Poznaj matematyczne podstawy informatyki!

• Odkryj świat matematyki dyskretnej
• Poznaj teorię grafów od podszewki
• Opanuj struktury kombinatoryczne

Na zadane w ankiecie pytanie o definicję matematyki dyskretnej pewien student Politechniki Gdańskiej odpowiedział, że jest to dział matematyki, który "dyskretnie wciska się, gdzie się da". Choć prawdopodobnie nie o taką odpowiedź chodziło pytającemu, z pewnością jest w niej trochę prawdy.

Z matematyką dyskretną mamy obecnie do czynienia dosłownie wszędzie, ponieważ wszędzie obecna jest informatyka, która wykorzystuje wiele pojęć i konstrukcji powstałych właśnie dzięki temu stosunkowo mało znanemu działowi królowej nauk.

Matematyka dyskretna to zbiorcza nazwa różnych działów matematyki zajmujących się badaniem struktur nieciągłych, a więc takich, które w naturalny sposób znajdują zastosowanie w informatyce. Kryptografia, teoria gier i teoria grafów - to tylko niektóre z działów matematyki dyskretnej praktycznie wykorzystywane przez wielu programistów w codziennej pracy. A jeśli doda się do nich takie zagadnienia jak rekurencja czy algorytmy zachłanne, potrzeba zrozumienia podstaw tego działu matematyki staje się chyba jasna dla wszystkich adeptów informatyki.

Ten podręcznik powstał na bazie doświadczeń autorów w prowadzeniu zajęć z matematyki dyskretnej, teorii grafów i algorytmów kombinatorycznych na Politechnice Wrocławskiej na Wydziale Podstawowych Problemów Techniki, na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu na Wydziale Informatyki i Gospodarki Elektronicznej oraz w Państwowej Wyższej Szkole Zawodowej im. Witelona w Legnicy na Wydziale Nauk Technicznych i Ekonomicznych. Zajęcia te były prowadzone dla studentów informatyki, a także dla tych z kierunku informatyka i ekonometria. I to przede wszystkim dla studentów kierunków informatycznych przeznaczona jest ta książka. Zawiera ona również wiadomości bardziej zaawansowane, przydatne dla doktorantów i zaawansowanych programistów, dając im teoretyczne podstawy do studiowania algorytmów.

• Indukcja i rekurencja
• Rozmieszczenia i permutacje
• Kombinacje i podziały
• Grafy i drzewa
• Algorytmy grafowe
• Struktury kombinatoryczne
• Systemy i algorytmy zachłanne

Matematyka dyskretna bez tajemnic

Celem pracy była ocena właściwości populacji B. pendula rosnącej w warunkach zróżnicowanej antropopresji z uwagi na: wybrane cechy life history (np.: parametry wielkości, biomasy osobników, ocena płodności osobników), określenie kondycji osobników brzozy, ocenę czynników abiotycznych i biotycznych odpowiedzialnych za rozmieszczenie siewek w przestrzeni. Do badań wybrano brzozę brodawkowatą gatunek siedliskotwórczy o szerokiej skali ekologicznej, odporny na zanieczyszczenia środowiska. Badania prowadzono w latach 2005–2008 oraz 2009–2010 na 4 powierzchniach badawczych różniących się stopniem antropopresji.

Wyniki prezentowanej pracy mogą stanowić nowe źródło wiedzy na temat sposobu kształtowania się pokrywy roślinnej, która zasiedla zdegradowane tereny nieużytków poprzemysłowych. Tylko rezultaty długoterminowych badań nad procesami zasiedlania przez poszczególne gatunki zwałów poprzemysłowych mogą ułatwić prace planistyczne związane z rekultywacją i zagospodarowaniem takich obiektów.

"Nerwy w las" Katarzyna Simonienko LIVE >> ZOBACZ

Zabierz swoje stresy na spacer wśród zieleni

Postęp cywilizacyjny ma różne oblicza: z jednej strony podnosi jakość i komfort życia, z drugiej - generuje sporo zagrożeń, prawie lub całkowicie nieznanych naszym przodkom. Z presji, wiecznego pośpiechu, samotności w tłumie wyrastają: stres, depresja, wypalenie. Stajemy się nerwowi, nadpobudliwi, a to przekłada się na funkcjonowanie organizmu, który traci swoją naturalną odporność, słabnie i szybciej się starzeje.

W mniejszym lub większym stopniu wszyscy jesteśmy narażeni na wpływ negatywnych aspektów współczesnego stylu życia. Stąd popularność produktów i zjawisk, które opisuje się jako "eko", "naturalne", "slow" itp. Często wynika ona jedynie z mody lub jest efektem kampanii marketingowej - trudno wówczas mówić o rzeczywistym wpływie tych produktów na zdrowie. W gąszczu tego rodzaju propozycji znaleźć można tylko jedno niezawodne antidotum: las. Każdy zna kojące uczucie spokoju, które ogarnia człowieka niemal natychmiast, gdy zanurzy się w leśną gęstwinę. Autorka książki przekonuje, że taka reakcja jest zupełnie naturalna - przez setki tysięcy lat nasze mechanizmy obronne kształtowały się w warunkach, którym bliżej do puszczy niż zatłoczonego miasta. Gdy wchodzimy między drzewa, podświadomość podpowiada nam, że oto wracamy do naturalnego habitatu.

Książka Nerwy w las pomoże Ci zrozumieć, na czym polega terapia lasem, dlaczego las dobrze wpływa na kondycję psychofizyczną i w jaki sposób oddziałuje na zmysły, psychikę, pracę mózgu czy odporność. Poznasz także różne rodzaje leśnej aktywności, dostosowane do każdej pory roku i zmiennych warunków.

Las jest ogromną, mądrą księgą, z której możemy nauczyć się wielu potrzebnych rzeczy. Jest dziełem sztuki oryginalnym i niepodrabialnym. Żywym organizmem, apteką, namacalnym układem światów bąbelkowych i przyjacielem. Workiem baśni, źródłem archetypów, lęków i pokrzepień. Kontekstem.

fragment książki

Las - miejsce tajemnicze, czasem trochę straszne, ale częściej przyjazne, dające schronienie i, jak się okazuje, leczące. Książka dr Katarzyny Simonienko odkrywa różne oblicza lasu, autorka prowadzi nas za rękę i przybliża nam jego niezwykłe właściwości i wpływ na nasze życie.

prof. dr hab. n. med. Agata Szulc - psychiatra, kierownik Kliniki Psychiatrycznej Wydziału Nauki o Zdrowiu WUM

Książka Nerwy w las autorstwa dr Katarzyny Simonienko jest głęboko zanurzona we współczesnym życiu każdego z nas. To stanowczo nie jest jednowymiarowy poradnik oferujący uproszczone i nierealistyczne rozwiązania problemów codziennego życia typu: idź do lasu i poczuj magię drzew. To dzieło, które opisuje sieć ukrytych połączeń wymienionych obszarów wiedzy, tka kobierzec nieznanych nam i nieoczywistych połączeń, aby doradzać, leczyć, oferować pomoc.

Dr n. med. Sławomir Murawiec - psychiatra, psychoterapeuta, redaktor naczelny kwartalnika "Psychiatria"

Puszcze, bory i lasy. Bagna i góry. Rzeki, jeziora i powiew wiatru. To najcenniejsze dary, jakie dała nam matka natura. Aby zrozumieć samego siebie, odkrywaj tajemnice przyrody ,a zjednoczenie się z nią pozwoli Ci dotrzeć do wnętrza własnej duszy. Naprawdę warto.

Darek Karp "Szary Wilk"- przyrodnik, pisarz i fotograf natury, pracownik Biebrzańskiego Parku Narodowego, od urodzenia związany z Bagnami Biebrzańskimi i Puszczą Augustowską

C# jest nowoczesnym i elastycznym językiem programowania. Aby w pełni skorzystać z jego zalet, trzeba płynnie posługiwać się dostępnymi w nim strukturami danych i algorytmami, pozwalają one bowiem na efektywnie organizowanie danych i mają znaczący wpływ na wydajność aplikacji. Z punktu widzenia programisty kluczowe jest ich właściwe zaimplementowanie: wybór właściwej struktury danych i związanego z nią algorytmu stanowi o jakości tworzonego kodu. Na przykład w celu wykonywania wysokowydajnych operacji na zbiorach warto użyć zbioru haszowanego. Inne konstrukcje umożliwiają rozwiązywanie kolejnych problemów.

Dzięki tej książce nauczysz się używania struktur danych i implementacji najważniejszych algorytmów w języku C#. Najpierw zapoznasz się z najprostszymi strukturami danych o swobodnym dostępie - z tablicami oraz listami. Wyjaśniono tu również działanie struktur danych o dostępie sekwencyjnym, opartych na stosach i kolejkach. Przedstawiono zastosowanie słowników, dzięki którym można mapować klucze na wartości i prowadzić szybkie wyszukiwanie. Przystępnie opisano korzystanie z najbardziej zaawansowanych konstrukcji, takich jak drzewo binarne, binarne drzewo poszukiwań, drzewo samorównoważące się i kopiec. W końcowej części książki znajdziesz ciekawą analizę stosowania grafów i związanych z nimi algorytmów, takich jak przeszukiwanie grafu, minimalne drzewo rozpinające, kolorowanie węzłów oraz znajdowanie najkrótszej ścieżki.

Najciekawsze zagadnienia ujęte w książce:

• różne typy danych w C#: wartościowe i referencyjne
• tablice i listy oraz algorytmy sortowania
• operacje na zbiorach oraz wbudowany typ HashSet
• struktury drzewiaste i kopce: binarne, dwumianowe oraz Fibonacciego
• algorytmy oparte na grafach, w tym algorytm Dijkstry

C#. Liczy się algorytm i odpowiednia struktura danych!

Książka zdobyła wyróżnienie w kategorii publikacji edukacyjnych w Konkursie na Najlepszą Polską Książkę Informatyczną 2017r. organizowanym przez Polskie Towarzystwo Informatyczne.

---

Przekonaj się, że algorytmy to nic trudnego!

• Naucz się tworzyć i zapisywać algorytmy
• Poznaj rozwiązania klasycznych problemów
• Odkryj praktyczne zastosowania algorytmiki

Algorytm to opis w postaci skończonego ciągu jednoznacznie zdefiniowanych kroków, które należy wykonać, aby uzyskać rozwiązanie postawionego problemu lub osiągnięcie zamierzonego celu.To pojęcie kojarzy się głównie z naukami ścisłymi, takimi jak informatyka czy matematyka, ale algorytmy jako instrukcje lub przepisy odnajdziesz dosłownie wszędzie: to one sterują pracą automatów do kawy oraz domowych pralek, to nimi kierujesz się, pisząc wiadomości tekstowe, wypłacając gotówkę z bankomatu, a nawet wiążąc buty, wreszcie to one umożliwiają Ci ugotowanie potraw, które mają pożądany i powtarzalny smak. Aby algorytmy były skuteczne, zwłaszcza te wykonywane przez komputer, muszą być jednak właściwie skonstruowane i zrealizowane, to zaś wymaga odpowiedniej wiedzy.
Wiedzę tę zdobędziesz dzięki doskonałej książce Macieja M. Sysły pt. Algorytmy. Używając prostego języka i różnorodnych przykładów, jej autor przedstawia podstawowe pojęcia algorytmiki na tle historycznym, różne sposoby zapisu algorytmów oraz przykłady ich praktycznych zastosowań. Niezależnie od tego, czy planujesz karierę informatyka, czy tylko lubisz rozwiązywać zagadki logiczne, umiejętności porządkowania zbiorów, przeprowadzania obliczeń matematycznych, a ogólniej – myślenia algorytmicznego i komputacyjnego z pewnością bardzo Ci się przydadzą, a praktyczne zadania i problemy do rozwiązania skutecznie pomogą Ci utrwalić nabyte wiadomości oraz ułatwią zmagania z przyszłymi wyzwaniami.
W książce Algorytmy znajdziesz:

• Sposoby przedstawiania problemów i algorytmów
• Algorytmy liniowe i z rozgałęzieniami
• Algorytmy iteracyjne i rekurencyjne
• Metody porządkowania i analizy danych
• Przykłady klasycznych algorytmów
• Analizę poprawności i złożoności prezentowanych algorytmów

Odkryj piękno algorytmiki i naucz się znajdować proste rozwiązania złożonych problemów

Świetnym uzupełnieniem Algorytmów jest druga książka tego samego autora pt. Piramidy, szyszki i inne konstrukcje algorytmiczne, w której autor skoncentrował się na życiowych przykładach zastosowania algorytmów pochodzących wprost z otaczającego nas świata.

JavaScript i jQuery - fantastyczny duet w każdej aplikacji!

• Poznaj technologię JavaScript i wykorzystaj jej kolosalne możliwości
• Ułatw sobie pracę za pomocą elastycznych narzędzi z biblioteki jQuery i jQuery UI

Technologia JavaScript nie od dziś jest uważana za potężne narzędzie, doskonale wpasowujące się w sposób działania aplikacji internetowych po stronie serwera. To zaś jest zaleta nie do przecenienia w czasach, gdy przez globalną sieć przesyłane są niewiarygodnie wielkie ilości danych, a internet w zasadzie służy do załatwiania wszelkich codziennych spraw. Każda współczesna aplikacja internetowa musi zapewniać szybki transfer i bezpieczeństwo danych, a także oferować użytkownikom końcowym wygodny interaktywny widok, wraz z możliwością otwierania i wprowadzania danych na różnych urządzeniach. Połączenie JavaScriptu i jQuery pozwala osiągnąć taki stan rzeczy bez nadmiernego obciążania sieci i serwerów.

W tej książce znajdziesz informacje o technologii JavaScript oraz bibliotekach jQuery oraz jQuery UI, które umożliwiają tworzenie interaktywnych widoków aplikacji internetowych. Dowiesz się więcej o składni języka JavaScript i zapewnianiu interakcji z różnymi elementami strony oraz o tworzeniu i wykorzystywaniu bibliotek skryptów. Nauczysz się zmieniać właściwości różnych elementów witryny, odkryjesz, do czego służą formularze i obiekty wbudowane, a ponadto zrozumiesz, jak ważną rolę w procesie projektowania i implementowania aplikacji internetowych odgrywają biblioteki jQuery i jQuery UI. Warto, przekonaj się sam!

• Konfiguracja obsługi JavaScriptu i biblioteki skryptów
• Debugowanie kodu w JavaScripcie
• Dostęp do wybranych elementów stron internetowych
• Obsługa zdarzeń i drzewo DOM
• Tabele danych, źródła XML oraz pętla for in
• Formularze, obiekty wbudowane i animacje
• Podstawy jQuery: selektory, zdarzenia, programowanie asynchroniczne
• Zaawansowane aspekty jQuery: animacje, formularze, AJAX, wtyczki i rozszerzenia
• jQuery UI: wtyczki, interakcja z komponentami oraz zaawansowane efekty animacji

Interaktywna strona WWW? Tylko z JavaScriptem i jQuery!

C++ to dojrzały język programowania o wielu różnych zastosowaniach. Inżynier oprogramowania, który chce w pełni skorzystać z jego zalet, powinien płynnie posługiwać się dostępnymi w tym języku strukturami danych i algorytmami. W ten sposób łatwiej można rozwiązywać konkretne problemy. Zastosowanie odpowiedniej struktury danych oraz algorytmu jest również ważne z punktu widzenia wydajności działania kodu, co bezpośrednio przekłada się na szybkość pracy aplikacji. Bez dogłębnego zrozumienia tych zagadnień bardzo trudno nauczyć się biegle programować w C++.

Dzięki tej książce dowiesz się, na czym polega implementacja klasycznych struktur danych i algorytmów w C++. Znajdziesz tu również przystępne wprowadzenie do podstawowych konstrukcji językowych oraz do korzystania z zintegrowanego środowiska programistycznego (IDE). Ponadto dowiesz się, w jaki sposób przechowywać dane za pomocą list wiązanych, tablic, stosów i kolejek, a także jak zaimplementować algorytmy sortowania, takie jak sortowanie szybkie i sortowanie przez kopcowanie, oraz algorytmy wyszukiwania, takie jak wyszukiwanie liniowe czy binarne. Kolejnym ważnym zagadnieniem ujętym w książce jest wysoka wydajność algorytmów operujących na ciągach znakowych i strukturach mieszających, jak również analiza algorytmów siłowych, zachłannych i wielu innych.

Najciekawsze zagadnienia ujęte w książce:

• podstawy C++, w tym kontrola przepływu kodu i abstrakcyjne typy danych
• listy, listy wiązane, stosy i kolejki
• algorytmy sortowania, w tym bąbelkowe, przez selekcję, wstawianie, scalanie
• tworzenie hierarchicznej struktury drzewa
• praktyczne aspekty implementacji algorytmów

C++. O jakości kodu decyduje algorytm i odpowiednia struktura danych!

„Lustro pełne zakamarków” to opowieść o tym, co najważniejsze
– o miłości i przemijaniu.
I o tym, że miłość babci trwa, nawet jeśli czas się skończył.

Bo jesteśmy
z kobiet, które były przed nami
i dla kobiet, które będą po nas.
Prababki dają siłę,
wnuczki dają nadzieję.

• Jak utworzyć obiekt w formacie JSON?
• Jak podzielić kod na moduły?
• Jak korzystać z transmisji synchronicznej?

Pracujesz z Ajaksem? Ugrzązłeś przy rozwiązywaniu trudnego problemu, z którym nie możesz sobie poradzić? Potrzebujesz szybkiej podpowiedzi? Chciałbyś poszerzyć swoją wiedzę? Właśnie dla Ciebie opracowaliśmy rewelacyjne rozwiązanie - "Tablice informatyczne. Ajax". Znajdziesz tu wszystko, czego potrzebujesz, aby - bez przeglądania wielu książek - tworzyć nowoczesne, interaktywne aplikacje. Błyskawicznie dowiesz się między innymi, co oznaczają poszczególne kody, jak tworzyć węzły zwykłe i tekstowe, w jaki sposób manipulować elementami drzewa DOM, a także, jak postępować w przypadku dłuższych procedur obsługi.

"Tablice informatyczne. Ajax" w zwięzły i jasny sposób prezentują praktyczne rozwiązania rozmaitych problemów związanych z tworzeniem aplikacji za pomocą tej technologii.

• Obsługa transmisji
• Umieszczanie skryptów w kodzie
• Obiekt XMLHttpRequest
• Tworzenie obiektów
• Metody GET i POST
• Kodowanie parametrów
• Współpraca z przeglądarką
• Bezpośrednie manipulowanie węzłami dokumentu
• Problem pamięci cache
• Obsługa zdarzeń
• AJAX i XML
• AJAX i PHP
• Kod przesyłany z serwera

Wykorzystaj dane z sieci do własnych potrzeb!

Internet to nic innego jak gigantyczny zbiór danych. Każdy, kto znajdzie sposób na ich umiejętne wykorzystanie, ma szansę zbudować aplikację, która odniesie światowy sukces. Serwisy randkowe, portale społecznościowe, porównywarki cen — to tylko drobna część serwisów, które możesz wykorzystać przy tworzeniu nowej usługi. Jak analizować dane i wyciągnąć wnioski? Na wiele podobnych pytań odpowiada ta jedyna w swoim rodzaju książka.

W trakcie lektury poznasz najlepsze sposoby filtrowania danych, tworzenia rekomendacji, wykrywania grup oraz wyszukiwania i klasyfikowania. Na kolejnych stronach znajdziesz bogaty zbiór informacji poświęconych algorytmom analizującym dane. Ponadto będziesz mieć możliwość zapoznania się z różnymi sposobami optymalizacji, modelowania przy użyciu drzew decyzyjnych oraz tworzenia modeli cenowych. Książka ta w rękach wprawnego programisty może stanowić niesamowite narzędzie. Otwiera wrota do świata pełnego danych i zależności pomiędzy nimi!

Dzięki tej książce:

• poznasz najlepsze i najskuteczniejsze algorytmy do analizy danych
• zbudujesz model cen
• nauczysz się korzystać z drzew decyzyjnych
• zastosujesz dane z sieci do budowy nowych usług

Wyciągnij właściwe wnioski z posiadanych danych!

„Brawo! Nic lepszego nie przychodzi mi na myśl w przypadku programisty, który zaczyna dopiero przygodę z opisanymi w książce algorytmami i metodami. Sam (jako stary »wyjadacz« od sztucznej inteligencji) sięgnąłbym po nią w pierwszej kolejności, żeby odświeżyć swoją znajomość szczegółów.”

Dan Russell,
główny specjalista ds. technologii, firma Google

„W książce Toby’ego w znakomity sposób dokonano rozbicia złożonego zagadnienia dotyczącego algorytmów uczenia maszynowego na praktyczne i łatwe do zrozumienia przykłady, które mogą być bezpośrednio używane do analizowania interakcji społecznościowej w obecnym internecie. Jeśli ta książka trafiła w moje ręce dwa lata wcześniej, zaoszczędziłbym mój cenny czas, gdy podążałem bezowocnymi ścieżkami.”

Tim Wolters,
szef ds. technologii, firma Collective Intellect

Tematyka tego numeru obejmuje dość zróżnicowaną problematykę, która przynajmniej po części dotyczy geologii i górnictwa. Jeden z artykułów dotyczy wydobywania kopalin z wód powierzchniowych. Autor wskazuje tu na niekorzystne rozwiązania w tym zakresie, związane z tym, że wydobywający kopaliny z wód powierzchniowych powinien uzyskać zarówno pozwolenie wodnoprawne, jak i koncesję. Kolejny „górniczy” tekst dotyczy ocen oddziaływania przedsięwzięć geologicznych i górniczych na obszary Natura 2000. Warto polecić również tekst o odpowiedzialności za szkody wyrządzone robotami geologicznym niewymagającymi koncesji. Tu Autor ukazuje problemy związane z jej poniesieniem na podstawie Prawa geologicznego i górniczego, występujące wskutek tego, że w przypadku takich robót nie zawsze zespół urządzeń posiada status zakładu górniczego, a podejmowane działania nie są rozumiane jako jego ruch prowadzony przez przedsiębiorcę. Z zakresu szeroko rozumianej ochrony przyrody warto wskazać na trzy artykuły. Pierwszy z nich dotyczy ochrony rezerwatowej w lasach. Ciekawie przedstawia się również tekst poświęcony ewolucji powszechnej ochrony drzew i krzewów spowodowanej radosną twórczością ustawodawcy określaną mianem „Lex Szyszko”. Wreszcie trzeci z artykułów przybliża kwestie związane z kontrolą przestrzegania przepisów na terenie dwóch obszarowych form ochronnych, tj. parku narodowego i rezerwatu przyrody. Przygotowano również sprawozdanie z konferencji pt. „Prawne instrumenty ochrony powietrza”, która odbyła się 20 kwietnia 2018 r., na Wydziale Prawa i Administracji Uniwersytetu Śląskiego w Katowicach. Z opracowań ogólnych warto zwrócić uwagę na recenzję monografii zatytułowanej Rozważania o... (Katowice 2018). Tradycyjnie Czytelnik znajdzie w czasopiśmie kolejną część komentarza do ustawy Prawo geologiczne i górnicze. Tym razem do art. 13–17 tego aktu.

English for Landscape Architecture jest skryptem przeznaczonym dla studentów kierunku Architektura krajobrazu. Publikacja składa się z ośmiu jednostek traktujących o podstawach ogrodnictwa, różnych typach ogrodów (skalniaki, ogrody bagienne, zielone miejsca stworzone z roślin hodowanych w donicach, ogrody japońskie), drzewach i ich roli w projektowaniu przestrzeni, pożytecznych owadach i szkodnikach roślin. Materiał wzbogacony jest o elementy botaniki, jak budowa kwiatu, typy kwiatostanów, kształty liści, angażując użytkowników do prób rozpoznawania tychże w kontekście przedstawionych w publikacji roślin. Całość ma na celu aktywizację słownictwa niezbędnego przyszłym architektom krajobrazu, zarówno podczas zajęć językowych, jak i w formie nauki samodzielnej.

Obierz kurs na... eksplorację danych

Żyjemy w świecie informacji. Przewagę w nim ma ten, kto dysponuje pożądanymi informacjami i (równocześnie) potrafi z nich zrobić odpowiedni użytek. Ten pierwszy etap - pozyskiwanie danych - w erze cyfrowej jest związany z czerpaniem ich z baz danych i odkrywaniem prawidłowości kryjących się w tym, co wydobywa się z hurtowni danych. Tym właśnie jest data mining (inaczej: eksploracja danych). Wraz z rozwojem dużych baz danych proces ten zyskał szerokie zastosowanie w wielu dziedzinach życia, od nauki po biznes. Opierając się na eksplorowaniu i analizie danych, firma może choćby lepiej poznać zwyczaje i preferencje swoich klientów, a dzięki temu przygotować dla nich atrakcyjniejszą ofertę czy przyjaźniej się z nimi komunikować.

Na rynku jest dostępnych wiele programów, które pozwalają na przeprowadzenie pełnego modelu procesu data mining. Istotnym etapem jest tu znajomość metod i algorytmów, z których można skorzystać przy rozwiązywaniu danego problemu. Ogólną wiedzę praktyczną w tym zakresie daje nauka modelowania z programem R. Zastosowanie danego algorytmu wymaga „świadomego” użytkownika, a nie jedynie użycia gotowego okna dialogowego i kliknięcia przycisku OK. Nasz kurs ma na celu przybliżenie zagadnień związanych z algorytmami dataminingowymi w praktycznym modelowaniu z zastosowaniem języka R. Zdobyte podczas szkolenia umiejętności można wykorzystać od razu w swojej pracy lub potraktować jako bazę lepszego zrozumienia specjalistycznego oprogramowania w obszarze data mining.

Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia

W ramach proponowanego przez nas kursu między innymi:

• Dowiesz się, czym jest data mining i jak działa model procesu eksploracji danych CRISP-DM
• Przyjrzysz się procesom związanym z pracą z danymi: imputacji wartości NA w danych, skalowaniu/normalizacji danych
• Zrozumiesz, czym są statystyki opisowe, statystyki opisowe w grupach
• Zagłębisz się w problemy związane z klasyfikacją, prawdopodobieństwem i macierzą pomyłek
• Poznasz tematy związane z drzewem decyzyjnym

Co więcej...

• Nauczysz się modelować dane za pomocą metody k-średnich i metody aglomeracyjnej

Data mining. Kurs video. Eksploracja danych z językiem R kończy się na poziomie podstawowym. Pozwala zrozumieć ideę procesu data mining, przybliża także najpopularniejsze algorytmy obliczeniowe w klasyfikacji i clusteringu (analizie skupień). Jeśli chodzi o część praktyczną, celem szkolenia jest nauczyć Cię stosowania algorytmów z udziałem języka R. Co istotne, by w pełni skorzystać z kursu, musisz znać podstawy tego języka.

W świecie, w którym informacja jest złotem...

Zdobytą na kursie wiedzę warto od razu zastosować w praktyce. Będzie z pewnością przydatna dla osób pracujących albo starających się o pracę na stanowisku analityka danych, junior data scientist, analityka BI (business intelligence) itd. Szkolenie da słuchaczowi solidne podstawy do tego, aby bez problemu zgłębiać wiedzę i umiejętności w zakresie data mining z uwzględnieniem dowolnej właściwie dziedziny nauki i biznesu: od ekonomii, przez inżynierię, aż po medycynę. Znajomość przedstawionych w kursie zagadnień przyda się również studentom - szczególnie w ramach przedmiotów ilościowych, opartych na wyciąganiu wiedzy z danych.

Obierz kurs na... machine learning!

Uczenie maszynowe obejmuje techniki wykorzystywane najczęściej w obszarze określanym mianem sztucznej inteligencji — a właśnie ona jest w tej chwili jednym z głównych kierunków rozwoju technologicznego branży IT. Niesamowite jest to, że po odpowiednim przekształceniu wiele problemów praktycznych, inżynierskich czy też biznesowych można rozwiązać właśnie z użyciem uczenia maszynowego. Można dzięki niemu wyszukiwać zdjęcia, na których znajdują się te same lub podobne obiekty, klasyfikować teksty z danej dziedziny, szacować, jak potoczy się kariera absolwenta szkoły i jaki kolejny produkt klient umieści w koszyku. Rozwiązania takich problemów są źródłem budowania wartości właściwie w każdej branży, w której nastąpiła już choćby minimalna cyfryzacja.

Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek pomoże Ci zorientować się w najważniejszych kwestiach dotyczących uczenia maszynowego i poznać techniki budowania praktycznych modeli, pozwalających swobodnie poruszać się w dużych zbiorach danych i wyłuskiwać z nich potrzebne informacje.

Wgryź się w podstawy uczenia maszynowego i wykorzystaj je już dziś — ta rewolucja dzieje się naprawdę!

Czego nauczysz się podczas naszego profesjonalnego szkolenia?

• Zainstalujesz i skonfigurujesz środowisko Anaconda.
• Nauczysz się korzystać z Google Colaboratory.
• Poznasz dobre praktyki w uczeniu maszynowym (w tym metody projektowe).
• Zobaczysz, jak wygląda wczytywanie danych i manipulowanie nimi za pomocą biblioteki Pandas.
• Wykorzystasz modele zaimplementowane w bibliotece Scikit-Learn (sklearn) do rozwiązania problemów:

1. klasyfikacji,
2. regresji,
3. redukcji wymiaru,
4. poszukiwania skupień.

• Zbudujesz modele sieci neuronowych w bibliotece Keras/Tensorflow (w tym modele sieci konwolucyjnych i rekurencyjnych).
• Sprawdzisz, jak wykorzystać biblioteki MLextend do analiz asocjacji.

W kolejnych krokach opanujesz technikę transfer learningu, dokonasz optymalizacji hiperparametrów modeli i odkryjesz, jak działa konteneryzacja rozwiązań z użyciem Dockera.

Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek zakończysz na poziomie podstawowym, ale Twoja wiedza zwiększy się zdecydowanie. Bezpośrednio dzięki umiejętnościom zdobytym w czasie kursu będziesz potrafił zbudować takie rozwiązania jak: klasyfikator obrazów (na przykład rozpoznający, że na obrazie z kamery bezpieczeństwa pojawił się jakiś konkretny obiekt), klasyfikator tekstów (na przykład pozwalający zaklasyfikować wiadomości do odpowiedniej kategorii), model do prognozy zjawisk obserwowanych w czasie (na przykład prognozujący liczbę samochodów, które przejeżdżają dany odcinek drogi), model mierzący różne wartości liczbowe na podstawie obrazów (na przykład taki, który jest w stanie stwierdzić, jak bardzo nachylony jest obiekt znajdujący się na zdjęciu), model pozwalający wyszukiwać obiekty o podobnych cechach (na przykład zdjęcia zawierające podobne obiekty).

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Sztuczna inteligencja w połączeniu z rozwojem narzędzi big data, usług chmurowych i stopniowym zwiększaniem mocy obliczeniowej nawet komputerów klasy PC coraz szybciej przekształca branżę IT. Dzięki temu, że należące do niej wielkie firmy udostępniły na zasadach open source wiele narzędzi i bibliotek, które pozwalają na szybkie i sprawne budowanie rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym, rozwój tej dziedziny przyspiesza jeszcze bardziej.

Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek pozwoli Ci odkryć najważniejsze techniki uczenia maszynowego i dostosować modele do Twoich celów. Oprócz przykładów zastosowania klasyfikacji z użyciem płytkiego i głębokiego uczenia maszynowego oraz zastosowania regresji znajdziesz tu przykłady uczenia nienadzorowanego, optymalizacji hiperparametrów oraz konteneryzacji wytrenowanych modeli za pomocą Dockera.

Przyjmij zaproszenie do świata AI!

Trudno określić, jak będzie się rozwijać uczenie maszynowe w przyszłości, jednak pewne jest, że przynajmniej w najbliższych latach będzie to dziedzina znajdująca coraz więcej praktycznych zastosowań. Zaobserwować można postępującą „demokratyzację” uczenia maszynowego — narzędzia stają się coraz łatwiejsze w użyciu, dostępne są już wytrenowane modele, które dzięki technice transfer learningu łatwo jest zaprząc do rozwiązywania własnych problemów, a usługi chmurowe, oferujące możliwość użycia komputerów o dużej mocy obliczeniowej, mają na tyle przystępne ceny, że każda firma czy nawet osoba prywatna może sobie pozwolić na korzystanie z tych narzędzi. To wszystko powoduje, że wiele osób pragnie jak najszybciej poznać techniki związane z uczeniem maszynowym i ze sztuczną inteligencją.
Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek to najlepszy wstęp do praktycznego zastosowania metod zdecydowanie ułatwiających pracę z dużymi zbiorami danych. Po tym kursie już nigdy nie będziesz musiał ręcznie szukać igły w stogu siana.

Tylko dla wtajemniczonych

W 2020 roku firma OpenAI udostępniła API do modelu GPT-3, którego najobszerniejsza wersja zawiera przeszło 170 miliardów parametrów (dla porównania: modele omawiane podczas szkolenia Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek mają maksymalnie kilkadziesiąt milionów parametrów). Okazuje się, że tak duży model, wytrenowany na ogromnym zbiorze tekstów, zaczyna mieć już pewne cechy, których spodziewać by się można po przyszłych modelach „ogólnej sztucznej inteligencji” — potrafi rozwiązywać zadania, do których nie został bezpośrednio wytrenowany. Jego możliwości są oczywiście nadal bardzo dalekie od możliwości ludzkiego mózgu, jednakże jego potencjalne praktyczne zastosowania są przeogromne, wręcz przełomowe. Obecnie dostęp do modelu GPT-3 jest możliwy jedynie przez API udostępniane beta testerom, ale gdy tylko dostęp ten stanie się powszechny, warto poeksperymentować z tym modelem i sprawdzić jego działanie.

Jak zrozumieć działanie modeli klasyfikacji w Pythonie?

Czym jest dla nas zapach? To wspomnienie przywołujące obrazy z dzieciństwa, podróży, przypominające osoby, sytuacje. To osobiste odczucie owiane tajemniczością, które tak trudno opisać. Ma moc wyzwalania emocji, choć nie możemy go zobaczyć, dotknąć, a jedynie poczuć. To niematerialne dziedzictwo każdego zakątka świata, które oprowadza podróżnych po miejscach kultu, restauracjach, ogrodach. […] Najmocniej działają na nas zapachy, którymi nie oddychamy na co dzień.

Zapach to jednocześnie najtrudniejsze do opisania w książce wrażenie zmysłowe. Mimo to „Perfumy, attar i bakhur” to książka przepełniona zapachami. Zabierze Czytelnika w zapachową podróż w czasie i przestrzeni, przybliży historię perfum i kadzideł, składniki wykorzystywane w perfumerii, zwyczaje „zapachowe” funkcjonujące na Półwyspie Arabskim, a wreszcie przekaże podstawy wiedzy, jak stworzyć własną kompozycję zapachową oraz jak wybierać perfumy i nie dać się oszołomić feerią aromatów.

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.

Może w to nie uwierzysz, ale wystarczy znaleźć piętnaście minut dziennie, by poczuć się dużo lepiej, spokojniej, zdrowiej. Masz wolny kwadrans? Jeśli tak, potrzebne Ci będą jeszcze tylko: mata albo dywanik, niekrępujący ruchów strój, pasek (może być taki do szlafroka) i trochę dobrych chęci. Oraz Joga. Kurs video. Poziom pierwszy. Podstawowe asany na dobry początek! Joga z definicji oznacza „łączenie” i jest wspaniałym narzędziem pozwalającym uświadomić sobie, że ciało, umysł i duch stanowią jedność. Łączy je nierozerwalna więź. Świadomość tego faktu i umiejętność korzystania z tej wiedzy pozwalają osiągnąć życiową równowagę.
Badania wykazały, że joga wspaniale wpływa nie tylko na kondycję psychiczną i umysłową, lecz także na stan zdrowia ćwiczących. Poprawia wytrzymałość i odporność organizmu, wzmacnia mięśnie, redukuje bóle kręgosłupa. Dzięki jodze spada masa ciała, reguluje się metabolizm i usprawnia praca narządów wewnętrznych. A że w zdrowym ciele zdrowy duch, jogini mówią o sobie, że mają więcej energii, lepiej śpią, pozytywniej myślą i potrafią się skuteczniej dystansować wobec negatywnych wydarzeń.

Co Cię czeka podczas szkolenia?

Dzięki naszemu krótkiemu kursowi zwiększysz świadomość swojego ciała, ponieważ stopniowo i w sposób zrównoważony rozwinie się Twoja siła i elastyczność. Zaczniesz obserwować swoje reakcje na głębszym poziomie i dowiesz się, jak zmieniając ułożenie ciała i oddech, zmienić stan umysłu. Zatem do dzieła!

UX Design. Projektowanie aplikacji dla urządzeń mobilnych

User experience (UX), czyli wrażenie użytkownika, w ogromnym stopniu decyduje o sukcesie produktu cyfrowego. Przed przystąpieniem do właściwego pisania aplikacji warto zastosować wywodzące się z UX techniki analizy rzeczywistych potrzeb użytkowników. W ten sposób łatwiej jest tworzyć produkty, z których użytkownik będzie korzystał z przyjemnością. Odpowiadanie na potrzeby odbiorcy - poprzez staranne projektowanie interakcji z użytkownikiem - jest szczególnie istotne w przypadku aplikacji mobilnych. UX pozwala znacznie obniżyć ryzyko porażki i zaoszczędzić czas podczas projektowania.

Ta książka jest praktycznym wprowadzeniem do projektowania efektownych aplikacji mobilnych. Zaproponowano tu techniki odpowiednie dla wczesnych etapów rozwoju aplikacji, pozwalające na skrócenie czasu prac projektowych i zmniejszenie ryzyka. Sporo uwagi poświęcono testowaniu pomysłów, ich wyborowi i dopracowywaniu. Opisano techniki korzystania z prototypów o niskiej i wysokiej wierności z wykorzystaniem profesjonalnego oprogramowania narzędziowego, a także wyjaśniono wady i zalety ich poszczególnych rodzajów. Przedstawiono podstawowe sposoby i etapy procesu testowania. Co istotne, zaprezentowane w książce idee i techniki można zastosować niezależnie od wielkości budżetu przeznaczonego na projekt.

Najważniejsze zagadnienia:

• zasady projektowania i budowy scenariuszy
• badanie potrzeb użytkowników
• korzystanie ze szkiców, wzorców mobilnych, szkieletów i makiet
• narzędzia do prototypowania: Tumult Hype i Framer Studio
• testowanie prototypu z udziałem użytkowników

Zrób na użytkowniku najlepsze wrażenie!

Obierz kurs na... przyszłość

Powszechna cyfryzacja nie dotyka jedynie wybranych gałęzi przemysłu, ale dosłownie przeniknęła nasze życie niemal w każdym aspekcie. Skutkiem tego procesu jest pojawienie się ogromnej ilości danych, które, odpowiednio wykorzystane, stanowią nowy rodzaj materii w nieprzerwanym cyklu postępu. Uczenie maszynowe stało się jednocześnie obszarem szczególnego zainteresowania ze strony zarówno firm, jak i uczelni. Dzięki specjalnym algorytmom i technikom możliwe stało się wykorzystanie zasobów, jakimi są dane, do opracowywania rozwiązań poprawiających efektywność w wielu dziedzinach: od robotyki, przez medycynę, aż po rozrywkę.

Przykładami rozwiązań, które już dziś wykorzystują uczenie maszynowe, są chociażby silniki rekomendacyjne działające na platformach takich jak YouTube, Netflix, Spotify czy Amazon. Silniki te skutecznie dobierają treści, tak że wokół produktów tworzą się całe społeczności wiernie oddanych klientów. To wszystko dzieje się obecnie. W niedalekiej przyszłości wiele - także dość skomplikowanych - czynności zostanie zautomatyzowanych. Zawody, również te potencjalnie wymagające wysokich kwalifikacji, nawet jeśli nie będą w całości wykonywane przez maszyny, będą przez nie wspomagane. Jest niemal pewne, że specjaliści między innymi w dziedzinie uczenia maszynowego, którzy już dziś są intensywnie poszukiwani, staną się jeszcze bardziej pożądani w przyszłości. Dołącz do ich grona!

Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia?

Dzięki temu kursowi video:

• pojmiesz istotę działania algorytmów uczenia maszynowego,
• zrozumiesz związek pomiędzy podstawą matematyczną a implementacją tych algorytmów i w razie czego będziesz umiał napisać je od zera (także w języku innym niż Python),
• dowiesz się, jak korzystać z popularnych i sprawdzonych bibliotek dedykowanych uczeniu maszynowemu: scikit-learn oraz Keras,
• stworzysz własny silnik rekomendacyjny,
• poprawnie przeprowadzisz proces przygotowania danych oraz trenowania modelu,
• ocenisz, który algorytm najlepiej sprawdzi się w rozwiązaniu danego problemu, a który może doprowadzić do niepożądanych efektów,
• opanujesz wiedzę, która pozwoli Ci szacować skuteczność modeli oraz diagnozować problemy związane z procesem uczenia maszynowego.

Co więcej...

• ukończywszy kurs, będziesz w stanie właściwie podejść do pracy z różnymi typami danych w kontekście uczenia maszynowego, jak również przenieść sporą część tej wiedzy poza obszar Pythona.

Data science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego kończy się na poziomie średnio zaawansowanym, a nawet nieco wyżej, jeśli chodzi o wiedzę i umiejętności, jakich wymaga się na przykład od analityka biznesowego, naukowca, inżyniera danych czy webdevelopera. Natomiast jeśli mowa o wiedzy stricte z zakresu data science, autor kursu określa poziom jego absolwenta na podstawowy. Uwaga, by móc w pełni skorzystać ze szkolenia, trzeba znać podstawy języka Python (w tym orientować się w bibliotekach: numpy, pandas, matplotlib) i matematykę na poziomie pierwszego - drugiego roku studiów na kierunkach ścisłych. Takie pojęcia jak gradient, pochodna, szereg, prawdopodobieństwo czy notacja nie powinny być Ci obce!

Czym właściwie zajmuje się specjalista w dziedzinie data science?

Odpowiedź na to pytanie jest krótka i - jak to w matematyce - policzalna. Aż 70 procent czasu pracy spędza się w tym zawodzie na zbieraniu i analizie danych, by potem, przez kolejne 20 procent, tworzyć i testować modele, które "ubiera się" w programy, a następnie wykorzystuje do otrzymywania przewidywań z modeli. Przykładami takich modeli, jakie stosuje się już dziś w kontekście biznesowym, są między innymi silniki rekomendacyjne (Netflix, YouTube, eBay, Amazon, Spotify itd.), modele do klasyfikacji obrazów medycznych w celu rozpoznawania ewentualnych infekcji, systemy do automatycznych tłumaczeń (patrz Google) czy popularne boty - i wiele innych.

Od teorii, przez praktykę, aż po gotowe rozwiązania

Kurs składa się z trzech bloków szkoleniowych. Zaczniemy od teorii data science. Tu przygotuj się na serię wykładów, w których autor wprowadza pojęcia na poziomie równań, wyjaśniając je od podstaw. Bazując na wiedzy zdobytej w części teoretycznej, przejdziemy do praktyki - będziesz pisać algorytm "od zera", a przy tym pogłębisz rozumienie koncepcji matematycznych i przy okazji napiszesz kod. Wreszcie przyjdzie czas na część trzecią, podczas której będziemy sprytni i sięgniemy po tzw. gotowce - przede wszystkim scikit-learn i Keras. Przy użyciu tych bibliotek rozwiążemy zadany problem, skupiając się zarówno na samym zagadnieniu, jak i ogólnym podejściu do problemu. W kursie połączysz teorię z praktyką. Dzięki temu osiągniesz dwa cele: wyrobisz w sobie intuicję matematyczną, która w razie potrzeby pozwoli Ci przenieść to rozumienie również poza Pythona, oraz zyskasz pewne doświadczenie w wykorzystywaniu powszechnie dostępnych narzędzi i w ten sposób zwiększysz skuteczność swojej pracy.

Kurs jest podzielony na 16 rozdziałów. W pierwszym rozdziale stworzysz proste środowisko pracy. Dalej, w rozdziałach 2 - 8, poznasz podstawowe algorytmy, takie jak sieci neuronowe, oraz zrozumiesz, na czym polega ogólne podejście machinelearningowe. W rozdziałach 9 - 13 poznasz kolejne, nieco alternatywne, lecz równie często wykorzystywane algorytmy, których idea opiera się na innych zasadach. Na koniec, w ramach rozdziałów: 14, 15 i 16, stworzysz własny silnik rekomendacyjny, który następnie usprawnisz z wykorzystaniem popularnych metod pracy z tekstem (NLP), by uzyskać półgotowy produkt na koniec kursu.

Obierz kurs na graficzną prezentację danych w Excelu

Microsoft Excel to arkusz kalkulacyjny o wielkich możliwościach. Jako pionier wśród programów biurowych miał duży wpływ na rozwój dziedziny wizualizacji danych. Jeśli chcesz przedstawić dane w graficznej formie, z dużym prawdopodobieństwem skorzystasz w tym celu właśnie z Excela. Nie potrzebujesz zaawansowanej wiedzy statystycznej, by tworzyć wykresy czy filtrować i łączyć dane z różnych źródeł. Na pewno jednak zadasz pytanie: jaki wykres wybrać i jak przygotować dane do prezentacji? Przychodzimy z odpowiedzią! W ciągu 12 godzin naszego kompleksowego szkolenia poznasz najwyższe standardy graficznej prezentacji danych w Excelu. Zgłębisz wiedzę w zakresie dostępnych typów wykresów, ale przede wszystkim dowiesz się, jak prawidłowo przygotować dane przed prezentacją i dobrać odpowiedni wykres w zależności od rodzaju danych.

W trakcie naszego profesjonalnego szkolenia:

• Poznasz najważniejsze zagadnienia dotyczące struktury danych
• Nauczysz się przygotowywać dane w Excelu, aby poprawnie wstawiać wykresy
• Zastosujesz formatowanie warunkowe w celu edycji i kontroli danych
• Dowiesz się, jaki wpływ mają formaty liczbowe na dane wyświetlane na wykresie
• Nauczysz się tworzyć arkusze wykresów
• Opanujesz metody przenoszenia i kopiowania wykresów wewnątrz skoroszytu
• Nauczysz się formatować wykresy i zarządzać obszarem wykresu
• Dowiesz się, jak włączać i wyłączać elementy wykresu
• Zrozumiesz zasady dobierania typów wykresów do danych
• Nauczysz się zapisywać wykresy jako szablony i następnie je wczytywać
• Dowiesz się, jak zarządzać plikami szablonów
• Poznasz i przećwiczysz wstawianie popularnych wykresów, takich jak wykres kolumnowy, słupkowy liniowy, warstwowy liniowy i warstwowy
• Nauczysz się wstawiać zaawansowane wykresy, takie jak mapa drzewa, wykres hierarchiczny pierścieniowy, skrzynka i wąsy, kartogram
• Przećwiczysz wstawianie wykresów z wieloma seriami danych (kombi)
• Dowiesz się, jak manipulować danymi na wykresie
• Nauczysz się wstawiać wykresy przestawne i nimi zarządzać
• Dowiesz się, jak korzystać z filtrów graficznych – osi czasu i fragmentatora
• Nauczysz się wstawiać wykresy przebiegu w czasie (sparklines)

Szkolenie Microsoft Excel. Kurs video. Wykresy i wizualizacja danych ukończysz na poziomie średnio zaawansowanym. Na początku poznasz fundamentalne założenia graficznej prezentacji danych i podstawowe rodzaje wykresów. Następnie nauczysz się nimi zarządzać, formatować i tworzyć szablony wykresów. Ponadto dowiesz się, jak przenieść wykresy z Excela do programu PowerPoint. Z tak ugruntowaną wiedzą płynnie przejdziesz na wyższy poziom, w praktyce poznając inne sposoby prezentacji danych, do których należą wykresy przestawne i wykresy przebiegu w czasie.

Wizualizacja danych

Rozwój big data przełożył się na powstawanie nowych technik szybkiego przetwarzania danych, w tym rozmaitych narzędzi wizualizacji. Graficzna forma reprezentacji danych pozwala na dokładną analizę poprzez dostrzeganie zależności i rozpoznawanie wzorców, a co za tym idzie – przyczynia się do szybszego wyciągania wniosków. Wizualizacja danych pozwala z łatwością znaleźć wartości skrajne i elementy niepasujące do reszty, będące anomaliami w punktach danych. Za pomocą wykresów można przedstawić relacje między zmiennymi potrzebne do interpretacji złożonych zbiorów. Wizualizacja danych pozwala znacznie skrócić czas potrzebny na podejmowanie decyzji biznesowych. Szybkość analizy nie wiąże się w tym wypadku z utratą jakości, graficzna prezentacja jest bowiem odwzorowaniem dostarczonych zestawów danych, ale przełożonych na zrozumiały wykres. Dzięki zobrazowaniu danych możemy pożegnać żmudny proces analizy tysięcy rekordów, a strategie podejmowane na podstawie wizualizacji mogą być tak samo trafne i uzasadnione – w dodatku błyskawicznie!

Edukacja nie jest czymś, co możesz skończyć

Isaac Asimov