W pewnym uproszczeniu łańcuch bloków (blockchain) jest rozproszoną bazą danych, która utrzymuje stale rosnącą liczbę rekordów danych zabezpieczonych kryptograficznie przed manipulacją i próbą naruszenia integralności. Może posłużyć jako rozproszona księga rachunkowa. Technologia ta cieszy się dużym zainteresowaniem, a niektórzy entuzjaści nazywają ją nawet przełomową. Aby zrozumieć, do czego łańcuch bloków może się przydać, poprawnie ocenić uzasadnienie biznesowe startupów wykorzystujących łańcuch bloków czy też móc śledzić dyskusję na temat jego oczekiwanych efektów ekonomicznych, konieczne jest zrozumienie podstawowych pojęć związanych z technologią blockchain i uświadomienie sobie jej potencjalnych zastosowań. Niniejsza publikacja stanowi przystępne wprowadzenie do założeń technologii łańcucha bloków. Poszczególne pojęcia przedstawiono bez nadmiernej liczby szczegółów technicznych. Dzięki książce można przyswoić sobie takie koncepcje związane z łańcuchem bloków, jak transakcje, wartości haszujące, kryptografia, struktury danych, systemy peer-to-peer, systemy rozproszone, integralność systemu i konsensus w systemach rozproszonych. Książka została napisana w stylu konwersacyjnym, w sposób umożliwiający etapowe, stopniowe poznawanie problematyki. Matematyczne podstawy kryptografii i algorytmów zostały celowo pominięte, a zamiast tego zastosowano metafory i analogie. Dzięki temu zawarte tu treści będą zrozumiałe nawet dla Czytelnika bez przygotowania technicznego. W książce między innymi: główne koncepcje inżynierii programowania i potrzebna terminologia zastosowanie łańcucha bloków i zalety tej technologii wewnętrzne zasady działania łańcucha bloków ograniczenia łańcucha bloków i sposoby ich przezwyciężania omówienie kierunków prac rozwojowych nad technologią wykorzystywanie łańcucha bloków w warunkach rzeczywistych Łańcuch bloków. Czym jest? Do czego się przyda? W jaki sposób działa? O autorze Dr Daniel Drescher zawodowo zajmuje się bankowością. Od wielu lat pracuje w różnych bankach. Specjalizuje się w elektronicznym obrocie papierami wartościowymi. Jest ekspertem w dziedzinie automatyzacji, uczenia maszynowego i zagadnień big data w kontekście obrotu papierami wartościowymi.

Elektroniczna dokumentacja medyczna po zmianach to siódme uaktualnione wydanie praktycznego poradnika, który krok po korku wyjaśnia, jak bezproblemowo wdrożyć e-dokumentację medyczną.

Ostatnia dekada wywróciła świat biznesu i marketingu do góry nogami. Technologie, kryzysy, zmiany w polityce i stylu życia sprawiły, że przed decydentami pojawiła się niespotykana wcześniej masa znaków zapytania. Skończyła się, dająca poczucie pewności i kompetencji, era długookresowych strategii oraz obowiązujących przez dekady reguł czy podręczników marketingu. Pożegnaliśmy też raczej na dobre oswajanego przez dekady homo oeconomicus. Prawie żal tych przeczytanych grubych książek… W tym samym czasie – co jest powtarzane jak zdarta płyta – geometrycznie wzrosła liczba źródeł informacji, na podstawie których można podejmować dobre decyzje. Czy organizacje, firmy i marki jeszcze nad tym panują? (…) W 2017 roku, Polskie Towarzystwo Badaczy Rynku i Opinii (…) postanowiło bliżej przyjrzeć się zagadnieniom wykorzystania informacji o rynku i konsumencie przy decyzjach biznesowych. W marcu 2017 r. odbyło się bezprecedensowe w Polsce wydarzenie: Forum Data Driven Decisions, skupiające zarówno dostawców różnego rodzaju informacji marketingowych (od klasycznych agencji badawczych poprzez giganty technologiczne, aż po wyspecjalizowane firmy butikowe), jak i odbiorców tych danych – marketerów, strategów i kadrę zarządzającą firm. Spotkali się przedstawiciele różnych pokoleń, różnej wielkości przedsiębiorstw, z różnych kategorii. Zarządzający markami z pierwszej dziesiątki firm w Polsce mieli okazję wymienić opinie z właścicielami małych przedsiębiorstw i firm rodzinnych. Zwolennicy decyzji bazujących na intuicji mogli przyjrzeć się wynikom biznesowym firm biorących pod uwagę rzetelne analizy danych o rynku i konsumencie. (…) Data Driven Decisions to pierwsza w Polsce publikacja, która rozwieje wątpliwości marketerów i decydentów i wskaże najbardziej doceniane i najpewniejsze źródła informacji potrzebne do decyzji strategicznych i taktycznych w biznesie. Eksperci PTBRiO i konferencji Data Driven Decisions wskażą, na jakich partnerach i źródłach można polegać na poszczególnych etapach realizacji misji marketingowej: od tworzenia strategii, poprzez sprzedaż, aż po zarządzanie relacjami z klientem czy konsumentem. Biznes to praktyka, która może rozpędzić się jedynie na solidnej podstawie teoretycznej i know-how. Postanowiliśmy zatem – na każdym z „przystanków” marketingu (od planowania strategicznego po utrzymanie relacji z klientami) – porozmawiać z praktykami: przedstawicielami różnych firm i organizacji, które odniosły sukces na rynku. Dzięki temu poznacie nie tylko naukowe i teoretyczne podstawy do podejmowania właściwych decyzji, ale i praktyczne wskazówki od ludzi, którzy w konkretnych sytuacjach rynkowych zostali skonfrontowani z dylematami: intuicja czy dane? Wiedza z firmy czy dane z zewnątrz? Poczekać z decyzją jeszcze miesiąc czy działać już dziś? Mateusz Galica, Wstęp

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! O autorze Joel Grus jest inżynierem oprogramowania, analitykiem danych i autorem świetnie sprzedających się książek. Obecnie zajmuje się pracą badawczą w Allen Institute for Artificial Intelligence w Seattle. Wcześniej był zatrudniony w firmie Google i kilku startupach. Mieszka w Seattle, gdzie regularnie uczestniczy w spotkaniach lokalnej społeczności analityków danych. Regularnie publikuje posty na swoim blogu (joelgrus.com) i koncie @joelgrus w serwisie Twitter (http://twitter.com/joelgrus/).

Praktyczny SQL jest szybkim i prostym wprowadzeniem do programowania za pomocą SQL. Po zapoznaniu się z podstawami języka SQL i baz danych dowiesz się, jak korzystać z interfejsu pgAdmin i bazy danych PostgreSQL do definiowania, organizowania i analizowania zestawów danych ze świata rzeczywistego, takich jak statystyki kryminalne i dane demograficzne w USA. Następnie nauczysz się, jak tworzyć bazy danych przy użyciu własnych danych, jak pisać zapytania do wykonywania obliczeń i jak radzić sobie z typowymi problemami podczas przetwarzania publicznych danych. W każdym rozdziale, za pomocą łatwych do wykonania ćwiczeń dowiesz się, jak zbudować potężne bazy danych i znaleźć sens w ich zestawach.

Informatyczna rewolucja dosięgła również systemy bazodanowe. Przez długi czas administrator bazy danych interesował się głównie wewnętrznymi mechanizmami bazy, optymalizacją zapytań czy analizą podsystemów składowania danych. Z kolei oprogramowaniem stron, infrastrukturą czy usługami sieciowymi zajmowali się zupełnie inni ludzie, pracujący w odmienny sposób. Nowe technologie wymuszają jednak zmianę sposobu pracy i myślenia. Trzeba położyć nacisk na automatyzację, inżynierię oprogramowania, ciągłą integrację i ciągłe udostępnianie. Poza tym trzeba zapewnić ochronę przetwarzanych danych - ich wartość i znaczenie wciąż szybko rosną. W tej praktycznej książce dokładnie wyjaśniono współczesne podejście do tworzenia architektury baz danych i ich eksploatacji. Jeśli chcesz stać się znakomitym inżynierem niezawodności baz danych, czyli DBRE (z Database Reliability Engineer), znajdziesz tu schemat zasad i praktyk projektowania, budowania i eksploatacji magazynów danych zgodnie z paradygmatami inżynierii niezawodności i kultury DevOps. Zapoznasz się z podstawowymi zagadnieniami z obszaru eksploatacji, z metodami utrwalania baz danych, nauczysz się stosować najważniejsze technologie skalowalnego i wydajnego składowania oraz pobierania danych z zachowaniem odporności na błędy. Dzięki temu szybko i skutecznie zajmiesz się architekturą i eksploatacją każdej nowoczesnej bazy. W książce między innymi: wprowadzenie do inżynierii niezawodności baz danych inżynieria infrastruktury i zarządzanie nią oceny ryzyka i strategie zarządzania bezpieczeństwem danych metody przechowywania, indeksowania i replikacji danych popularne wzorce architektoniczne rozproszonych baz danych praktyczne wykorzystanie zasad inżynierii niezawodności w organizacji Stań się znakomitym inżynierem niezawodności! Laine Campbell od 18 lat zajmuje się środowiskami produkcyjnymi baz danych i systemów rozproszonych o dużej skali. Obecnie jest starszym dyrektorem ds. inżynierii środowisk produkcyjnych w firmie Fastly. Charity Majors jest CEO i założycielką firmy honeycomb.io. Wcześniej zajmowała się eksploatacją należącej do Facebooka platformy Parse, gdzie zarządzała rozbudowanym zestawem replik baz MongoDB, a także bazami Redis, Cassandra i MySQL.

Część 3 podręcznika do nauki zawodu technik informatyk, realizującego treści z zakresu kwalifikacji EE.09 (Programowanie, tworzenie i administrowanie stronami internetowymi i bazami danych), została opracowana zgodnie z nową podstawą programową z 2017 r. Prezentuje wiedzę oraz uczy umiejętności związanych z tworzeniem, projektowaniem baz danych i zarządzaniem nimi. Przedstawiono tu takie zagadnienia, jak: teoria baz danych, projektowanie baz danych, lokalny system zarządzania bazą danych MS Access, pakiet serwerowy XAMPP, SQL – strukturalny język zapytań, skrypty po stronie serwera - PHP. Wiadomości teoretyczne wsparto licznymi przykładami, ćwiczeniami zrzutami ekranowymi i ilustracjami wskazującymi sposoby ich praktycznego zastosowania.

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! Wes McKinney jest świetnie znany jako twórca pakietu Pandas - popularnej otwartej biblioteki Pythona przeznaczonej do analizy danych. Zajmuje się językami Python i C++. Jest związany ze środowiskiem analityków pracujących w Pythonie i z Apache Software Foundation, z którą rozwija wiele ciekawych projektów. Obecnie pracuje w Nowym Jorku jako architekt oprogramowania. McKinney często występuje w roli prelegenta na różnych konferencjach. Uwielbia podróże, interesuje się lingwistyką i językami obcymi.

Część 2 podręcznika do nauki zawodu technik informatyk, realizującego treści z zakresu kwalifikacji EE.09 (Programowanie, tworzenie i administrowanie stronami internetowymi i bazami danych), została opracowana zgodnie z nową podstawą programową z 2017 r. Prezentuje wiedzę oraz uczy umiejętności związanych z tworzeniem, projektowaniem stron internetowych i zarządzaniem nimi. Przedstawiono tu takie zagadnienia, jak: projektowanie stron WWW, tworzenie stron internetowych w języku HTML, kaskadowe arkusze stylów CSS, skrypty po stronie klienta – JavaScript, grafika na stronach internetowych, multimedia na stronach internetowych, edytory spełniające funkcje WYSIWYG, projektowanie stron internetowych, testowanie i optymalizacja stron internetowych, systemy zarządzania treścią CMS). Wiadomości teoretyczne wsparto licznymi przykładami, ćwiczeniami zrzutami ekranowymi i ilustracjami wskazującymi sposoby ich praktycznego zastosowania.

Część 1 podręcznika do nauki zawodu technik informatyk, realizującego treści z zakresu kwalifikacji EE.09 (Programowanie, tworzenie i administrowanie stronami internetowymi i bazami danych), została opracowana zgodnie z nową podstawą programową z 2017 r. Prezentuje wiedzę oraz uczy umiejętności związanych z programowaniem. Przedstawiono tu takie zagadnienia, jak: podstawowe pojęcia, algorytmy i ich klasyfikacja, język C++, instrukcje sterujące, funkcje, tablice, łańcuchy, wskaźniki, operacje na plikach, programowanie obiektowe, projektowanie programów. Wiadomości teoretyczne wsparto licznymi przykładami, ćwiczeniami zrzutami ekranowymi i ilustracjami wskazującymi sposoby ich praktycznego zastosowania.

Przetwarzanie i bezpieczne przechowywanie danych absorbuje uwagę inżynierów oprogramowania w coraz większym stopniu. W ostatnich latach pojawiło się wiele bardzo różnych rozwiązań w dziedzinie baz danych, systemów rozproszonych i metodyce budowania aplikacji. Sprzyjają temu zarówno rozwój technologii, rosnące potrzeby dotyczące dostępu do danych, jak i malejąca tolerancja na przestoje spowodowane awarią czy konserwacją systemu. To wszystko sprawia, że zespoły projektujące aplikacje muszą cały czas aktualizować swoją wiedzę i znakomicie orientować się w zakresie słabych i silnych stron poszczególnych rozwiązań oraz możliwości ich stosowania. I właśnie ta książka Ci to ułatwi. Dzięki niej zaczniesz orientować się w świecie szybko zmieniających się technologii przetwarzania i przechowywania danych. Znajdziesz tu przykłady skutecznych systemów spełniających wymogi skalowalności, wydajności i niezawodności. Zapoznasz się z wewnętrznymi mechanizmami tych systemów, analizami najważniejszych algorytmów, omówieniem zasad działania i koniecznymi kompromisami. Przy okazji przyswoisz sobie przydatne sposoby myślenia o systemach danych. W ten sposób rozwiniesz dobre intuicyjne zrozumienie tego, jak i dlaczego działają systemy, co pozwoli Ci analizować ich pracę, podejmować trafne decyzje projektowe i wyszukiwać źródła pojawiających się problemów. W tej książce między innymi: co to właściwie znaczy: niezawodność, skalowalność i łatwość konserwacji różne modele danych i obsługa zapytań replikacja, dzielenie danych, transakcje dane pochodne i ich przetwarzanie przetwarzanie strumieniowe Poznaj systemy, w których liczą się dane! Martin Kleppmann bada systemy rozproszone. Pracuje na Uniwersytecie Cambridge w Wielkiej Brytanii. Wcześniej był inżynierem oprogramowania w takich firmach, jak LinkedIn czy Rapportive, gdzie pracował nad działającą w dużej skali infrastrukturą do obsługi danych. Kleppmann jest blogerem, często występuje na konferencjach i rozwija oprogramowanie open source. Wierzy, że ważne idee nauki i techniki powinny być przystępne dla każdego, a lepsze ich zrozumienie umożliwi tworzenie lepszego oprogramowania.

Niezależnie od tego, jakim językiem programowania się posługujesz, nie staniesz się dobrym programistą ani nawet przeciętnym informatykiem, jeśli nie przyswoisz sobie najważniejszych idei inżynierii oprogramowania: algorytmów i struktur danych. Nie są to zagadnienia proste i z pewnością niejednego studenta informatyki kosztowały wiele zarwanych nocy. Niestety, istniejące na rynku książki dotyczące tych zagadnień nie ułatwiają nauki. Najczęściej są przeładowane matematycznymi wywodami, zbyt teoretyczne, zbyt opasłe i... zbyt oderwane od konkretnych zastosowań! Jeśli postanowiłeś zyskać praktyczną wiedzę o algorytmach i strukturach danych, a przy tym nieźle posługujesz się Javą, to trzymasz w rękach właściwą poublikację. Podstawy teoretyczne zostały w niej ograniczone do niezbędnych, potrzebnych w praktyce zagadnień. Sporo miejsca poświęcono analizie implementacji algorytmów i mierzeniu ich wydajności. Wyczerpująco wyjaśniono tak ważne aspekty praktyki inżynierii oprogramowania, jak kontrola wersji i testy jednostkowe. Mimo niewielkiej objętości książki znalazły się tu również ambitniejsze zagadnienia, np. trwałe struktury danych tworzone przez bazy danych Redis. W każdym rozdziale zamieszczono praktyczne ćwiczenia wraz z odpowiednim kodem testującym. W tej książce między innymi: Wprowadzenie do interfejsów Javy Analiza algorytmów Binarne drzewo przeszukiwania Wyszukiwanie logiczne Sortowanie Myśl jak informatyk i zrozum algorytmy! Allen B. Downey jest profesorem informatyki na uczelni Olin College of Engineering. Wykładał na Wellesley College, Colby College i Uniwersytecie Kalifornijskim Berkeley. W 2009 roku pracował jako badacz dla firmy Google. Doktorat z dziedziny informatyki obronił na Uniwersytecie Kalifornijskim Berkeley. Jest autorem szeregu książek i artykułów publikowanych w renomowanych periodykach. Zawodowo interesuje się statystyką Bayesa i nauką o prawdopodobieństwie.

Publikacja przedstawia kompleksową analizę podstaw prawnych podejmowania i wykonywania działalności gospodarczej w chmurze obliczeniowej ze wskazaniem postulatów de lege ferenda. Autor omawia: - zjawisko chmury obliczeniowej, - źródła prawa, które mają zastosowanie do chmury obliczeniowej, - przedmiot działalności gospodarczej w chmurze obliczeniowej, - strony stosunków prawnych w chmurze obliczeniowej, - wymogi związane z zawieraniem umów w chmurze obliczeniowej, wskazując ich istotne postanowienia, - nadzór nad działalnością w chmurze obliczeniowej. Analiza prowadzona jest przy uwzględnieniu specyfiki usług świadczonych w chmurze obliczeniowej, roli podmiotów uczestniczących w świadczeniu tych usług oraz barier prawnych, technicznych, organizacyjnych i edukacyjnych. Autor, omawiając prezentowane zagadniania w odniesieniu do aktualnego stanu prawnego, uwzględnił rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z 27.4.2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych oraz uchylenia dyrektywy 95/46/WE, które wejdzie w życie 25.5.2018 r. Powołuje bogatą literaturę zagraniczną, gdyż brak odpowiednich regulacji w polskim dyskursie prawniczym.

Niezawodne przepisy automatyzowania czasochłonnych zadań administracyjnych Zaczniemy od najważniejszych koncepcji powłoki PowerShell. Staną się one podstawą kolejnych przykładów opisanych w tej książce. Następnie zajmiemy się typowymi zadaniami zarządzania programem Exchange, które wykonamy za pomocą powłoki zarządzania. Poznamy techniki efektywnej automatyzacji tych zadań i nauczymy się pisać skrypty dla najnowszej wersji programu. W dalszej kolejności nauczymy się zarządzać adresatami Exchange i wykonywać różne operacje na skrzynkach pocztowych. Zajmiemy się też zarządzaniem grupami dystrybucyjnymi i listami adresowymi. Po zapoznaniu się z tymi zagadnieniami przejdziemy do kilku scenariuszy, w których użyjemy skryptów PowerShell do zwiększenia wydajności zarządzania bazami danych skrzynek pocztowych. Zajmiemy się też dostępem klienckim oraz zarządzaniem usługami transportu. Omówimy też kilka aspektów zabezpieczeń i zgodności, takich jak kontrola dostępu oparta na rolach, certyfikaty cyfrowe, archiwizacja i przechowywanie, zbieranie elektronicznych materiałów dowodowych oraz audyt. W końcowej części książki poznamy techniki uzyskiwania wysokiej dostępności, zabezpieczania środowiska, monitorowania stanu programu Exchange oraz integracji z serwerami Office Online Server, Skype for Business Server oraz Exchange Online (Office 365). Poruszane zagadnienia: • Dokładne omówienie nowych funkcji i możliwości programów PowerShell i Exchange Server 2016 • Omówienie głównych koncepcji związanych z programem PowerShell • Używanie prostych skryptów i poleceń programu PowerShell w celu uzyskania skutecznych wyników • Generowanie szczegółowych raportów, wysyłanie danych wyjściowych poleceń za pomocą poczty elektronicznej oraz tworzenie harmonogramów automatycznego uruchamiania skryptów • Importowanie, eksportowanie i przenoszenie skrzynek pocztowych, a także usuwanie wiadomości ze skrzynek pocztowych za pomocą wiersza poleceń • Konfigurowanie ustawień serwera transportu, takich jak przekazywanie poczty, reguły transportu, raporty dotyczące dostarczenia poczty, i innych • Zarządzanie skrzynkami pocztowymi i folderami publicznymi • Monitorowanie stanu środowiska programu Exchange z wykorzystaniem wbudowanych cmdletów i innych metod • Integracja programu Exchange z serwerami Office Online Server, Skype for Business Server i Exchange Online (Office 365)

Algorytmy i struktury danych leżą u podstaw programowania. Zrozumienie zasad rządzących tymi zagadnieniami jest koniecznym warunkiem opracowania prawidłowej i efektywnej aplikacji. Niestety, wielu programistów uznaje tę tematykę za zbyt złożoną czy zbyt banalną i nie poświęca jej wystarczającej uwagi. Takie podejście często się mści: modne narzędzia, frameworki czy technologie deweloperskie nie zapewnią sukcesu, jeśli projektant nie przemyśli zastosowanych algorytmów i struktur danych. Z tego obowiązku nie zwalniają nawet narzędzia wbudowane w język PHP! Jeśli chcesz biegle posługiwać się algorytmami, wziąłeś do ręki właściwą książkę! Przedstawiono tu podstawy implementacji algorytmów i struktur danych w PHP, dzięki czemu poznasz rodzaje struktur i powody, dla których warto je wybierać, a także dowiesz się, gdzie i kiedy należy stosować poszczególne algorytmy. Znajdziesz tu dużo praktycznych przykładów, które uzupełniono rysunkami i wyczerpującym komentarzem. Przystępne i zrozumiałe wyjaśnienia ułatwią Ci szybkie przyswojenie prezentowanych koncepcji, nawet tak złożonych, jak programowanie dynamiczne, algorytmy zachłanne, algorytmy z nawrotami czy funkcyjne struktury danych. Najważniejsze zagadnienia: podstawy analizy algorytmów i struktur danych, tablice, listy i drzewa, stosy, kolejki i algorytmy rekurencyjne, sortowanie, wyszukiwanie, sterty i kopce, wsparcie ze strony PHP, w tym biblioteki PECL i Tarsana. Algorytmy: poznaj, zrozum, stosuj! Mizanur Rahman od 14 lat rozwija aplikacje w PHP. Jest znawcą Laravela, CodeIgnitera, Symfony, JavaScriptu, C, C++, Javy, Node.js, Socket.io i React.js. Jest właścicielem dwóch startupów technologicznych. Jest osobą niezwykle zaangażowaną w życie kilku społeczności programistycznych, takich jak PHPXperts, Agile Bangladesh czy Project Euler. Regularnie wygłasza referaty na różnych konferencjach i seminariach technologicznych. Wraz z żoną Nishą i dwoma synami, Adiyanem i Mikhaelem, mieszka w Dhace w Bangladeszu. Jego pasją są podróże po świecie.

Jądrem informatyki jest algorytmika, a najważniejszym elementem procesu tworzenia dobrego programu komputerowego jest właściwy dobór algorytmów i struktur danych – szczególnie pod kątem ich wydajności. Algorytmy i struktury danych są tematem jednego z podstawowych przedmiotów wykładanych na każdych studiach informatycznych. Książka została sprawdzona dydaktyczne na zajęciach prowadzonych ze studentami informatyki Uniwersytetu Warszawskiego, jak też wielu innych uczelni informatycznych w kraju. Informacja o autorze/ redaktorze: Autorzy są informatykami o uznanym w świecie dorobku naukowym, edukacyjnym i popularyzatorskim. W latach osiemdziesiątych XX wieku tworzyli podwaliny algorytmiki w Uniwersytecie Warszawskim. Mają na swoim koncie wiele znakomitych prac algorytmicznych opublikowanych w najlepszych wydawnictwach naukowych poświęconych informatyce teoretycznej.

Rozwój nowoczesnych technologii informacyjnych i ich zastosowanie w sferze prawa nie tylko zmieniają charakter usług prawniczych, lecz także stawiają nowe wyzwania prawnikom, którzy w przyszłości - bez dysponowania odpowiednią wiedzą o charakterze informatyczno-prawnym - nie będą mogli w sposób efektywny uprawiać swojego zawodu. Wykorzystanie technologii informacyjnych w zakresie omawianym w monografii Systemy wyszukiwania informacji prawnej wiąże się z tworzeniem olbrzymiej liczby nowych aplikacji. Książka odpowiada zatem m.in. na pytania: - Czym są informacja prawna i informatyka prawnicza? - Jak rozumieć pojęcie "język prawa"? - Jakie są wady i zalety systemów bezpośredniego i pośredniego udostępniania informacji prawnych? - Jakie są kierunki rozwoju nowych koncepcji wyszukiwania informacji prawnej? Publikacja przedstawia problematykę budowy komputerowych systemów wyszukiwania informacji prawnej, która w ramach informatyki prawniczej uznawana jest za podstawową. Prawnik nie może dziś pracować skutecznie bez posługiwania się tego typu systemami. Jest więc sprawą istotną, aby były one konstruowane w sposób zapewniający szybkie uzyskanie relewantnej informacji prawnej. Analiza stosowanych dla tego celu rozwiązań, w tym opartych na wykorzystaniu sztucznej inteligencji, stanowi główny przedmiot tej monografii.

Publikacja opisuje problem przeciążenia informacyjnego i wyłaniające się w Sieci strategie zarządzania danymi. Tworzą one nowy model percepcji, tzw. percepcję ambientową, ułatwiającą poruszanie się w usieciowionym środowisku informacyjnym. Szczegółowej analizie poddano m.in. wizualizację danych, personalizację treści, kuratorstwo sieciowe, dziennikarstwo danych, zjawisko big data czy język wizualny Isotype. Wątki te splatają się z refleksją na temat algorytmów komputerowych, które pozwalają nam radzić sobie z coraz większą ilością danych dostępnych w Sieci. "Praca Karola Piekarskiego to ważne i oryginalne opracowanie, istotne zarówno dla dyskursu akademickiego w obszarze humanistyki i nauk społecznych, jak i stanu debaty publicznej wokół nowych technologii komunikacyjnych. Autor przedstawia tu krytyczną genetykę/historiozofię oraz stan obecny spotykania się kultury i społeczeństwa z coraz większą ilością ogólnodostępnych informacji i transportujących je języków medialnych – co samo w sobie jest już wyrazistym osiągnięciem analitycznym – ale daje się również poznać jako diagnosta i „terapeuta”, który podsuwa przemyślane i sprawnie wyartykułowane metody oswajania przeciążenia informacyjnego. Skonstruowana i wyłożona w pracy logika percepcji ambientowej jawi się w rezultacie jako oryginalna propozycja badawcza, a jednocześnie bardzo przystępna propozycja radzenia sobie z informacyjnym nadmiarem. Dzięki temu książka jest nie tylko rozprawą teoretyczną, ale i świetnie wyreżyserowaną opowieścią o stanie współczesnej kultury zanurzającej się w digitalne obiegi". dr hab. Piotr Celiński Karol Piekarski - badacz kultury sieci, założyciel i dyrektor programowy Medialabu Katowice, kurator festiwalu sztuki, designu i technologii art+bits. Realizuje interdyscyplinarne projekty badawcze i wystawiennicze związane z analizą i wizualizacją danych na temat miasta, m.in. w ramach międzynarodowej platformy Shared Cities: Creative Momentum, diagnozującej przemiany kulturowe i społeczne w ośrodkach Europy Centralnej. W 2015 roku opublikował książkę Metody badania i odkrywania miasta oparte na danych. Produkty powiązane Metody badań online - red. Piotr Siuda Metody badań online - red. Piotr Siuda 40,00 zł

Seria The Manga guide łączy autentyczne japońskie komiksy z jak najbardziej poważną edukacyjną zawartością. Ideą serii jest wyjaśnienie – bardzo często trudnych – tematów takich jak fizyka, informatyka, biochemia, algebra, statystyka itp. Seria łączy wyjątkowych japońskich artystów zajmujących się mangą od lat, ze specjalistami z najbardziej prestiżowych japońskich uczelni. Informacja o autorze/ redaktorze: Mana Takahashi jest absolwentem Wydziału Ekonomicznego Uniwersytetu w Tokio. Jest aktywnym pisarzem. Opublikował wiele książek na tematy takie jak Java, C, XML, Inżynieria j i Administracja Systemu.Seria The Manga guide łączy autentyczne japońskie komiksy z jak najbardziej poważną edukacyjną zawartością. Ideą serii jest wyjaśnienie – bardzo często trudnych – tematów takich jak fizyka, informatyka, biochemia, algebra, statystyka itp. Seria łączy wyjątkowych japońskich artystów zajmujących się mangą od lat, ze specjalistami z najbardziej prestiżowych japońskich uczelni.

PRZETŁUMACZONA NA 9 JĘZYKÓW WYKORZYSTYWANA W PONAD 30 UNIWERSYTETACH W tej wciągającej, fascynującej i zaskakująco przystępnej książce Eric Siegel, wiodący ekspert w dziedzinie analizy prognostycznej, pokazuje, w jaki sposób to działa i jak codziennie wpływa na życie każdego z nas. Takie kształtujące trendy organizacje jak Chase, Facebook, Google, Hillary for America, HP, IBM, Match.com, Netflix, NSA, Pfizer, Target i Uber wykorzystują potencjał wielkich zbiorów danych, by prognozować ludzkie zachowania; także i twoje. Dlaczego? Dlatego, że analiza prognostyczna przekształca branże i w znaczący sposób wpływa na to, co dzieje się na świecie. Przeczytaj tę książkę, aby się dowiedzieć, jak ograniczać ryzyko, zwiększać sprzedaż, doskonalić opiekę zdrowotną, optymalizować media społecznościowe, walczyć z przestępczością i wygrywać wybory. *** Dr Eric Siegel jest założycielem Predictive Analytics Word i redaktorem naczelnym „Predictive Analytics Times”. Były profesor Columbia University jest obecnie znanym mówcą, nauczycielem i liderem w branży. *** „Odpowiednik Freakonomii w obszarze dużych zbiorów danych”. Stein Kretsinger, założyciel i dyrektor Advertising.com „Ekscytująca i wciągająca – czyta się ją jak thriller! Analiza prognostyczna ma swoje korzenie w codziennych ludzkich zachowaniach i jeśli jest stosowana właściwie, wpływa na ich działania. Przy pomocy przykładów Siegel opisuje zarówno szanse, jak i zagrożenia, jakie ta metodologia stwarza dla współczesnego świata”. Marianna Dizik, statystyk, Google „Książka Erica Siegela odnosi sukces tam, gdzie inne poniosły porażkę – objaśnia zawiłości wielkich zbiorów danych i daje przykłady z życia, jak organizacje wykorzystują potencjał analizy prognostycznej do wprowadzania wymiernych zmian”. John Francis, starszy analityk danych, Nike Podając fascynujące przykłady, Siegel pokazuje, jak firmy zarabiają pieniądze, prognozując, co zrobią klienci. Gdy zaczniesz czytać tę książkę, nie będziesz w stanie odłożyć jej na półkę”. Artur Middleton Hughes, wiceprezes, Database Marketing Institute, autor Strategic Database Marketing „Szczegółowy opis jak możemy przeciwdziałać nieprzewidywalności świata. Eric jasno wyjaśnia, dlaczego niektóre decyzje są bardziej zyskowne od innych – i ja się z nim zgadzam”. Dennis R. Mortensen, prezes Visual Revenue, były dyrektor ds. analiz danych w Yahoo!