ДМК-Пресс Визуализация данных с помощью библиотеки D3.js 4.x Рининсланд Эндрю, Свизек Теллер

Визуализация данных играет важную роль на всех этапах статистического анализа - от первичного ознакомления со свойствами данных до диагностики качества построенных моделей и представления полученных результатов. Из всего разнообразия статистических программ выделяется R - интенсивно развивающаяся и свободно распространяемая система статистических вычислений, в которой реализовано множество классических и современных методов анализа данных. Программные реализации алгоритмов, входящих в базовую версию R, проверены на практике не одним поколением пользователей и ученых. Кроме того, пользователи R постоянно разрабатывают многочисленные дополнения (т.н. "пакеты") для этой системы. Настоящая книга посвящена ggplot2 - одному из таких пакетов, который значительно расширяет и без того богатые базовые графические возможности R

Эта книга научит вас мыслить новыми категориями, а не просто представлять данные в виде строк и столбцов. Вы сможете перекинуть мостик от элементарной работы с данными к их систематизации и выстраиванию на их основе полноценных историй. Узнаете, как обращаться с выбросами и представлять информацию в наиболее выгодном свете, а также как в сжатом виде отображать огромные по объему данные. Наконец, освоите методы перехода от обычных рабочих листов с необработанными данными к визуально привлекательным отчетам и дашбордам, позволяющим принимать правильные решения • Издание идеально подойдет менеджерам, специалистам по финансам, руководителям отделов и всем, кто работает с данными в Excel

Пройдите подготовку к экзамену DA-100 и продемонстрируйте свои умения в области анализа данных и визуализации с помощью Power BI • Написанная для аналитиков данных, желающих подтвердить свой статус, эта книга фокусируется на критическом мышлении и процессе принятия решений, необходимых для успешной деятельности в роли сертифицированного специалиста • Экзамен DA-100 концентрируется на проверке навыков и знаний, необходимых для получения, профилирования, очистки, преобразования и загрузки данных, проектирования и разработки моделей данных, создания мер на DAX, оптимизации работы моделей, создания отчетов и дашбордов, повышения удобства использования отчетов, проведения расширенного анализа, управления наборами данных, а также создания и использования рабочих областей

Есть у вас практический опыт использования системы бизнес аналитики Tableau или вы делаете свои первые шаги в этой области, данная книга позволит вам научиться строить наглядные интерактивные визуализации данных • Автор книги Райан Слипер – один из наиболее квалифицированных консультантов по Tableau – использует советы и практические задания для демонстрации использования системы с целью получения важной аналитической информации из данных • Краткое содержание частей книги • основы: знакомство и первые шаги в Tableau • типы диаграмм: пошаговая инструкция по построению в Tableau разнообразных визуализаций • практические советы и хитрости: инновационный подход к применению параметров и теории цвета, советы по повышению эффективности рабочих книг Tableau и многое другое • план действий: знакомство с планом действий INSIGHT, особый подход к построению дашбордов (dashboard) в Tableau • рассказываем историю: изучаем эффективные тактики построения рассказа на основе данных, которые вы сможете незамедлительно применить на практике

Создавайте полнофункциональные веб-приложения, которые работают где угодно • Разработчики любят ASP.NET Core за его библиотеки и готовые компоненты, повышающие производительность. Версия 5.0 предлагает новые функции для серверных приложений, а также фоновые службы для кросс-платформенной разработки • Перед вами исчерпывающее руководство по созданию веб-приложений с помощью ASP.NET Core 5.0. Переходите от базовых концепций HTTP к расширенной настройке фреймворка. Иллюстрации и код с аннотациями делают процесс обучения наглядным и легким. Освойте вопросы, касающиеся входа в приложение, внедрения зависимостей, безопасности и узнайте о новейших функциях ASP.NET Core, включая Razor Pages и новую парадигму хостинга • Издание предназначено для разработчиков C# среднего уровня

Уму непостижимо, как легко и просто можно очистить данные с помощью Power Query в Excel или Power BI! • Наши данные редко появляются на свет в готовом к работе виде, и у нас могут уходить долгие часы на их очистку, фильтрацию и преобразование. Power Query помогает сократить этот процесс при первичной обработке данных, а все последующие обновления позволяет свести к простому нажатию на кнопку. Когда дело касается импорта, очистки и преобразования исходных данных для дальнейшего анализа, освоить Power Query бывает гораздо легче, чем выучить формулы Excel или язык программирования VBA. Нет сомнений, что Power Query навсегда изменит подход специалистов Excel к работе с данными. Если у вас есть Excel, значит, у вас уже есть Power Query - этот инструмент встроен в Excel 2016 и выше

Если вы хотите использовать Power BI или Excel для анализа данных, реальные примеры из этой книги позволят вам иначе посмотреть на свои отчеты. С правильно спроектированной моделью данных ответы на все вопросы будут предельно простыми! • Читая эту книгу, вы • - освоите базовые концепции моделирования данных, включая таблицы, связи и ключи • - познакомитесь с распространенными схемами данных «звезда» и «снежинка» и общими техниками моделирования • - усвоите важность гранулярности • - узнаете, как использовать несколько таблиц фактов (например, продажи и закупки) в единой модели данных • - научитесь производить расчеты с календарем, используя таблицы с датами • - освоите отслеживание исторических атрибутов, таких как адреса покупателей или привязку клиентов к менеджерам • - узнаете, как использовать снимки для подсчета количества товаров в наличии • - научитесь эффективно работать с несколькими валютами одновременно • - приобретете знания для анализа событий с определенной длительностью, включая пересекающиеся интервалы • - сможете определить, какая модель данных лучше отвечает вашей специфике работы

Всё, что регистрирует человек и созданные им машины, может считаться данными. Фиксируя новое и переводя архивы в цифровую форму, мы с каждым днём производим всё больше данных. Но гораздо чаще случается так, что данные разбросаны по всемирной сети на многочисленных страницах онлайновых магазинов, заметках в социальных сетях, логах серверов и т.п. Прежде чем начать работать с такими данными, их необходимо собрать и сохранить в пригодном для анализа виде. Решению этих вопросов и посвящена данная книга • Основной материал книги разделён на две части. В первой части дано краткое введение в R - описание среды разработки, языка и основных пакетов-расширений. Вторая часть посвящена непосредственно сбору данных: работе с открытыми данными, извлечению данных из веб-страниц и из социальных сетей

Открытия, сделанные на основе анализа данных, совершили революцию в моделировании, прогнозировании поведения и управлении сложными системами. В книге приводятся сведения из машинного обучения, математики и физики с целью показать, как моделирование и управление динамическими системами сочетаются с современными методами науки о данных. Рассказывается о многих достижениях в области научных расчетов, которые позволяют применять управляемые данными методы к изучению разнообразных систем: турбулентность, наука о мозге, климатология, эпидемиология, финансы, робототехника и автономные системы • Книга рассчитана на специалистов по работе с данными широкого профиля: инженеров, ученых, разработчиков ПО, а также будет полезна студентам и аспирантам технических вузов

В книге освещаются основополагающие вопросы, относящиеся к структурам данных в Python. Теоретические концепции и абстрактные понятия подкреплены простыми примерами • Порядок следования глав соотносится с задачами обработки структур данных • В числе рассматриваемых тем • основы языка Python • принципы объектно-ориентированного программирования • методологии тестирования • абстрактные типы данных (АТД) • стратегии решения задач • Издание предназначено для всех, кто изучает язык программирования Python и предполагает активно использовать как встроенные структуры данных, так и собственные реализации АТД

Откройте для себя шаблоны конструирования и воспроизводимые архитектуры, которые направят ваши проекты глубокого обучения от стадии разработки к реализации • В книге рассматриваются актуальные примеры создания приложений глубокого обучения с учетом десятилетнего опыта работы автора в этой области. Вы сэкономите часы проб и ошибок, воспользовавшись представленными здесь шаблонами и приемами. Проверенные методики, образцы исходного кода и блестящий стиль повествования позволят с увлечением освоить даже непростые навыки. По мере чтения вы получите советы по развертыванию, тестированию и техническому сопровождению ваших проектов • Издание предназначено для инженеров машинного обучения, знакомых с Python и глубоким обучением

Данная книга поможет программистам на Python, инженерам и исследователям данных научиться применять фреймворк распределенных вычислений с открытым исходным кодом Ray и разворачивать вычислительные кластеры Ray. Ray может использоваться для структурирования и выполнения крупномасштабных программ машинного обучения. Распределенные вычисления отличаются своей сложностью, но с помощью Ray вы легко приступите к работе • Прочитав книгу, вы научитесь • - создавать свои первые распределенные приложения с помощью ядра фреймворка – Ray Core • - оптимизировать гиперпараметры с помощью библиотеки Ray Tune • - применять библиотеку Ray RLlib для обучения с подкреплением • - управлять распределенной тренировкой моделей с помощью библиотеки Ray Train • - применять Ray для обработки данных с помощью библиотеки Ray Data • - работать с кластерами Ray и подачей моделей в качестве служб с помощью библиотеки Ray Serve • - создавать сквозные приложения машинного обучения с помощью инструментария Ray AIR