony WWW dla każdego. Podręcznik Front-End Developera | | Jon Yablonski | Michał Dusiński, Tomasz Borowiec | Jules S. Damji, Brooke Wenig, Tathagata Das, Denny Lee | Jon Duckett | | | | | |
Ostatnie premiery 🆕👇 
Data science i uczenie maszynowe są dziś powszechnie używane do przeróżnych celów. Jednak wiele osób pomija analizy matematyczne przed rozpoczęciem przetwarzania danych. A to wiąże się z ryzykiem popełnienia istotnych błędów już na etapie projektowania danego systemu. Dopiero dogłębne zrozumienie niektórych koncepcji matematycznych i umiejętność ich praktycznego zastosowania sprawi, że jako analityka danych masz szansę osiągnąć poziom profesjonalisty! 📈
Książka "Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka" pozwoli Ci dobrze zrozumieć matematyczne podstawy nauki o danych i nauczyć się stosowania niektórych koncepcji w praktyce 💪
Wyjaśniono w niej takie zagadnienia jak rachunek różniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, pokazano także, w jaki sposób posługiwać się nimi w regresji liniowej, regresji logistycznej i w tworzeniu sieci neuronowych. Poszczególne tematy zostały omówione zrozumiale, przystępnie, bez naukowego żargonu, za to z licznymi praktycznymi przykładami, co dodatkowo ułatwia przyswojenie koncepcji i prawideł matematyki. Opanowanie zawartej tu wiedzy pozwala uniknąć wielu kosztownych błędów projektowych i trafniej wybierać optymalne rozwiązania!
Dzięki książce nauczysz się:
🧮 używać kodu Pythona i jego bibliotek do eksplorowania koncepcji matematycznych
🧮 posługiwać się regresją liniową i regresją logistyczną
🧮 opisywać dane metodami statystycznymi i testować hipotezy
🧮 manipulować wektorami i macierzami
🧮 łączyć wiedzę matematyczną z użyciem modeli regresji
🧮 unikać typowych błędów w stosowaniu matematyki w data science
Czytaj, zrozum matematykę i efektywnie używaj danych!
React jest biblioteką służącą do tworzenia interfejsów użytkownika. Ułatwia pisanie aplikacji internetowych, natywnych aplikacji dla iOS i Androida, oprogramowania dla telewizorów czy też natywnych aplikacji dla komputerów stacjonarnych. Dzięki tej bibliotece możesz szybko zbudować interfejs, który automatycznie będzie reagował na zmiany stanu aplikacji. Idea polega na użyciu małych, zarządzalnych komponentów do budowy nawet dużych i bardzo złożonych aplikacji. Co najlepsze: aby zacząć pracę z Reactem, wystarczy znajomość składni JavaScriptu... oraz lektura tej książki 😉
Dzięki "React w działaniu. Tworzenie aplikacji internetowych. Wydanie II" nauczysz się stosowania Reacta w praktyce 💻
Dowiesz się, w jaki sposób zbudować jednostronicową, złożoną aplikację internetową, i zdobędziesz wiedzę umożliwiającą używanie tej biblioteki w codziennej pracy. Pokazano tu, jak rozpocząć projekt i rozwijać rzeczywistą aplikację. Zaprezentowano także technologie, które znakomicie uzupełniają możliwości Reacta: JSX i narzędzie create-react-app. Omówiono również zagadnienia dotyczące komponentów funkcyjnych i klasowych i szczegółowo przedstawiono proces budowy aplikacji z tych komponentów.
W książce między innymi:
⌨️ przygotowanie Reacta do pracy
⌨️ tworzenie komponentów Reacta i łączenie ich z komponentami DOM
⌨️ składnia JSX i hooki
⌨️ przepływ danych w aplikacji
⌨️ tworzenie aplikacji zapisujących dane po stronie klienta
Przekonaj się, jak duży potencjał tkwi w bibliotece React i jak bardzo ułatwia ona tworzenie łatwych w utrzymaniu, wielkoskalowych, atrakcyjnych aplikacji!
Pozostałe 🆕👇
| | |
