рининсланд эндрю свизек теллер визуализация данных с помощью библиотеки d3 js 4 x
Рининсланд Эндрю, Свизек Теллер Визуализация данных с помощью библиотеки D3.js 4.x
Учимся визуализировать данные с помощью языка JavaScript! Хотите научиться создавать впечатляющие интерактивные визуализации? В этой книге вы найдете идеальное решение - библиотеку D3.js, ставшую самым популярным средством визуализации данных. Вы не только узнаете о том, как устроена последняя версия D3, но и освоите новейшие способы программирования на JavaScript. Вначале описывается, как настроить окружение D3 и как нарисовать простую гистограмму. А затем вас ждут поражающие воображение визуализации на основе SVG и Canvas, написание тестопригодного и расширяемого кода. На примерах, шаг за шагом вы познакомитесь с созданием, интеграцией и отладкой различных типов визуализаций, в том числе столбчатых диаграмм, линейных графиков и диаграмм рассеивания. 3-е издание.
1189 Руб.
Рининслад Э., Теллер С. Визуализация данных с помощью библиотеки D3.js 4.x
Книга знакомит с одной из самых распространенных и мощных библиотек визуализации данных - D3.js, Прочтя ее, вы сможете решить любую задачу: от создания визуализации с нуля до запуска ее на сервере и написания автоматизированных тестов. .Издание предназначено разработчикам веб-приложений, специалистам по анализу и обработке данных и всем, интересующимся интерактивным представлением данных в вебе с помощью библиотеки D3.
1669 Руб.
Рининслад Э., Теллер С. Визуализация данных с помощью библиотеки D3.js 4.x
Книга знакомит с одной из самых распространенных и мощных библиотек визуализации данных - D3.js, Прочтя ее, вы сможете решить любую задачу: от создания визуализации с нуля до запуска ее на сервере и написания автоматизированных тестов. .Издание предназначено разработчикам веб-приложений, специалистам по анализу и обработке данных и всем, интересующимся интерактивным представлением данных в вебе с помощью библиотеки D3.
1669 Руб.
Мастицкий С. Визуализация данных с помощью ggplot2
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. е. "пакеты") для этой системы. Настоящая книга посвящена ggplot2 - одному из таких пакетов, который значительно расширяет и без того богатые базовые графические возможности R. В 2015 г. ggplot2 был установлен более миллиона раз. Такая популярность этого пакета обусловлена несколькими причинами, среди которых можно отметить эстетическую привлекательность и пригодное для публикации качество получаемых с его помощью графиков, возможность создавать пользовательские типы диаграмм, а также большой набор опций для тонкой настройки внешнего вида графиков. В этой книге описаны основы работы с ggplot2 и приведены многочисленные примеры кода, которые читатели легко могут модифицировать для собственных нужд. . .Книга окажется полезной для всех пользователей R, желающих освоить новый мощный инструмент анализа данных.
1879 Руб.
Мастицкий С. Визуализация данных с помощью ggplot2
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. е. "пакеты") для этой системы. Настоящая книга посвящена ggplot2 - одному из таких пакетов, который значительно расширяет и без того богатые базовые графические возможности R. В 2015 г. ggplot2 был установлен более миллиона раз. Такая популярность этого пакета обусловлена несколькими причинами, среди которых можно отметить эстетическую привлекательность и пригодное для публикации качество получаемых с его помощью графиков, возможность создавать пользовательские типы диаграмм, а также большой набор опций для тонкой настройки внешнего вида графиков. В этой книге описаны основы работы с ggplot2 и приведены многочисленные примеры кода, которые читатели легко могут модифицировать для собственных нужд. . .Книга окажется полезной для всех пользователей R, желающих освоить новый мощный инструмент анализа данных.
1879 Руб.
Мастицкий Сергей Эдуардович Визуализация данных с помощью ggplot2
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. В 2015 г. ggplot2 был установлен более миллиона раз. Такая популярность этого пакета обусловлена несколькими причинами, среди которых можно отметить эстетическую привлекательность и пригодное для публикации качество получаемых с его помощью графиков, возможность создавать пользовательские типы диаграмм, а также большой набор опций для тонкой настройки внешнего вида графиков. В этой книге описаны основы работы с ggplot2 и приведены многочисленные примеры кода, которые читатели легко могут модифицировать для собственных нужд. Книга окажется полезной для всех пользователей R, желающих освоить новый мощный инструмент анализа данных.
1359 Руб.
Мастицкий С., Шитиков В. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R
Сегодня R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода на языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов в блоге "R: Анализ и визуализация данных". Книга адресована студентам, аспирантам, а также молодым и состоявшимся ученым, желающим освоить классические и современные методы анализа данных с использованием R.
1699 Руб.
Мастицкий С., Шитиков В. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R
Сегодня R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода на языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов в блоге "R: Анализ и визуализация данных". Книга адресована студентам, аспирантам, а также молодым и состоявшимся ученым, желающим освоить классические и современные методы анализа данных с использованием R.
1699 Руб.
Мастицкий Сергей Эдуардович, Шитиков Владимир Статистический анализ и визуализация данных с помощью R
Сегодня R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода на языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов в блоге "R: Анализ и визуализация данных". Книга адресована студентам, аспирантам, а также молодым и состоявшимся ученым, желающим освоить классические и современные методы анализа данных с использованием R. В этой книге читатель найдет: - детальное описание языка R и базовых графических возможностей системы; - доступно изложенные описания распространенных процедур обработки данных и построения статистических моделей, иллюстрированные несколькими десятками примеров; - многочисленные фрагменты кода R, которые можно легко модифицировать для собственных целей; - рекомендации по интерпретации и представлению получаемых результатов анализа.
1700 Руб.
Пакет курсов «Мастер анимаций»
Пакет курсов учит создавать анимации с помощью CSS и JavaScript. Вы узнаете, как анимировать аккордеоны, слайдеры, кнопки и другие элементы сайта. Научитесь работать с векторной графикой, добавлять маски и фильтры, а также сможете создавать для них сложные эффекты. На курсах разбираются JS-библиотеки: KUTE.js, Anime.js, Snap.svg и GSAP. Включает курсы: «CSS и JS-анимации» и «SVG-анимации»
55900 Руб.
Пумперла Макс, Оукс Эдвард, Ляо Ричард Изучаем RAY. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении
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.
2379 Руб.
Параллельное программирование на C++ с помощью библиотеки TBB
Данная книга представляет co6oй современное руководство для всех пишущих на C++ программистов, которые хотят научиться pa6oтaть с 6и6лиoтeкoй Threading Building Blocks (TBB). Написанная специалистами по TBB и параллельному программированию, она подытоживает их многолетний коллективный опыт paзpa6oтки и преподавания параллельного программирования с помощью TBB.В книге приводятся многочисленные примеры и рекомендации, которые помогут вам в полной мере овладеть TBB и задействовать всю мощь параллельных систем.Краткое содержание:- использование TBB для paзpa6oтки переносимого, простого, масштабируемого и 6oлee понятного кода;- передовые методы распараллеливания счетных задач;- интеграция TBB с другими пакетами многопоточного программирования;- создание мacштa6иpyeмыx высокопроизводительных программ, распараллеленных по данным;- применение обобщенного программирования для написания эффективных алгоритмов.Издание адресовано программистам на C++, осваивающим paзpa6oткy приложений для многоядерных систем. Предварительное знакомство с параллельным программированием не требуется.
4619 Руб.
Пумперла М.,Оукс Э.,Ляо Р. Изучаем RAY
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.
3249 Руб.
Пумперла М.,Оукс Э.,Ляо Р. Изучаем RAY
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.
3249 Руб.
Power BI: анализ и визуализация данных
Вы научитесь самостоятельно настраивать дашборды по ключевым метрикам проекта, отслеживать неочевидные закономерности и находить новые точки роста.
32200 Руб.
Язык R для анализа данных
Вы научитесь обрабатывать большие массивы данных, использовать библиотеки и строить графики. Сможете автоматизировать задачи и прокачаться до нового уровня в аналитике с помощью языка R.
37217 Руб.