Sztuczna inteligencja według Pythona. Sięgnij po potężne wsparcie dla swojego e-sklepu

E-commerce wspierany przez potężną moc sztucznej inteligencji - to dla wielu właścicieli rodzimych firm internetowych wciąż brzmi jak odległa przyszłość. Może gdzieś tam, w Kalifornii, może u technologicznych gigantów, może Apple, Amazon, a bliżej nas, powiedzmy, Allegro korzysta lub będzie korzystać z chatbotów czy data-driven marketingu. Ale nasza firma do tej pory świetnie sobie radziła, to i dalej będzie sobie radzić z prostym mechanizmem sklepu online i kilkoma osobami obsługi.Marzenie ściętej głowy.

Do 2025 roku w Polsce brakować będzie 200 tysięcy specjalistów w dziedzinie AI. I to nie w wielkich korporacjach. Głód programistów potrafiących kodować algorytmy sztucznej inteligencji odczują przede wszystkim firmy mniejsze i średnie.

Sztuczna inteligencja według Pythona. Sięgnij po potężne wsparcie dla swojego e-sklepu

E-commerce wspierany przez potężną moc sztucznej inteligencji - to dla wielu właścicieli rodzimych firm internetowych wciąż brzmi jak odległa przyszłość. Może gdzieś tam, w Kalifornii, może u technologicznych gigantów, może Apple, Amazon, a bliżej nas, powiedzmy, Allegro korzysta lub będzie korzystać z chatbotów czy data-driven marketingu. Ale nasza firma do tej pory świetnie sobie radziła, to i dalej będzie sobie radzić z prostym mechanizmem sklepu online i kilkoma osobami obsługi.Marzenie ściętej głowy.

Do 2025 roku w Polsce brakować będzie 200 tysięcy specjalistów w dziedzinie AI. I to nie w wielkich korporacjach. Głód programistów potrafiących kodować algorytmy sztucznej inteligencji odczują przede wszystkim firmy mniejsze i średnie.

Finanse i Python. Łagodne wprowadzenie do teorii finansów

Rozwój technologii i dostęp do danych finansowych stały się ogromnym ułatwieniem w korzystaniu z globalnych rynków finansowych. Jeśli zechcesz, możesz szybko zacząć przygodę na przykład z handlem algorytmicznym. Wystarczy, że masz niewielkie pojęcie o matematyce, programowaniu i ekonomii. Niestety, nieliczne programy nauczania o finansach integrują ze sobą te trzy dziedziny. Tymczasem koncepcje matematyczne wspaniale ułatwiają zrozumienie pojęć z zakresu inżynierii finansowej, a wczesne włączanie ćwiczeń programistycznych pozwala na znaczne zwiększenie efektywności takiej edukacji.

Dzięki tej praktycznej, przystępnie napisanej książce szybko zrozumiesz podstawy teorii finansów, modelowania danych finansowych i zastosowania Pythona w finansach obliczeniowych.

Finanse i Python. Łagodne wprowadzenie do teorii finansów

Rozwój technologii i dostęp do danych finansowych stały się ogromnym ułatwieniem w korzystaniu z globalnych rynków finansowych. Jeśli zechcesz, możesz szybko zacząć przygodę na przykład z handlem algorytmicznym. Wystarczy, że masz niewielkie pojęcie o matematyce, programowaniu i ekonomii. Niestety, nieliczne programy nauczania o finansach integrują ze sobą te trzy dziedziny. Tymczasem koncepcje matematyczne wspaniale ułatwiają zrozumienie pojęć z zakresu inżynierii finansowej, a wczesne włączanie ćwiczeń programistycznych pozwala na znaczne zwiększenie efektywności takiej edukacji.

Dzięki tej praktycznej, przystępnie napisanej książce szybko zrozumiesz podstawy teorii finansów, modelowania danych finansowych i zastosowania Pythona w finansach obliczeniowych.

Django zaskarbił sobie uznanie wielu programistów. Jest to platforma, która udostępnia wszystkie narzędzia potrzebne do tworzenia aplikacji internetowych w Pythonie. To również narzędzie pozwalające na sprawne rozpoczęcie pracy i rozwijanie solidnego i bezpiecznego kodu. Aby jednak zapewnić sobie satysfakcję, a tworzonym projektom profesjonalną jakość, trzeba przyswoić koncepcje i zasady pracy z Django.

Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi po Django zdobędziesz wiedzę i pewność siebie potrzebne do budowania rzeczywistych aplikacji w Pythonie. W przystępny sposób opisano tu podstawowe koncepcje i funkcje Django, a następnie pokazano poszczególne etapy cyklu rozwoju rzeczywistej aplikacji internetowej. Dla celów dydaktycznych ten dość złożony projekt został podzielony na zbiór mniejszych zadań, dzięki czemu Twoja nauka będzie przebiegała w sposób efektywny i przemyślany.

Django zaskarbił sobie uznanie wielu programistów. Jest to platforma, która udostępnia wszystkie narzędzia potrzebne do tworzenia aplikacji internetowych w Pythonie. To również narzędzie pozwalające na sprawne rozpoczęcie pracy i rozwijanie solidnego i bezpiecznego kodu. Aby jednak zapewnić sobie satysfakcję, a tworzonym projektom profesjonalną jakość, trzeba przyswoić koncepcje i zasady pracy z Django.

Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi po Django zdobędziesz wiedzę i pewność siebie potrzebne do budowania rzeczywistych aplikacji w Pythonie. W przystępny sposób opisano tu podstawowe koncepcje i funkcje Django, a następnie pokazano poszczególne etapy cyklu rozwoju rzeczywistej aplikacji internetowej. Dla celów dydaktycznych ten dość złożony projekt został podzielony na zbiór mniejszych zadań, dzięki czemu Twoja nauka będzie przebiegała w sposób efektywny i przemyślany.

Spośród wielu koncepcji tworzenia oprogramowania na szczególną uwagę zasługuje model programowania sterowanego testami, znany jako TDD. Technika ta opiera się na integracji procesów projektowania aplikacji i pisania kodu z prowadzeniem testów. Mimo że taki sposób pracy wydaje się dość wymagający dla zespołów deweloperów, łatwo się przekonać, że TDD pozwala na stałe uzyskiwanie dobrych efektów, a opracowane tą metodą aplikacje zaskakują stabilnością i przewidywalnością w środowisku produkcyjnym.

W tej praktycznej książce dokładnie opisano koncepcje przeprowadzania testów oprogramowania, a szczególny akcent położono na model programowania sterowanego testami. Przedstawiono w niej również szeroką gamę przydatnych do testowania narzędzi, takich jak wbudowany w Pythona moduł testów jednostkowych unittest, frameworki pytest i Robot, a także biblioteka webtest.

Spośród wielu koncepcji tworzenia oprogramowania na szczególną uwagę zasługuje model programowania sterowanego testami, znany jako TDD. Technika ta opiera się na integracji procesów projektowania aplikacji i pisania kodu z prowadzeniem testów. Mimo że taki sposób pracy wydaje się dość wymagający dla zespołów deweloperów, łatwo się przekonać, że TDD pozwala na stałe uzyskiwanie dobrych efektów, a opracowane tą metodą aplikacje zaskakują stabilnością i przewidywalnością w środowisku produkcyjnym.

W tej praktycznej książce dokładnie opisano koncepcje przeprowadzania testów oprogramowania, a szczególny akcent położono na model programowania sterowanego testami. Przedstawiono w niej również szeroką gamę przydatnych do testowania narzędzi, takich jak wbudowany w Pythona moduł testów jednostkowych unittest, frameworki pytest i Robot, a także biblioteka webtest.

Bez znajomości algorytmów nie można się nauczyć programowania. Algorytmy są też przydatne w pracy naukowców i inżynierów. Właściwie każdy z nas codziennie z nich korzysta: gotując, wypełniając urzędowe formularze czy przeprowadzając mniej lub bardziej złożone procedury. Co więcej, ludzki organizm również wykonuje skomplikowane działania bez udziału świadomości, ale zgodnie z ukrytymi algorytmami. Łatwo się przekonać, że dzięki umiejętności zastosowania odpowiedniego algorytmu albo nawet zaprojektowania nowego można rozwiązać bardzo złożone problemy.

Ta książka jest praktycznym wprowadzeniem do algorytmów i ich implementacji w Pythonie. Omówiono w niej wiele najciekawszych algorytmów służących do przeszukiwania, sortowania i optymalizacji. Zaprezentowano także te bazujące na... ludzkiej podświadomości.

Bez znajomości algorytmów nie można się nauczyć programowania. Algorytmy są też przydatne w pracy naukowców i inżynierów. Właściwie każdy z nas codziennie z nich korzysta: gotując, wypełniając urzędowe formularze czy przeprowadzając mniej lub bardziej złożone procedury. Co więcej, ludzki organizm również wykonuje skomplikowane działania bez udziału świadomości, ale zgodnie z ukrytymi algorytmami. Łatwo się przekonać, że dzięki umiejętności zastosowania odpowiedniego algorytmu albo nawet zaprojektowania nowego można rozwiązać bardzo złożone problemy.

Ta książka jest praktycznym wprowadzeniem do algorytmów i ich implementacji w Pythonie. Omówiono w niej wiele najciekawszych algorytmów służących do przeszukiwania, sortowania i optymalizacji. Zaprezentowano także te bazujące na... ludzkiej podświadomości.

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.

Popularność Pythona, ulubionego języka programistów i naukowców, stale rośnie. Jest on bowiem łatwy do nauczenia się: nawet początkujący programista może napisać działający kod. W efekcie, mimo że Python pozwala na pisanie kodu przejrzystego i prostego w konserwacji, zdarzają się przypadki kodu źle zorganizowanego, nieczytelnego i praktycznie nietestowalnego. Jedną z przyczyn tego stanu rzeczy jest tendencja niektórych programistów do pisania kodu bez czytelnej struktury. Zidentyfikowanie takich problemów i ich rozwiązywanie nie jest łatwym zadaniem.

Dzięki tej książce nauczysz się korzystać z kilku narzędzi służących do zarządzania projektami napisanymi w Pythonie. Dowiesz się, czym się charakteryzuje czysty kod i jakie techniki umożliwiają tworzenie czytelnego i wydajnego kodu. Przekonasz się, że do tego celu wystarczą standardowa biblioteka Pythona i zestaw najlepszych praktyk programistycznych.

Popularność Pythona, ulubionego języka programistów i naukowców, stale rośnie. Jest on bowiem łatwy do nauczenia się: nawet początkujący programista może napisać działający kod. W efekcie, mimo że Python pozwala na pisanie kodu przejrzystego i prostego w konserwacji, zdarzają się przypadki kodu źle zorganizowanego, nieczytelnego i praktycznie nietestowalnego. Jedną z przyczyn tego stanu rzeczy jest tendencja niektórych programistów do pisania kodu bez czytelnej struktury. Zidentyfikowanie takich problemów i ich rozwiązywanie nie jest łatwym zadaniem.

Dzięki tej książce nauczysz się korzystać z kilku narzędzi służących do zarządzania projektami napisanymi w Pythonie. Dowiesz się, czym się charakteryzuje czysty kod i jakie techniki umożliwiają tworzenie czytelnego i wydajnego kodu. Przekonasz się, że do tego celu wystarczą standardowa biblioteka Pythona i zestaw najlepszych praktyk programistycznych.

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.

Python - prosto, szybko, skutecznie

Konstrukcje języka Python.
Sposoby ich użycia.
Zadania z rozwiązaniami.

Python to nowoczesny, potężny i uniwersalny język programowania, który zdobył dużą popularność zarówno wśród zawodowców z branży IT, jak i w szkołach i na uczelniach - jako doskonałe narzędzie do nauki programowania na różnych poziomach. Duże możliwości, prostota i zwartość składni, czytelność kodu, wszechstronność zastosowań i wsparcie wielu paradygmatów sprawiają, że co najmniej podstawowa znajomość Pythona stanowi jedno z najczęstszych wymagań wobec poszukujących pracy programistów i inżynierów, nawet jeśli na co dzień mają oni używać zupełnie innych technologii.

Python - prosto, szybko, skutecznie

Konstrukcje języka Python.
Sposoby ich użycia.
Zadania z rozwiązaniami.

Python to nowoczesny, potężny i uniwersalny język programowania, który zdobył dużą popularność zarówno wśród zawodowców z branży IT, jak i w szkołach i na uczelniach - jako doskonałe narzędzie do nauki programowania na różnych poziomach. Duże możliwości, prostota i zwartość składni, czytelność kodu, wszechstronność zastosowań i wsparcie wielu paradygmatów sprawiają, że co najmniej podstawowa znajomość Pythona stanowi jedno z najczęstszych wymagań wobec poszukujących pracy programistów i inżynierów, nawet jeśli na co dzień mają oni używać zupełnie innych technologii.

Po nauczeniu się podstaw Pythona przychodzi czas na coś poważniejszego. Umiesz już napisać kilkanaście linii kodu, który działa zgodnie z oczekiwaniami, znasz składnię języka i wiesz, jakie możliwości oferuje. Być może nawet traktujesz tworzenie kodu w Pythonie jako świetną zabawę.

W każdym razie, skoro znasz już podstawy, możesz się zająć prawdziwymi projektami. Dzięki nim nie tylko rozwiążesz palące problemy codziennego życia, ale również nauczysz się tworzyć kompletne, funkcjonalne programy. Programy, które będą działać.

Ta książka jest sposobem na dalszą naukę programowania poprzez realizację projektów. Każdy z nich został wyjaśniony krok po kroku, opisano też sposoby korzystania z licznych bibliotek i pakietów Pythona.

Po nauczeniu się podstaw Pythona przychodzi czas na coś poważniejszego. Umiesz już napisać kilkanaście linii kodu, który działa zgodnie z oczekiwaniami, znasz składnię języka i wiesz, jakie możliwości oferuje. Być może nawet traktujesz tworzenie kodu w Pythonie jako świetną zabawę.

W każdym razie, skoro znasz już podstawy, możesz się zająć prawdziwymi projektami. Dzięki nim nie tylko rozwiążesz palące problemy codziennego życia, ale również nauczysz się tworzyć kompletne, funkcjonalne programy. Programy, które będą działać.

Ta książka jest sposobem na dalszą naukę programowania poprzez realizację projektów. Każdy z nich został wyjaśniony krok po kroku, opisano też sposoby korzystania z licznych bibliotek i pakietów Pythona.