Grus Joel
Ukryj filtry
Sortowanie
Źródło opisu
ebookpoint BIBLIO
(2)
Forma i typ
E-booki
(2)
Autor
Konopnicka Maria
(165)
Praca zbiorowa
(158)
Słowacki Juliusz
(132)
Morsztyn Jan Andrzej
(125)
Lenartowicz Teofil
(111)
Grus Joel
(-)
Pokaż więcej ...
Prus Bolesław
(100)
Bednarz Stanisław
(99)
Ryll Łucja
(98)
Włodarczyk Maria
(95)
Górczyński Robert
(93)
Gomulicki Wiktor
(91)
Orzeszkowa Eliza
(89)
Dooley Jenny
(87)
Walczak Tomasz
(87)
Kniaźnin Franciszek Dionizy
(83)
Cieślak Piotr
(82)
Evans Virginia
(79)
Ujejski Kornel
(79)
Piwko Łukasz
(71)
Rajca Piotr
(71)
Czechowicz Józef
(69)
Kraszewski Józef Ignacy
(66)
Meryk Radosław
(65)
Baudelaire Charles
(63)
Dąbrowska Maria (1889-1965)
(61)
Lange Antoni
(61)
Watrak Andrzej
(57)
Moszczyński Andrzej
(56)
Walczak Krzysztof (1950- )
(56)
Wrotek Witold
(55)
Mickiewicz Adam
(54)
Steczek-Czerniawska Elżbieta
(53)
Andrysiak Ewa (1955- )
(52)
Drożdż Jarosław
(52)
Kamiński Bogdan
(50)
Zgółkowa Halina (1947- )
(50)
Kulesza Alina
(49)
Lachowski Lech
(49)
Wolarski Wojciech
(49)
Przerwa-Tetmajer Kazimierz
(47)
Sałbut Bartosz
(47)
Walczak Krzysztof
(47)
Bonk Krzysztof
(46)
Gutowski Maksymilian
(46)
Orlewicz Leszek (1946- )
(45)
Dygasiński Adolf
(44)
Konopnicka Maria (1842-1910)
(44)
Laskowski Kazimierz
(44)
Poklewski-Koziełł Tadeusz
(44)
Kościelniak Władysław
(43)
Wołejszo Jarosław
(43)
Koper Sławomir (1963- )
(42)
Pikoń Andrzej
(42)
Suchodolski Bogdan
(41)
Anders Paweł
(40)
Flisek Aneta
(40)
Niemojewski Andrzej
(40)
Andrysiak Ewa
(39)
Szarzyński Mikołaj Sęp
(39)
Dobrzański Tadeusz
(38)
Kawalec Mieczysław
(38)
Pilch Piotr
(38)
Andersen Hans Christian
(37)
Kowalczyk Ryszard
(37)
Mruk Henryk
(37)
Polak Grzegorz (1952- )
(37)
Wyspiański Stanisław
(37)
Danowski Bartosz
(36)
Kowalska Samanta
(36)
Brzozowski Stanisław
(35)
Dmochowska Halina
(35)
Dziak Artur
(35)
Kowalczyk Grzegorz
(35)
Lis Marcin
(35)
Sinko Tadeusz
(35)
Vvedenskij Boris Alekseevič (1893-1969)
(35)
Waśko Zbigniew
(35)
Zapolska Gabriela
(35)
Łuczkiewicz Grzegorz
(35)
Estreicher Karol
(33)
Zboiński Krzysztof
(33)
Żeromski Stefan
(33)
Józefiok Adam
(32)
Nowak Edward
(32)
Oppman Artur
(32)
Oxenden Clive
(31)
Szeliga Marcin
(31)
Wojnowski Jan
(31)
Żeleński Tadeusz (1874-1941)
(31)
Bałucki Michał
(30)
Bręborowicz Grzegorz H. (1948- )
(30)
Kienzler Iwona (1956- )
(30)
Rzychoń Tomasz
(30)
Birkenmajer Aleksander
(29)
Czerni Sergiusz
(29)
Ehrlich Andrzej
(29)
Grimm Jakub
(29)
Grimm Wilhelm
(29)
Kokot Franciszek
(29)
Matuk Konrad
(29)
Pokaż mniej ...
Rok wydania
2020 - 2024
(1)
2010 - 2019
(1)
Kraj wydania
Polska
(2)
Język
polski
(2)
2 wyniki Filtruj
E-book
W koszyku
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie / Joel Grus ; przeł. Wojciech Bombik, Konrad Matuk. - Wyd. 2 - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2020. - 352 s. ; 24 cm.
Forma i typ
E-booki
Analityka danych jest uważana za wyjątkowo obiecującą dziedzinę wiedzy. Rozwija się błyskawicznie i znajduje coraz to nowsze zastosowania. Profesjonaliści biegli w eksploracji danych i wydobywaniu z nich pożytecznych informacji mogą liczyć na interesującą pracę i bardzo atrakcyjne warunki zatrudnienia. Jednak aby zostać analitykiem danych, trzeba znać matematykę i statystykę, a także nauczyć się programowania. Umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego również są ważne. W przypadku tak specyficznej dziedziny, jaką jest nauka o danych, szczególnie istotne jest zdobycie gruntownych podstaw i dogłębne ich zrozumienie. W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matematyki i statystyki. Przedstawiono także techniki budowy potrzebnych narzędzi i sposoby działania najistotniejszych algorytmów. Książka została skonstruowana tak, aby poszczególne implementacje były jak najbardziej przejrzyste i zrozumiałe. Zamieszczone tu przykłady napisano w Pythonie: jest to język dość łatwy do nauki, a pracę na danych ułatwia szereg przydatnych bibliotek Pythona. W drugim wydaniu znalazły się nowe tematy, takie jak uczenie głębokie, statystyka i przetwarzanie języka naturalnego, a także działania na ogromnych zbiorach danych. Zagadnienia te często pojawiają się w pracy współczesnego analityka danych. W książce między innymi: elementy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa zbieranie, oczyszczanie i eksploracja danych algorytmy modeli analizy danych podstawy uczenia maszynowego systemy rekomendacji i przetwarzanie języka naturalnego analiza sieci społecznościowych i algorytm MapReduce Nauka o danych: bazuj na solidnych podstawach!
dostępna online
Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej poza siecią Uczelni możliwy jest po pobraniu w Bibliotece PIN-u do logowania.
E-book
W koszyku
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie / Joel Grus ; przeł. Konrad Matuk. - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2018. - 296 s. ; 24 cm.
Forma i typ
E-booki
Współczesne ogromne zbiory danych zawierają odpowiedzi na prawie każde pytanie. Równocześnie nauka o danych jest dziedziną, która cokolwiek onieśmiela. Znajduje się gdzieś pomiędzy subtelnymi umiejętnościami hakerskimi, twardą wiedzą z matematyki i statystyki a merytoryczną znajomością zagadnień z danej branży. Co więcej, dziedzina ta niezwykle dynamicznie się rozwija. Trud włożony w naukę o danych niewątpliwie się jednak opłaca: biegły analityk danych może liczyć na dobrze płatną, inspirującą i bardzo atrakcyjną pracę. Dzięki tej książce opanujesz najważniejsze zagadnienia związane z matematyką i statystyką, będziesz także rozwijać umiejętności hakerskie. W ten sposób zyskasz podstawy pozwalające na rozpoczęcie przygody z analizą danych. Gruntownie zapoznasz się z potrzebnymi narzędziami i algorytmami. Pozwoli Ci to lepiej zrozumieć ich działanie. Poszczególne przykłady, którymi zilustrowano omawiane zagadnienia, są przejrzyste, dobrze opisane i zrozumiałe. Podczas lektury książki poznasz biblioteki, które umożliwią zaimplementowanie omówionych technik podczas analizy dużych zbiorów danych. Szybko się przekonasz, że aby zostać analitykiem danych, wystarczy odrobina ciekawości, sporo chęci, mnóstwo ciężkiej pracy i... ta książka. Najważniejsze zagadnienia: Praktyczne wprowadzenie do Pythona Podstawy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa w analizie danych Podstawy uczenia maszynowego Implementacje algorytmów modeli, w tym naiwny klasyfikator bayesowski, regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe i grupowanie, MapReduce Systemy rekomendacji i mechanizmy przetwarzania języka naturalnego Korzystanie z mediów społecznościowych i baz danych. Python. Wyciśniesz z danych każdą kroplę wiedzy!
dostępna online
Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej poza siecią Uczelni możliwy jest po pobraniu w Bibliotece PIN-u do logowania.
Wyprowadzać dodatkowo:
sygnatury
identyfikatory
hasła przedmiotowe
lokalizacja
streszczenia
numer ISBN
hasło sortowania
adres wersji elektronicznej
rozmieszczenie egzemplarzy
opis fizyczny
Sortowanie zestawienia:
Sortowanie pozycji zestawienia:
Sortowanie pozycji zestawienia:
Pozycja została dodana do koszyka. Jeśli nie wiesz, do czego służy koszyk, kliknij tutaj, aby poznać szczegóły.
Nie pokazuj tego więcej