„Statystycznie rzecz biorąc 2” to chyba jedyna książka o statystyce (tak, statystyce!), na którą czekały z niecierpliwością dziesiątki tysięcy czytelników i czytelniczek. I proszę, ledwie trzy lata później - jest! Dzięki pierwszej książce Janiny ponad 120 000 osób dowiedziało się, ile trzeba zjeść czekolady, żeby dostać Nobla, a także skąd wiemy, że owca rozpoznałaby na ulicy prezydenta. Teraz czas odkryć, czy telewizyjny serial może uratować życie, jak świnka morska uratowała miliony kobiet, czy gołębie ograłyby nas w ruletkę i przede wszystkim: jak zmierzyć siłę tornada za pomocą gofra.
"Statystycznie rzecz biorąc" to książka o statystyce (tak, o statystyce!), której lektura przyprawia o ból przepony (ze śmiechu. Nie trzeba od razu biec do lekarza). No i nawet można zrozumieć o co w niej (statystyce) chodzi. Wszystko dzięki Janinie Bąk, pandze biznesu, komendancie komedii, charyzmatycznej liderce ortodoksyjnej grupy #DrużynaJanina. Ile trzeba zjeść czekolady, by dostać Nobla? Dlaczego koń i szop pracz nigdy nie dostali doktoratu? Czy język angielski powoduje zawały serca, a masło przedłuża życie? Czego statystyka nauczyła się od martwego łososia? A przede wszystkim: czy naukowcy są jak żony i nigdy się nie mylą? Dzięki setkom ciekawostek zobaczycie, że statystyka potrafi zmierzyć wszystko i – wbrew pozorom – przydaje się do wszystkiego. Pozwala nawet oszacować matematyczny wzór na miłość! " W czym zmierzyć szczęście? [Powyższy opis pochodzi od wydawcy].
Nagranie na podstawie edycji książkowej: wydanie I, Wydawnictwo W.A.B., Warszawa 2020.
Czyta: Ewa Abart.
Publikacja dostępna również w wersji drukowanej.
Nagranie w formacie mp3.
"Statystycznie rzecz biorąc" to książka o statystyce (tak, o statystyce!), której lektura przyprawia o ból przepony (ze śmiechu. Nie trzeba od razu biec do lekarza). No i nawet można zrozumieć o co w niej (statystyce) chodzi. Wszystko dzięki Janinie Bąk, pandze biznesu, komendancie komedii, charyzmatycznej liderce ortodoksyjnej grupy #DrużynaJanina. Ile trzeba zjeść czekolady, by dostać Nobla? Dlaczego koń i szop pracz nigdy nie dostali doktoratu? Czy język angielski powoduje zawały serca, a masło przedłuża życie? Czego statystyka nauczyła się od martwego łososia? A przede wszystkim: czy naukowcy są jak żony i nigdy się nie mylą? Dzięki setkom ciekawostek zobaczycie, że statystyka potrafi zmierzyć wszystko i - wbrew pozorom - przydaje się do wszystkiego. Pozwala nawet oszacować matematyczny wzór na miłość!" W czym zmierzyć szczęście? Nie, Karol, nie mam tu na myśli pomiarów wykonywanych w wieku nastoletnim w łazience, choć w takich wypadkach korelacja między wynikiem pomiaru a poczuciem zadowolenia rzeczywiście może występować. Gdybyśmy tak naprawdę chcieli się dowiedzieć, jak szczęśliwi są mieszkańcy naszego kraju, to w jaki sposób byśmy to zmierzyli? Wiem, że absolutnie każdy, kto ma w domu puszystokopytnych lokatorów, odpowie teraz, że przecież szczęście można zważyć, wszak on się co rano budzi z czterema kilogramami puchatej radości na twarzy. Niemniej nauki społeczne musiały pomyśleć o trochę innym sposobie pomiaru tego konceptu, głównie dlatego, że każdy, kto ma kota, wie, że owszem, można go zważyć, ale po wykonaniu tej czynności natychmiast trzeba liczyć rannych i zabitych. I właśnie dla ludzi ceniących własne zdrowie i życie oraz dla tych, którzy potrzebują wielu długich słów do pojedynku w scrabble, stworzono pojęcie operacjonalizacja (.)"
"Analiza informacji w służbach policyjnych i specjalnych" jest pracą zbiorową, obejmującą szeroki przegląd zagadnień, ulokowanych we współczesnym nurcie tzw. intelligence-led policing, czyli formy działalności policji i służb specjalnych, realizowanej z akcentem na pozyskiwanie i przetwarzanie wiedzy.Oczywiście, gromadzenie wiedzy zawsze było celem służb bezpieczeństwa, ale współczesne metody jej wykorzystywania, w sytuacji faktycznego zaniku przeszkód czasoprzestrzennych, z jednoczesnym zastosowaniem osiągnięć informatyki, logiki i innych nauk, nabiera zupełnie nowego charakteru, nieporównywalnego z metodami dawniejszymi.Kluczową kwestią intelligence-led policing jest analiza informacji, czyli zespół procedur, zmierzających do wzbogacenia uzyskanej wiedzy o wartość dodaną, wpływającą na wzrost efektywności działania służby. Książka zawiera omówienie teoretycznych podstaw analizy informacji oraz jej praktycznych zastosowań w ściganiu przestępczości kryminalnej, finansowej i skarbowej, a także w zwalczaniu terroryzmu, w kontrwywiadzie i wywiadzie. Praca stanowi więc swego rodzaju uzupełnienie i rozwinięcie podręcznika kryminalistyki.Książka może też zainteresować polityków, działaczy samorządowych, dziennikarzy i wszystkich tych, dla których gromadzenie i zrozumienie informacji jest warunkiem profesjonalnej skuteczności. Warto dodać, że w najbardziej rozwiniętych krajach świata analiza informacji stała się odrębnym kierunkiem studiów akademickich, a najlepiej wykształceni analitycy zaliczani są do świetnie opłacanej elity sztabów doradczych w instytucjach państwowych i organizacjach gospodarczych.
Rozdział 1. Zagadnienia wprowadzające (Jerzy Konieczny) * § 1.Wiedza w organizacji * § 2.Służby a podejścia do wiedzy * § 3.W stronę analizy informacji * § 4.Cykl wywiadowczy * § 5.Wyznaczanie celu analizy * § 6.Metody analityczne * § 7.Ocena produktu analitycznego * § 8.Podstawy epistemologiczne * § 9.Wobec współczesności * Rozdział 2. Teoretyczne podstawy analizy kryminalnej (Anna Ibek) * § 1.Geneza, pojęcie i cele analizy kryminalistycznej * § 2.Proces analizy * § 3.Argumentacja w analizie * § 4.Generalizacje * § 5.Rozumowania * § 6.Modele * Rozdział 3. Sieci wnioskowań (Monika Suchojad) * § 1.Wprowadzenie * § 2.Dowód i meta-dowód * § 3.Łańcuchy rozumowań * § 4.Wigmoriańskie sieci wnioskowań (Wigmore?s inference networks) * § 5.Modele procesowe * § 6.Sprawa Sacco i Vanzettiego * § 7.Podsumowanie * Rozdział 4. Podstawy praktyczne analizy kryminalnej (Przemysław Grzesiak) * § 1.Rodzaje analiz * § 2.Wizualizacja analizy * § 3.Prezentacja wyników * Rozdział 5. Analiza kryminalna a profilowanie kryminalne (Kamil Brudny) * § 1.Cele profilowania * § 2.Etapy profilowania * § 3.Modus operandi i pojęcia pokrewne * § 4.Rozumowania * § 5.Zastosowania * Rozdział 6. Wywiad kryminalistyczny (Mateusz Mucha) * Rozdział 7. Biały wywiad w Policji - pozyskiwanie i analiza informacji ze źródeł otwartych (Krzysztof Radwaniak, Przemysław Jerzy Wrzosek) * § 1.Wprowadzenie * § 2.Biały wywiad jako metoda budowania wiedzy w służbach policyjnych i specjalnych * § 3.Terminologia i metodyka analizy informacji w oparciu o otwarte źródła * § 4.Pojęcie informacji i otwartego źródła informacji * § 5.Przykłady otwartych źródeł informacji * I.Prasa i inne drukowane źródła informacji * II.Radio i telewizja * III.Ogólnie dostępne rejestry oraz dokumenty, które przedsiębiorstwa muszą udostępnić w świetle obowiązującego prawa i inne powszechnie dostępne źródła informacji * IV.Internet * § 6.Zastosowania białego wywiadu w Policji * I.Wywiad kryminalny * II.Praca dochodzeniowo-śledcza i operacyjno-rozpoznawcza * III.Prewencja * § 7.Wnioski * Rozdział 8. Analiza danych w wykrywaniu wewnątrzkorporacyjnych przestępstw i nadużyć gospodarczych (Sebastian Skrzyszowski) * § 1.Analiza danych a oznaki przestępstw i nadużyć gospodarczych * § 2.Miejsce analiz danych w metodyce badania wewnątrzkorporacyjnych przestępstw i nadużyć gospodarczych * § 3.Gromadzenie, przygotowanie i wstępne rozeznanie danych * § 4.Metody graficzne * § 5.Analiza rozbieżności, powiązań i trendów * § 6.Analiza z wykorzystaniem prawa Benforda * § 7.Analiza danych zawartych w sprawozdaniach finansowych - wskazanie podejrzanych obszarów * § 8.Data mining (eksploracja danych) * § 9.Analiza danych a tworzenie hipotez, argumentów i narracji * Rozdział 9. Bazy informatyczne jako podstawa analizy informacji w administracji skarbowej (Ryszard Bełdzikowski) * § 1.Uprawnienia i struktury administracji skarbowej * § 2.Analityczne systemy i bazy informatyczne * Rozdział 10. Analiza informacji w zwalczaniu przestępczości finansowej (Krzysztof Mucha) * § 1.Charakterystyka rynku finansowego * § 2.Zagrożenia i regulacje prawne * Rozdział 11. Analiza danych w informatyce śledczej (Przemysław Gwizd) * § 1.Pojęcie informatyki śledczej * § 2.Computer forensics w praktyce (przykłady zastosowania) * § 3.Pozyskiwanie i zabezpieczanie dowodów elektronicznych * § 4.Analiza danych w informatyce śledczej * § 5.Poszukiwanie i analiza danych * § 6.Typologia nadużyć komputerowych według P. Grabosky * § 7.Rodzaje złośliwych oprogramowań * § 8.Rodzaje ataków przestępczych * § 9.Inżynieria społeczna * Rozdział 12. Analiza danych telekomunikacyjnych (Mateusz Witański) * § 1.Dlaczego powinniśmy analizować dane telekomunikacyjne? * § 2.Metodyka analizy danych telekomunikacyjnych * I.Poznanie źródła danych billingowych * II.Weryfikacja czy dane są wystarczające * III.Poznanie pliku źródłowego * IV.Przygotowanie schematu przeszukiwania pliku źródłowego * V.Przeszukanie i wyszczególnienie interesujących połączeń * VI.Analiza połączeń i ustalenie źródła porównawczego * VII.Poznanie alternatywnego źródła danych billingowych * VIII.Ustalenie poziomu zbieżności między rekordami * § 3.Narzędzia wykorzystywane do analizy danych telekomunikacyjnych * § 4.Co zrobić, gdy danych nie ma - czy można je odzyskać? * § 5.W jakich sytuacjach analiza danych telekomunikacyjnych jest konieczna? * § 6.Jak to wygląda w rzeczywistości * I.Poznanie źródła danych billingowych * II.Weryfikacja czy dane są wystarczające * III.Poznanie pliku źródłowego * IV.Przygotowanie schematu przeszukiwania pliku źródłowego * V.Przeszukanie i wyszczególnienie interesujących połączeń * VI.Analiza połączeń i ustalenie źródła porównawczego * VII.Poznanie alternatywnego źródła danych billingowych * VIII.Ustalenie poziomu zbieżności między rekordami * Rozdział 13. Wykorzystanie analizy informacji w praktyce śledczej (Krzysztof Wójcik) * § 1.Ogólne zasady pozyskiwania i sposobu przetwarzania informacji w postępowaniu karnym * § 2.Formy postępowania przygotowawczego oraz czynności podejmowane w celach dowodowych * § 3.Organ decydujący o przebiegu przesądowego postępowania karnego * § 4.Cele postępowania przesądowego, jako podstawa do dokonywania analizy informacji * § 5.Rodzaje informacji uzyskiwanych w postępowaniu przesądowym i możliwość ich wykorzystania, jako podstawy orzekania * § 6.Wersje śledcze, jako podstawa planowania w postępowaniu przygotowawczym * § 7.Rodzaje analiz * § 8.Podstawowe zagrożenia w procesie analiz * § 9.Bazy danych wykorzystywane w postępowaniu karnym * § 10.Podsumowanie * Rozdział 14. Analiza informacji kontrwywiadowczej (Stanisław Hoc) * § 1.Zagadnienia wprowadzające * § 2.Kontrwywiad cywilny i kontrwywiad wojskowy (ABW, SKW) * § 3.Cel analizy kontrwywiadowczej * § 4.Metody analizy kontrwywiadowczej, możliwości i ograniczenia * Rozdział 15. Analiza w przeciwdziałaniu terroryzmowi (Krzysztof Liedel) * § 1.Wstęp * § 2.Analiza jako narzędzie w przeciwdziałaniu terroryzmowi * § 3.Źródła informacji w analizie antyterrorystycznej * § 4.Taksonomia metod analizy informacji * § 5.Inne ważne narzędzia analizy antyterrorystycznej: prognozowanie i analiza ryzyka * § 6.Analiza decyzyjna * § 7.Podsumowanie * Rozdział 16. Analiza w wywiadzie zagranicznym (Jerzy Konieczny) * § 1.Wprowadzenie * § 2.Komponenty analizy * § 3.Przegląd wybranych metod analitycznych * § 4.Zakończenie * Indeks rzeczowy
Tytuł oryginału: The Digital Mindset : What It Really Takes to Thrive in the Age of Datas, Algorithms, and Al
Indeks.
Książka "Cyfrowy umysł" przygotuje ciebie, twoją karierę i firmę na nadejście przyszłości! Jakich umiejętności potrzebujemy, by efektywnie wykorzystywać technologie cyfrowe w biznesie? Nastała rewolucja cyfrowa, zmieniająca sposób pracy, strukturę organizacji oraz ludzkie zachowanie i interakcje. Zdecydowana większość z nas myśli o problemach i rozwiązaniach analogowo, po czym przekłada tak wypracowane modele na język i metody cyfrowe. Nie jest to najlepszy pomysł. Aby prosperować w świecie opierającym się na danych i napędzanym przez algorytmy, musimy nauczyć się nowych sposobów rozumowania i działania. Musimy wykształcić w sobie cyfrowy sposób myślenia. I ta książka pokazuje, jak to zrobić. Niezbędnik dla liderów, którzy chcą osiągać sukcesy w erze cyfrowej. Cyfrowy umysł skupia się na trzech obszarach: współpracy, przetwarzaniu danych i zmianie oraz przedstawia metody i narzędzia, które pozwolą nam na nabycie niezbędnych umiejętności cyfrowych w każdym z nich. Dzięki cyfrowej mentalności będziemy mogli zadawać właściwe pytania, podejmować trafne decyzje i odpowiednio oceniać możliwości jakie niesie cyfrowa przyszłości. Liderzy, którzy przestawią się na cyfrowy sposób myślenia, będą mogli skutecznie rozwijać talenty w swoich organizacjach i przygotować firmę na udaną i ciągłą transformację w zmiennym otoczeniu. Jak rozwinąć cyfrowy sposób myślenia? Nagradzani badacze i wykładowcy – profesorowie Paul Leonardi i Tsedal Neeley pokazują, jak to osiągnąć, i zdradzają pewien sekret: rozwinięcie cyfrowej mentalności nie jest wcale takie trudne, jak nam się zdaje. Większość ludzi może osiągnąć wystarczającą biegłość w cyfrowej tematyce, jeśli będzie przestrzegać zasady „30 procent” – minimalnego progu wiedzy. To on pomaga nam zrozumieć i wykorzystać cyfrowe wątki, z których utkany jest nasz świat. Pozwala lepiej zarządzać, wzajemnie się rozumieć i współdziałać w firmie. [Powyższy opis pochodzi od wydawcy].
Na okładce i stronie tytułowej: Wydanie II. Dotyczy oryginału.
Podręcznik dla analityków danych, którzy pracują w języku Python oraz dla programistów.
Analiza danych stała się samodzielną dyscypliną wiedzy interesującą specjalistów z wielu branż: analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania czy też osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Wydobywanie informacji ze zbiorów danych pozwala na uzyskanie wiedzy niedostępnej w inny sposób. W tym celu dane trzeba odpowiednio przygotować, oczyścić, przetworzyć i oczywiście poddać analizie. Warto również zadbać o ich wizualizację. Do tych wszystkich zadań najlepiej wykorzystać specjalne narzędzia opracowane w języku Python. Prezentowana książka jest drugim, zaktualizowanym i uzupełnionym, wydaniem klasycznego podręcznika napisanego z myślą o analitykach, którzy dotychczas nie pracowali w Pythonie, oraz o programistach Pythona, którzy nie zajmowali się dotąd analizą danych ani obliczeniami naukowymi. Przedstawiono tu możliwości oferowane przez Pythona 3.6 oraz najnowsze funkcje pakietów Pandas i NumPy, a także środowisk IPython i Jupyter. Przy opisie poszczególnych narzędzi analitycznych wyjaśniono ich działanie i zaprezentowano przykłady ich wykorzystania w sposób efektywny i kreatywny. Ta książka powinna się znaleźć w podręcznej bibliotece każdego analityka danych! Najważniejsze zagadnienia: eksploracja danych za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter, korzystanie z pakietów NumPy i Pandas, tworzenie wizualizacji danych za pomocą pakietu Matplotlib, praca z danymi regularnych i nieregularnych szeregów czasowych, rozwiązywanie rzeczywistych problemów analitycznych. Python: poznaj idealne narzędzie do analizy danych!
W złożonej rzeczywistości myślenie systemowe jest kluczowym narzędziem pozwalającym odnieść się do licznych wyzwań: gospodarczych, ekologicznych, politycznych czy społecznych. Tylko w ten sposób w codziennych wiadomościach można dostrzec przejawy trendów, a w trendach - przejawy struktury. Zrozumienie tych procesów pozwala nie tylko na łatwiejszą egzystencję w świecie złożonych systemów, ale także na podejmowanie racjonalnych decyzji biznesowych czy politycznych. Bez myślenia systemowego nie można wprowadzać trwałych zmian w systemie na jego różnych poziomach.Oto prosta książka o złożonym świecie, napisana dla każdego, kto chce zainspirować się do rozwiązywania problemów w skali zarówno osobistej, jak i globalnej. Zawartą tu wiedzę gromadzono przez wiele lat modelowania systemów, aby w interesujący sposób przenieść myślenie systemowe z królestwa komputerów i matematyki do świata materialnego i pokazać, jak rozwinąć umiejętności takiego myślenia właściwe dla charyzmatycznych liderów i wizjonerów. Podczas lektury łatwo dojść do przekonania, że największe światowe problemy - wojna, głód, ubóstwo i degradacja środowiska - są awariami systemu. Aby sobie z nimi poradzić, nie można wpadać w pułapkę zbyt wąskiego myślenia. Świat stanie się lepszy, jeśli ludzie rozwiną podstawowe umiejętności rozumienia złożonych systemów i radzenia sobie z nimi - i temu właśnie służy ta publikacja.W tej książce między innymi:co to jest system i czym się charakteryzujejak działają systemy i dlaczego są tak sprawnemyślenie systemowe a procesy w biznesie, polityce i światowej ekonomiiingerencja w system: kiedy, w jaki sposób i z jakimi konsekwencjamijak żyć w świecie powiązanych systemówNie mów o systemie, tylko zrozum, jak działa!
Bibliografia, netografia na stronach 325-347. Indeks.
Factfulness: nawyk wygłaszania opinii w oparciu o niepodważalne fakty.Kiedy ktoś zadaje nam proste pytania na temat światowych trendów - np. jaki procent światowej populacji żyje w biedzie; dlaczego liczba ludności na świecie rośnie; jaki procent dziewcząt kończy szkołę podstawową - zwykle udzielamy błędnych odpowiedzi. I to do tego stopnia, że szympans, który wybiera je losowo, uzyskuje lepszy wynik od nauczycieli, dziennikarzy, laureatów nagrody Nobla czy też bankierów inwestycyjnych.W książce Factfulness profesor zdrowia międzynarodowego i wykładowca konferencji TED, Hans Rosling, wraz z dwoma wieloletnimi współpracownikami, Anną i Olem, proponują nowe, choć dość radykalne wyjaśnienie tego zjawiska. Opisują dziesięć instynktów, które zakłócają nasz punkt widzenia - począwszy od tendencji do podziału świata na dwa obozy ("my" i "oni"), poprzez sposób, w jaki odbieramy informacje medialne (w których dominuje strach), a kończąc na tym, jak postrzegamy postęp (zwykle zakładamy, że wszystko idzie ku gorszemu).Okazuje się, że nasz świat pomimo swoich niedoskonałości, znajduje się w znacznie lepszym stanie niż się spodziewamy. Nie oznacza to, iż prawdziwe zagrożenia nie istnieją. Jednak gdy nieustannie martwimy się o wszystko, zamiast skupiać się na faktach i na ich podstawie budować sobie obraz świata, możemy nie zauważyć tego, co naprawdę nam zagraża.Inspirująca i rewolucyjna, pełna interesujących anegdot i poruszających historii. Factfulness jest książką, którą należy przeczytać, ponieważ zmieni ona twój sposób postrzegania świata.
Na 4. stronie okładki : Biznes - Gospodarka cyfrowa - Nowe technologie.
Bibliografia na stronach 337-372.
Książka dostępna jako e-book.
Gospodarka cyfrowa - to gospodarka oparta na danych (datafikacja - danetyzacja). Rodzi się w związku z tym wiele pytań: czy można mówić o własności danych, czy raczej o problemie dostępu do danych? jak pogodzić ochronę danych z potrzebą ułatwienia udostępniania danych w interesie publicznym? jak te kwestie różnicować w kontekście danych osobowych i danych ekonomicznych, często powiązanych z ochroną praw własności intelektualnej i przemysłowej oraz tajemnicy handlowej? czy, a jeżeli tak, to w jakiej mierze prawo powinno wymuszać udostępnianie danych? Autor poszukuje w książce "złotego środka" między ochroną danych a dostępem do danych, między tragedią wspólnego pastwiska (tragedy of the commons) a tragedią prywatnego zawłaszczania (tragedy of the anticommons), a tym samym - opracowania takich systemów zarządzania danymi prywatnymi oraz publicznymi, które nie budzą wątpliwości z perspektywy konkurencji. Metody wykorzystane w tym poszukiwaniu to przede wszystkim analiza regulacji i orzecznictwa w kontekście ekonomii instytucjonalnej, ekonomicznej analizy prawa oraz oceny skutków regulacji. Rozwiązań, które powinny mieć charakter holistyczny i systemowy, można poszukiwać na pograniczu ekonomii, prawa i zarządzania, co już zostało zapoczątkowane. Równocześnie wyraźnie widoczna jest luka badawcza, gdyż nauka o danych (Data Science) oraz analityka danych (Data Analytics) dotychczas skupiają się głównie na aspektach informatycznych (kodowanie danych, wyszukiwanie danych czy tworzenie baz danych), podczas gdy ekonomia skupia się na niektórych rodzajach danych, w szczególności tych powiązanych z prawami własności intelektualnej i przemysłowej, a regulacja (prawo) koncentruje się na dość jednostronnie rozumianej ochronie prywatności ("własności" danych) lub na roli danych w stosowaniu prawa konkurencji.
Potrzeby w zakresie analizy dużych zbiorów danych i wyciągania z nich użytecznych informacji stale rosną. Spośród dostępnych narzędzi przeznaczonych do tych zastosowań szczególnie przydatny jest PySpark - interfejs API systemu Spark dla języka Python. Apache Spark świetnie się nadaje do analizy dużych zbiorów danych, a PySpark skutecznie ułatwia integrację Sparka ze specjalistycznymi narzędziami PyData. By jednak można było w pełni skorzystać z tych możliwości, konieczne jest zrozumienie interakcji między algorytmami, zbiorami danych i wzorcami używanymi w analizie danych. Oto praktyczny przewodnik po wersji 3.0 systemu Spark, metodach statystycznych i rzeczywistych zbiorach danych. Omówiono w nim zasady rozwiązywania problemów analitycznych za pomocą interfejsu PySpark, z wykorzystaniem dobrych praktyk programowania w systemie Spark. Po lekturze można bezproblemowo zagłębić się we wzorce analityczne oparte na popularnych technikach przetwarzania danych, takich jak klasyfikacja, grupowanie, filtrowanie i wykrywanie anomalii, stosowane w genomice, bezpieczeństwie systemów IT i finansach. Dodatkowym plusem są opisy wykorzystania przetwarzania obrazów i języka naturalnego. Zaletą jest też szereg rzeczywistych przykładów dużych zbiorów danych i ich zaawansowanej analizy. Dzięki książce poznasz: model programowania w ekosystemie Spark, podstawowe metody stosowane w nauce o danych, pełne implementacje analiz dużych publicznych zbiorów danych, konkretne przypadki użycia narzędzi uczenia maszynowego, kod, który łatwo dostosujesz do swoich potrzeb PySpark: systemowa odpowiedź na problemy inżyniera danych!
Kliknięcie to zaproszenie ukrytego zła. Każdy z nas prawdopodobnie choć raz zastanawiał się, dlaczego pewne sprawy potoczyły się tak, a nie inaczej. A co, jeśli naszym życiem nie rządzi przypadek, ale można je przewidzieć, zaplanować, kontrolować? I można robić to z perspektywy jednego niewiele znaczącego człowieka?
