9Natree Polish

Kafka (Gwen Shapira)

- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1492043087?tag=9natreepoland-21

- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Kafka-Gwen-Shapira.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/the-metamorphosis-unabridged/id1088426486?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Kafka+Gwen+Shapira+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1492043087/

#partycjeioffsety #replikacjaliderapartycji #grupykonsumenckie #KafkaConnectiKafkaStreams #transakcjeorazdokładnieraz #Kafka

Kafka: The Definitive Guide: Real-Time Data and Stream Processing at Scale to techniczny przewodnik po Apache Kafka, platformie do rozproszonego przesyłania i trwałego przechowywania strumieni zdarzeń. Drugie wydanie, przygotowane przez Gwen Shapirę, Todda Palino, Rajini Sivaram i Krita Petty’ego, łączy perspektywę architektów, programistów oraz inżynierów odpowiedzialnych za utrzymanie klastrów produkcyjnych. Książka nie traktuje Kafki wyłącznie jako kolejki komunikatów. Wyjaśnia ją jako centralny dziennik zdarzeń, który pozwala niezależnym systemom publikować dane, odczytywać je w różnym tempie i przetwarzać je na bieżąco lub ponownie po czasie. Autorzy prowadzą od podstawowych pojęć, takich jak broker, temat, partycja, producent i konsument, do replikacji, niezawodności, bezpieczeństwa, transakcji oraz narzędzi operacyjnych. Celem publikacji jest zbudowanie poprawnego modelu działania Kafki, aby decyzje dotyczące skalowania, dostarczania danych i obsługi awarii wynikały ze zrozumienia mechanizmów, a nie z bezrefleksyjnego kopiowania konfiguracji.

Practical Time Series Analysis (Aileen Nielsen)

- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1492041653?tag=9natreepoland-21

- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Time-Series-Analysis-Aileen-Nielsen.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/time-series-data-analysis-a-comprehensive-guide-for/id1778820098?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Time+Series+Analysis+Aileen+Nielsen+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1492041653/

#inżynieriacechczasowych #modelestatystyczneprognozowania #walidacjachronologiczna #klasyfikacjaszeregówczasowych #uczeniegłębokiedlasygnałów #PracticalTimeSeriesAnalysis

Practical Time Series Analysis: Prediction with Statistics and Machine Learning Aileen Nielsen to praktyczny podręcznik analizy szeregów czasowych, opublikowany przez O’Reilly Media. Książka dotyczy danych rejestrowanych w kolejnych momentach czasu, takich jak pomiary czujników, dane zdrowotne, aktywność usług cyfrowych czy wskaźniki miejskie. Jej celem nie jest wyłącznie przedstawienie klasycznej teorii prognozowania. Autorka łączy podstawy statystycznego rozumienia dynamiki danych z metodami uczenia maszynowego i sieciami głębokimi. Omawia drogę od rozpoznania struktury szeregu i przygotowania danych, przez konstruowanie cech oraz wybór modelu, aż po ocenę jakości prognoz i klasyfikacji. Ważną cechą publikacji jest równoległe uwzględnienie języków R i Python, dzięki czemu czytelnik może odnieść idee do popularnych narzędzi analitycznych. To książka techniczna, lecz nastawiona na zastosowanie. Nie zastępuje zaawansowanego traktatu z ekonometrii ani teorii procesów stochastycznych, ale daje szeroką, uporządkowaną mapę problemów spotykanych podczas pracy z danymi czasowymi.

Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles (Seth Weidman)

- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1492041416?tag=9natreepoland-21

- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning-from-Scratch%3A-Building-with-Python-from-First-Principles-Seth-Weidman.html

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Learning+from+Scratch+Building+with+Python+from+First+Principles+Seth+Weidman+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1492041416/

#propagacjawsteczna #regułałańcuchowa #wektoryzacjatensorów #siecikonwolucyjne #siecirekurencyjne #DeepLearningfromScratch

Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles Setha Weidmana to techniczna książka o uczeniu głębokim, wydana przez O’Reilly w 2019 roku. Nie jest przewodnikiem po szybkim użyciu gotowych bibliotek ani przeglądem najnowszych zastosowań sztucznej inteligencji. Jej celem jest pokazanie, jak działają sieci neuronowe, gdy programista sam zapisuje ich podstawowe elementy w Pythonie. Autor prowadzi czytelnika od operacji na danych i prostych warstw sieci, przez propagację w przód, funkcje straty oraz propagację wsteczną, aż po sieci konwolucyjne i rekurencyjne. Ważną częścią ujęcia jest budowanie własnego, obiektowego szkieletu kodu, który pozwala traktować warstwy, funkcje aktywacji, optymalizatory i modele jako współpracujące komponenty. Matematyka nie jest tu ozdobnikiem, lecz narzędziem wyjaśniającym, skąd biorą się obliczenia wykonywane przez kod. Książka jest przeznaczona głównie dla osób, które znają Pythona, podstawy uczenia maszynowego i chcą przejść od korzystania z abstrakcji do rozumienia ich mechanizmu. Kończy się także odniesieniem do implementacji tych idei w PyTorch.

Data Science from Scratch: First Principles with Python (Joel Grus)

- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1492041130?tag=9natreepoland-21

- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Science-from-Scratch%3A-First-Principles-with-Python-Joel-Grus.html

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Science+from+Scratch+First+Principles+with+Python+Joel+Grus+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1492041130/

#Implementacjaalgorytmówodpodstaw #Algebraliniowadladanych #Regresjalogistyczna #KlasyfikatorNaiveBayes #Etykadanych #DataSciencefromScratch

Data Science from Scratch. First Principles with Python, Joela Grusa, to podręcznik techniczny o podstawach analizy danych i uczenia maszynowego. Drugie wydanie, opublikowane w 2019 roku i dostosowane do Pythona 3.6, nie prowadzi czytelnika przede wszystkim przez gotowe biblioteki. Zamiast tego pokazuje, jak samodzielnie zbudować uproszczone wersje ważnych narzędzi, aby zrozumieć mechanizmy ukryte za wygodnymi interfejsami. Książka łączy krótki kurs Pythona z algebrą liniową, rachunkiem prawdopodobieństwa, statystyką i kolejnymi etapami pracy z danymi. Następnie przechodzi do klasycznych modeli, między innymi najbliższych sąsiadów, klasyfikatora Naive Bayes, regresji, drzew decyzyjnych, sieci neuronowych i metod grupowania. Omawia też zagadnienia wykraczające poza typowy zestaw algorytmów, takie jak systemy rekomendacyjne, przetwarzanie języka naturalnego, analiza sieci, MapReduce oraz etyka danych. Celem nie jest przygotowanie kompletnego systemu produkcyjnego, lecz zdobycie intuicji potrzebnej do świadomego używania nowoczesnych narzędzi data science.

Technology Strategy Patterns: Architecture as Strategy (Eben Hewitt)

- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1492040878?tag=9natreepoland-21

- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Technology-Strategy-Patterns%3A-Architecture-as-Strategy-Eben-Hewitt.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/the-architecture-of-jihad-inside-the-ideology/id6777479080?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Technology+Strategy+Patterns+Architecture+as+Strategy+Eben+Hewitt+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1492040878/

#architekturajakostrategia #strategia,kulturaiwykonanie #TechnologyRadar #build,buylubpartner #wykonywalnaarchitektura #TechnologyStrategyPatterns

Technology Strategy Patterns: Architecture as Strategy, autorstwa Ebena Hewitta, to praktyczny poradnik z obszaru strategii technologicznej i architektury przedsiębiorstwa. Nie jest książką o projektowaniu pojedynczego systemu ani katalogiem konkretnych narzędzi programistycznych. Jej celem jest pokazanie, jak przełożyć wiedzę techniczną na decyzje biznesowe, które można uzasadnić przed zarządem, sfinansować i konsekwentnie wdrożyć. Hewitt opiera wywód na języku wzorców, czyli powtarzalnych sposobach rozwiązywania problemów pojawiających się przy planowaniu technologii. Zbiera trzydzieści dziewięć takich wzorców, rozwijanych podczas pracy jako CTO, CIO i główny architekt. Książka prowadzi od roli architekta i stratega, przez analizę otoczenia firmy oraz budowę planu, po komunikację z różnymi odbiorcami. Centralne założenie brzmi prosto, lecz ma dalekie skutki, technologia nie powinna być traktowana wyłącznie jako zaplecze operacyjne. Architektura, priorytety inwestycyjne, wybór dostawców i sposób realizacji produktów mogą stanowić narzędzia świadomej strategii firmy.

R Cookbook: Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics (JD Long)

- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1492040681?tag=9natreepoland-21

- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/R-Cookbook%3A-Proven-Recipes-for-Data-Analysis%2C-Statistics%2C-and-Graphics-JD-Long.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/sous-vide-cookbook-a-concise-guide-and-proven/id1518981940?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=R+Cookbook+Proven+Recipes+for+Data+Analysis+Statistics+and+Graphics+JD+Long+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1492040681/

#ramkidanychifaktory #tidyverse #przedziałyufnościitestystatystyczne #regresjaliniowaiANOVA #wizualizacjadanychwR #RCookbook

R Cookbook: Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics to drugie, rozszerzone wydanie praktycznego przewodnika do pracy w języku R, przygotowane przez JD Longa i Paula Teetora. Nie jest to podręcznik, który systematycznie omawia całą składnię języka ani katalog tysięcy dostępnych pakietów. Jego celem jest szybkie rozwiązywanie typowych problemów pojawiających się podczas analizy danych. Książka ma formę zbioru ponad 275 receptur. Każda zaczyna się od jasno postawionego zadania, pokazuje działający sposób jego wykonania, a następnie wyjaśnia mechanizm rozwiązania i jego konsekwencje. Zakres jest szeroki, od wektorów, ramek danych i importu plików, przez przekształcanie oraz wizualizację danych, po rozkłady prawdopodobieństwa, testy statystyczne, regresję liniową, analizę wariancji i grupowanie. Drugie wydanie uwzględnia współczesny sposób pracy z R, w tym ważne narzędzia ekosystemu tidyverse i RStudio. Dzięki temu książka pełni równocześnie rolę podręcznego kompendium oraz praktycznego wprowadzenia do analitycznego zastosowania R.

Database Internals: A Deep Dive into How Distributed Data Systems Work (Alex Petrov)

- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1492040347?tag=9natreepoland-21

- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Database-Internals%3A-A-Deep-Dive-into-How-Distributed-Data-Systems-Work-Alex-Petrov.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/database-internals-a-deep-dive-into-how-distributed/id1661265544?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Database+Internals+A+Deep+Dive+into+How+Distributed+Data+Systems+Work+Alex+Petrov+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1492040347/

#drzewaB #drzewaLSM #dziennikzapisuzwyprzedzeniem #replikacjadanych #konsensusrozproszony #DatabaseInternals

Database Internals: A Deep Dive into How Distributed Data Systems Work, autorstwa Alexa Petrowa, to techniczna książka o architekturze baz danych, wydana przez O’Reilly w 2019 roku. Nie uczy przede wszystkim składni SQL ani obsługi konkretnego produktu. Jej celem jest wyjaśnienie mechanizmów ukrytych pod interfejsem bazy: w jaki sposób dane trafiają na dysk, jak są indeksowane, aktualizowane i odzyskiwane, a także jak system zachowuje się po rozproszeniu na wiele maszyn. Książka dzieli się na dwie wyraźne części. Pierwsza analizuje silniki składowania, ze szczególnym uwzględnieniem drzew B i LSM, formatów plików oraz procesów utrzymania danych. Druga omawia fundamenty systemów rozproszonych: replikację, wykrywanie awarii, spójność, partycjonowanie, transakcje i konsensus. Petrov pisze z perspektywy inżyniera systemów rozproszonych, dlatego łączy modele teoretyczne z konsekwencjami operacyjnymi. To pozycja dla osób, które chcą świadomie oceniać kompromisy wydajnościowe i niezawodnościowe stojące za współczesnymi bazami danych.

Programming Quantum Computers: Essential Algorithms and Code Samples (Eric R. Johnston)

- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1492039683?tag=9natreepoland-21

- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Programming-Quantum-Computers%3A-Essential-Algorithms-and-Code-Samples-Eric-R-Johnston.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/quantum-computing-from-bit-to-qbit-for-everyone-quantum/id1609507611?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Programming+Quantum+Computers+Essential+Algorithms+and+Code+Samples+Eric+R+Johnston+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1492039683/

#programowanieQPU #teleportacjakwantowa #wzmacnianieamplitudy #kwantowatransformataFouriera #estymacjafazy #ProgrammingQuantumComputers

Programming Quantum Computers: Essential Algorithms and Code Samples, autorstwa Erica R. Johnstona, Nica Harrigana i Mercedes Gimeno-Segovii, to praktyczny przewodnik po programowaniu komputerów kwantowych, wydany przez O’Reilly Media w 2019 roku. Książka nie jest podręcznikiem pełnej teorii mechaniki kwantowej. Jej celem jest pokazanie programistom, jak myśleć o kwantowych obwodach, jak zapisywać je w kodzie i jak rozpoznawać zadania, dla których model kwantowy może mieć znaczenie. Autorzy prowadzą czytelnika od pojedynczych kubitów, bramek i pomiarów do najważniejszych prymitywów algorytmicznych oraz ich zastosowań. Centralną rolę odgrywają przykłady kodu i schematy obwodów, dzięki którym abstrakcyjne pojęcia, takie jak superpozycja czy splątanie, są traktowane jako elementy konstrukcyjne programu. Omawiane są między innymi teleportacja kwantowa, wzmacnianie amplitudy, kwantowa transformata Fouriera, estymacja fazy, wyszukiwanie oraz algorytm Shora. To książka z pogranicza edukacji technicznej i podręcznika programistycznego, skupiona na sposobie budowania intuicji potrzebnej do pracy z procesorami kwantowymi.

Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance (Yves Hilpisch)

- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1492024333?tag=9natreepoland-21

- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-for-Finance%3A-Mastering-Data-Driven-Finance-Yves-Hilpisch.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-science-with-python-for-beginners-a-beginners/id1778851365?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+for+Finance+Mastering+Data+Driven+Finance+Yves+Hilpisch+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1492024333/

#notatnikiIPython #szeregiczasowewpandas #wektoryzacjaNumPy #symulacjaMonteCarlo #wycenainstrumentówpochodnych #PythonforFinance

Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance, drugie wydanie, to obszerna, praktyczna książka Yvesa Hilpischa o wykorzystaniu Pythona w analizie danych finansowych, modelowaniu ilościowym i budowie narzędzi analitycznych. Nie jest to wyłącznie podręcznik języka ani akademicki wykład z teorii finansów. Autor łączy oba obszary, pokazując, jak biblioteki ekosystemu naukowego Pythona można zastosować do realnych problemów: pracy z szeregami czasowymi, wizualizacji, symulacji, wyceny instrumentów pochodnych oraz analizy ryzyka. Wydanie zostało zaktualizowane z myślą o Pythonie 3 i w dużej mierze opiera się na interaktywnych notatnikach IPython, co sprzyja samodzielnemu uruchamianiu i modyfikowaniu przykładów. Centralnym elementem książki jest rozbudowane studium przypadku, prowadzące do stworzenia frameworka dla symulacji Monte Carlo i analityki instrumentów pochodnych. Hilpisch traktuje kod jako narzędzie badawcze i inżynierskie zarazem: ma on być czytelny, powtarzalny, wystarczająco szybki oraz oparty na właściwie przygotowanych danych. Książka zakłada znajomość podstawowych modeli finansowych i przydaje się szczególnie osobom, które znają już logikę programowania, lecz chcą przenieść ją do zastosowań ilościowych.

Product Roadmaps Relaunched (C. Todd Lombardo)

- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/149197172X?tag=9natreepoland-21

- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Product-Roadmaps-Relaunched-C-Todd-Lombardo.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/product-roadmaps-relaunched-how-to-set-direction-while/id1575590737?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Product+Roadmaps+Relaunched+C+Todd+Lombardo+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/149197172X/

#Roadmapaopartanarezultatach #Tematyproduktowe #Jobstobedone #Priorytetyzacjawartośćdowysiłku #Komunikacjastrategicznaroadmapy #ProductRoadmapsRelaunched

„Product Roadmaps Relaunched: How to Set Direction while Embracing Uncertainty” to praktyczny poradnik z obszaru zarządzania produktem, poświęcony tworzeniu roadmap jako narzędzi strategicznej komunikacji. Książka przeciwstawia się popularnemu rozumieniu roadmapy jako tabeli funkcji, terminów i obietnic wydawniczych. Zamiast tego proponuje dokument, który łączy wizję produktu, cele biznesowe, potrzeby klientów oraz kierunki uczenia się zespołu. Autorzy pokazują, jak określać tematy rozwoju, priorytetyzować inicjatywy i przedstawiać plany w sposób użyteczny dla kierownictwa, sprzedaży, projektantów i zespołów technicznych. Centralne znaczenie ma akceptacja niepewności. Produkt rozwijany w środowisku rynkowym nie może być skutecznie zarządzany przez sztywne deklaracje dotyczące konkretnych funkcji na odległe daty. Roadmapa ma wskazywać sens i kierunek decyzji, a nie udawać dokładną prognozę przyszłości. To książka metodyczna, oparta na zasadach pracy produktowej i zwinnego uczenia się, a nie na teorii zarządzania oderwanej od codziennych napięć organizacyjnych.