информатика

Впервые на русском языке книга об управлении облачной ІТ-инфраструктурой. Показаны методы контроля и развития версий инфраструктуры, аналогичные применяемым при работе с исходным кодом. Рассказано об управлении облачными серверами, их стеками и кластерами через Теггаform-подобный инфраструктурный код. Описано, как получать, поддерживать и масштабировать облачные ресурсы, как управлять облачными серверами, их стеками и кластерами, как организовать непрерывное развертывание и масштабирование облачных инфраструктур.

Книга посвящена передовым методам построения конвейеров данных, сбору данных из множества разнообразных источников и преобразованию их для аналитики. Дано введение в конвейеры данных, раскрыта их работа в современном стеке данных. Описаны стандартные шаблоны конвейеров данных. Показан процесс сбора данных от их извлечения до загрузки в хранилище. Затронуты вопросы преобразования и проверки данных, оркестровки конвейеров, методов их обслуживания и мониторинга производительности. Примеры программ написаны на Python и SQL и задействуют множество библиотек с открытым исходным кодом.

Дополняя ранее изданную книгу «Вероятностное машинное обучение. Введение», этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. Глубокое обучение излагается в контексте более широкого статистического контекста, а подходы к глубокому обучению унифицированы с подходами к вероятностному моделированию и выводу.

Эта книга в кратчайшие сроки поможет на базовом уровне освоить Python — идеальный для новичка, доступный и понятный язык программирования, позволяющий легко создавать интересные и креативные приложения.

Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации.

Работает ли программа так, как следует? Изменения сделали систему лучше или хуже? Стоит ли заниматься повышением производительности вместо разработки нового функционала? На подобные вопросы можно ответить только с помощью экспериментов. «Тюнинг систем» раскроет секреты современных экспериментальных практик, разработанных и проверенных мировыми индустриями с самой высокой конкуренцией. Предложенные практики помогут усовершенствовать разработку программного обеспечения, системы машинного обучения и количественного трейдинга.

Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое моделирование, поиск по сетке для настройки моделей, проектирование функций, горячее кодирование и многое другое.

Фундаментальная книга о разработке и реализации API (программных интерфейсов приложений). Разобраны базовые вопросы обмена информацией в микросервисной архитектуре, обработка запросов на сайтах и в веб-приложениях (парадигма REST). Показано, как поступательно развивать имеющиеся API, не переписывая их, а также как создать API любой сложности с нуля с учётом возможностей и ограничений конкретной системы. Книга поможет реализовать на предприятии архитектуру сервисной сети и подготовить ресурсы компании к миграции в облако.

Учебное пособие посвящено современным подходам к созданию Android-приложений. Показаны при?мы разработки средствами языка высокого уровня Java в инструментальной среде Android Studio. Приводятся необходимые теоретические сведения и практические задания для самостоятельного освоения материала и организации практических занятий.

Книга посвящена современным практикам и технологиям системного админи­стрирования. Приведены основные сведения о системах, архитектурах, вычисли­тельных средах, хранилищах, сетях. Рассмотрены методы и наборы инструментов сисадмина, вопросы контроля версий, тестирования, документирования и пред­ставления информации. Описана сборка системы, разработка сценариев, управле­ние инфраструктурой и обеспечение ее безопасности. Рассмотрен мониторинг системы, программного обеспечения и работы сисад­мина. Особое внимание уделено масштабированию системы, управлению мощно­стями, созданию надежной дежурной службы, управлению инцидентами и плани­рованию системы предупреждений. В последнее десятилетие понятие DevOps ошибочно использовалось для описания современного системного администрирования, но на самом деле это лишь один из множества новых подходов, которые мы должны внедрять, чтобы преуспевать в постоянно меняющейся среде. Современное системное администрирование — нечто большее, чем отдельная практика. Его нельзя охарактеризовать с помощью какого-то одного инструмента или учета индивидуальных вкладов участников. Хотя кому-то могло показаться, что в нашей профессии наконец-то появилась пу­теводная звезда под названием DevOps. Эта книга представляет собой карту, на кото­рой отмечены многочисленные отправные точки и пути, которые помогают овла­деть современным системным администрированием, и автор лично проверил многие из них. В отношении инженеров DevOps предполагается, что они должны владеть как минимум одним современным языком программирования и обладать эксперт­ными знаниями в области непрерывной интеграции и развертывания. Даже если вы не разрабатываете приложения, овладение навыками разработки про­грамм для оболочки или изучение еще одного языка программирования улучшит взаимодействие в команде и повысит производительность ее работы. Bash и PowerShell - подходящий выбор для большинства сред. Эти оболочки имеются в текущих версиях Linux и Windows, они всегда под рукой. Такие языки, как Python, C#, Ruby и Go, обла­дают своими преимуществами. Для системных администраторов, инженеров службы поддержки и других ИТ-специалистов.

Основы языка программирования 1С 8.3, представленные в данном учебном пособии, предназначены и для начинающих, и для продвинутых пользователей. Изложение материала в учебном пособии разбито на два раздела. В первом разделе даются основы языка программирования 1С 8.3 для начинающих. Во втором разделе применение языка 1С 8.3 дается для продвинутых пользователей — в справочной форме, на конкретных примерах.

В этой книге из знаменитой серии The Little Book охвачены все концепции, необходимые для интуитивного понимания работы глубоких нейронных сетей, включая тензоры, расширенные операторы, алгоритмы градиентного спуска, искусственные нейроны, полносвязные, сверточные сети и остаточные сети, а также автоматическое дифференцирование.

Язык Java – сердце корпоративного ПО. Если программист хорошо знает Java, он без особого труда найдет интересную работу. Поднимите ваши навыки Java на новый уровень вместе с экспертами. Основательно изучите такие мощные инструменты, как модели конкурентного выполнения и модули, и даже раскройте некоторые глубинные тайны Java.

Книга доступным для восприятия языком описывает все разнообразие форм статистического обучения – полезного инструментария для извлечения выводов из огромных наборов данных, появившихся в последние 20 лет в самых разных областях науки.

Изучите приемы, которые используют разработчики, системные администраторы и специалисты по безопасности в своей повседневной работе. Вы не встретите ни сложных математических выкладок, ни умопомрачительного жаргона: современные криптографические методы рассматриваются с помощью понятных графиков и практических примеров.

Исчерпывающее руководство по машинному (МО) и глубокому обучению с использованием языка программирования Python, фреймворка PyTorch и библиотеки scikit-learn. Рассмотрены основы МО, алгоритмы для задач классификации, классификаторы на основе scikit-learn, предварительная обработка и сжатие данных, современные методы оценки моделей и объединение различных моделей для ансамблевого обучения.

Вы получили два разных, но связанных между собой набора данных? Что делать? Какие инструменты использовать для поиска совпадений? А если все, что у вас есть, это доступ к базе данных с помощью запроса SQL select? Джим Лемер познакомит вас с лучшими практиками, техниками и хитрыми приемами, которые помогут импортировать, очищать, сопоставлять, оценивать и осмысливать разнородные данные с помощью SQL.

Занимательный рассказ о широких шагах науки — информатики, сложившихся представлениях об информационных процессах в искусственных и живых системах, о системах, способных поставить диагноз и предложить лечение, подсказать ученому путь решения его задачи и т. д., о мощной современной информационной индустрии, а также о людях, посвятивших свою жизнь всем этим проблемам. Издание рассчитано на самые широкие круги читателей.

В учебном пособии рассмотрены основные методы визуализации данных в приложении Microsoft Power BI Desktop: получение данных и создание визуальных элементов (простых визуализаций, комбинированных диаграмм, визуализаций карт, точечных диаграмм, каскадных и воронкообразных диаграмм, диаграмм дерева, таблиц и матриц). Приведены примеры, позволяющие получить навыки практического применения их в бизнес-аналитике.

Изложены основные методы анализа данных, используемые в low-code платформе Loginom: визуализаторы (таблица, диаграмма, статистика, качество данных, куб); предобработка и очистка данных (заполнение пропусков и редактирование выбросов, сглаживание временных рядов, сэмплинг, квантование); исследование данных (корреляционный анализ, факторный анализ, автокорреляция); Data Mining (кластеризация, ЕМ кластеризация, ассоциативные правила, кластеризация транзакций, линейная регрессия, логистическая регрессия, ARIMAX). Приведены примеры, позволяющие получить навыки их практического применения в аналитике.