ДМК-Пресс Изучаем Power Query. Наглядный подход к подключению и преобразованию данных из множества источников Фоукс Линда, Спарроу Уоррен

Изучите методы скрапинга и краулинга веб-сайтов, чтобы получить доступ к неограниченному объему данных в любом уголке Интернета и любом формате. С помощью этого практического руководства вы узнаете, как использовать скрипты Python и веб-API, чтобы одновременно собрать и обработать данные с тысяч или даже миллионов веб-страниц • Идеально подходящая для программистов, специалистов по безопасности и веб-адмнппстраторов, знакомых с языком Python, эта книга знакомит не только с основными принципами работы веб-скраперов, но и углубляется и более сложные темы, такие как анализ сырых данных или использование скраперов для тестирования интерфейса веб-сайта. Примеры программного кода, приведенные в книге, помогут разобраться в этих принципах на практике

Изучите веб-фреймворк Shiny и выведите свои навыки владения языком программирования R на новый уровень. Оставьте в прошлом статические отчеты – с Shiny вы сможете создавать полностью интерактивные веб-приложения для анализа данных. Пользователи смогут легко перемещаться между наборами данных, создавать и исследовать подмножества, выборки и срезы, запускать модели с нужными им значениями параметров, разрабатывать собственные визуализации и многое другое • Хэдли Уикхэм из RStudio покажет аналитикам данных, статистикам и научным исследователям, не обладающим глубокими познаниями в области HTML, CSS и JavaScript, как создавать мощные веб-приложения на языке R. Книга, которую вы держите в руках, является полноценным руководством по фреймворку Shiny, который поможет вам из новичка в этой области стать настоящим экспертом и писать масштабные, сложные и эффективные приложения

Данная книга поможет программистам на Python, инженерам и исследователям данных научиться применять фреймворк распределенных вычислений с открытым исходным кодом Ray и разворачивать вычислительные кластеры Ray. Ray может использоваться для структурирования и выполнения крупномасштабных программ машинного обучения. Распределенные вычисления отличаются своей сложностью, но с помощью Ray вы легко приступите к работе • Прочитав книгу, вы научитесь • - создавать свои первые распределенные приложения с помощью ядра фреймворка – Ray Core • - оптимизировать гиперпараметры с помощью библиотеки Ray Tune • - применять библиотеку Ray RLlib для обучения с подкреплением • - управлять распределенной тренировкой моделей с помощью библиотеки Ray Train • - применять Ray для обработки данных с помощью библиотеки Ray Data • - работать с кластерами Ray и подачей моделей в качестве служб с помощью библиотеки Ray Serve • - создавать сквозные приложения машинного обучения с помощью инструментария Ray AIR

Из этого уникального сборника рецептов разработчики узнают, как применять язык Kotlin в Java-проектах. Практические рецепты будут полезны не только новичкам в Kotlin, но и опытным программистам. Кен Коузен показывает, как решать проблемы, исходя из конкретных вариантов использования, а не из базового синтаксиса Kotlin. Вы задаете вопрос, а эта книга дает ответ. Kotlin уже довольно широко используется в разработке для Android, но его можно использовать везде, где применяется Java, а также для разработки в iOS, для создания приложений в машинном коде, для генерации кода на JavaScript и т.д • Присоединяйтесь к сообществу Kotlin и начинайте создавать новые проекты уже сегодня!

Метаобучение – одна из самых быстрорастущих областей исследований в области машинного обучения (МО) – изучает методы получения эффективных моделей и решений путем адаптации процессов МО и интеллектуального анализа данных. Для адаптации обычно применяют информацию из опыта решения других задач, а адаптивные процессы могут использовать подходы МО • AutoML занимается автоматизацией процессов машинного обучения и является очень актуальной темой, напрямую связанной с метаобучением. Метаобучение и AutoML помогают искусственному интеллекту научиться выбирать наиболее подходящие методы самообучения и быстрее находить новые решения без вмешательства пользователя • Издание адресовано исследователям в области машинного обучения, интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта, а также может быть полезно студентам и аспирантам

PostgreSQL — одна из самых популярных в мире баз данных с открытым исходным кодом, которая поддерживает самые передовые возможности, вклю­ченные в стандарты SQL. Данная книга познакомит вас с последними новациями, появившимися в PostgreSQL 10. Прочитав книгу, вы будете хорошо понимать основы PostgreSQL 10 и обладать навыками, необходимыми для разработки эффективных решений с примене­нием этой базы данных. С той или иной степенью полноты книга охватывает практически все вопросы, с которыми встречается разработчик и администра­тор, начинающий профессионально работать с данной СУБД • Издание рекомендовано ведущими разработчиками PostgreSQL в России, оно будет полезно как начинающим разработчикам, так и действующим администра­торам

Усеянная беспечными иллюстрациями и смесью развлекательных и практических примеров программ, книга «Изучай Erlang по имя добра!» является отличным пунктом отправления в иногда безумный, но всегда восхитительный мир Erlang • Вероятно, вас привело к Erlang обещание конкурентности или параллелизма. Возможно, это аспект языка, касающийся распределённых вычислений, а может быть, необычный подход к устойчивости против сбоев • Одним из величайших препятствий на пути изучения Erlang является не столько то, что идеям его свойственна сложность, но и то, что они сильно отличаются от идей большинства других языков, которые вам встречались. Переменные в Erlang не переменны. Вам не следует программировать в ожидании ошибки. Процессы действительно очень дёшевы, и вы можете иметь тысячи их одновременно, даже миллионы, если вам так захочется

Библиотека pandas - популярный пакет для анализа и обработки данных на языке Python. Он предлагает эффективные, быстрые, высокопроизводительные структуры данных, которые позволяют существенно упростить работу. Данная книга познакомит вас с обширным набором инструментов, предлагаемых библиотекой pandas, - начиная с обзора загрузки данных с удаленных источников, выполнения численного и статистического анализа, индексации, агрегации и заканчивая визуализацией данных и анализом финансовой информации • Издание предназначено всем разработчикам на языке Python, интересующимся обработкой данных

Объем обрабатываемых данных во всех областях человеческой деятельности продолжает расти быстрыми темпами. Существуют ли эффективные приемы работы с ним? В этой книге рассказывается об Apache Spark, открытой системе кластерных вычислений, которая позволяет быстро создавать высокопроизводительные программы анализа данных. С помощью Spark вы сможете манипулировать огромными объемами данных посредством простого API на Python, Java и Scala • Написанная разработчиками Spark, эта книга поможет исследователям данных и программистам быстро включиться в работу. Она рассказывает, как организовать параллельное выполнение заданий всего несколькими строчками кода, и охватывает примеры от простых пакетных приложений до программ, осуществляющих обработку потоковых данных и использующих алгоритмы машинного обучения

TypeScript – это и язык, и набор инструментов для генерации кода JavaScript. Он был разработан Андерсом Хейлсбергом в корпорации Microsoft, чтобы помочь разработчикам в написании кода JavaScript в масштабах предприятия • Книга начинается со знакомства с языком TypeScript, и, поэтапно переходит от базовых понятий к продвинутым и мощным функциям языка, включая методы асинхронного программирования, декораторы и обобщения. Также параллельно рассматривается множество современных фреймворков JavaScript и TypeScript - для каждого из них подробно описано модульное и интеграционное тестирование. Описаны некоторые из известных объектно-ориентированных методов и шаблонов проектирования, а также представлены их реальные реализации • К концу книги вы создадите всеобъемлющее комплексное веб-приложение, которое покажет, как можно объединить в реальном сценарии возможности языка TypeScript, шаблоны проектирования и передовые практики разработки

В этой книге Ричард Берд представляет принципиально новый подход к проектированию алгоритмов, а именно проектирование посредством формального вывода. Основное содержание книги разделено на 30 коротких глав, называемых жемчужинами, в каждой из которых решается конкретная программистская задача. Эти задачи, некоторые из них абсолютно новые, происходят из таких разнообразных источников, как игры и головоломки, захватывающие комбинаторные построения и более традиционные алгоритмы сжатия данных и сопоставления строк • Каждая жемчужина начинается с постановки задачи, формулируемой на функциональном языке программирования Haskell, чрезвычайно мощном и в то же время лаконичном, позволяющем легко и просто выражать алгоритмические идеи. Новшество книги состоит в том, что каждое решение формально вычисляется из исходной постановки задачи посредством обращения к законам функционального программирования

Разработка программ компьютерного зрения на C++ с применением библиотеки OpenCV Это практическое руководство поможет вам начать освоение быстро развивающейся дисциплины компьютерного зрения. Написанная Адрианом Кэлером и Гэри Брэдски, создателем библиотеки OpenCV с открытым исходным кодом, эта книга является подробным введением в предмет и предназначена для разработчиков, научных сотрудников, инженеров-робототехников и энтузиастов-любителей. Вы узнаете, как создавать приложения, которые позволяют компьютерам "видеть" и принимать решения на основе полученных данных. Библиотека OpenCV, насчитывающая свыше 500 функций, используется в самых разных коммерческих приложениях: охрана, обработка медицинских изображений, распознавание образов и лиц, робототехника, заводской контроль качества продукции