Aktywne wykrywanie zagrożeń w systemach IT w praktyce. Wykorzystywanie analizy danych, frameworku ATT&CK oraz narzędzi open source
Upoluj cyberprzestępcę. Przewodnik dla hakerów prowadzących śledztwa online
Spark. Błyskawiczna analiza danych. Wydanie II
Zaawansowana analiza danych w PySpark. Metody przetwarzania informacji na szeroką skalę z wykorzystaniem Pythona i systemu Spark
Lider wystarczająco dobry. 12 lekcji autentycznego przywództwa na czasy niepewności
Sztuka niepewności. Jak ryzyko, przypadek i niewiedzę przekuć we własną siłę
Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT. Buduj inteligentne chatboty, generatory treści i fascynujące projekty
Generatywna sztuczna inteligencja na platformie AWS. Tworzenie multimodalnych aplikacji wnioskujących kontekstowo
Generatywna sztuczna inteligencja z LangChain. Budowanie aplikacji AI opartych na LLM z użyciem Pythona, ChatGPT i innych modeli językowych
Wielka księga małych projektów w Pythonie. 81 łatwych praktycznych programów
Profesjonalne programowanie w Pythonie. Poznaj najlepsze praktyki kodowania i zaawansowane koncepcje programowania. Wydanie IV
Microsoft Power BI. Jak modelować i wizualizować dane oraz budować narracje cyfrowe. Wydanie II
Dodaj mocy Power BI! Jak za pomocą kodu w Pythonie i R pobierać, przekształcać i wizualizować dane
Modelowanie danych z Power BI dla ekspertów analityki. Jak w pełni wykorzystać możliwości Power BI
DAX i Power BI w analizie danych. Tworzenie zaawansowanych i efektywnych analiz dla biznesu
The Art of Clean Code. Jak eliminować złożoność i pisać czysty kod
Rekurencyjna książka o rekurencji. Zostań mistrzem rozmów kwalifikacyjnych poświęconych językom Python i JavaScript
Tester samouk. Praktyczny przewodnik po testowaniu oprogramowania na bazie gotowego projektu
Tester samouk w zwinnym zespole. Testowanie agile krok po kroku na podstawie rzeczywistego projektu
Język R w data science. Importowanie, porządkowanie, przekształcanie, wizualizowanie i modelowanie danych. Wydanie II
Pakiety R. Zarządzanie, testowanie, dokumentacja i udostępnianie kodu. Wydanie II
Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV
Korzystając z tej strony zgadzasz się na używanie plików cookie, które są przechowywane na Twoim urządzeniu. Za pośrednictwem cookies zbieramy informacje, które mogą stanowić dane osobowe. Wykorzystujemy je w celach analitycznych, marketingowych oraz aby dostosować treści do Twoich preferencji i zainteresowań. Więcej informacji, w tym sposób zmiany ustawień znajdziesz w Polityce Prywatności.