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Graph Data Science For Dummies將帶您了解圖數據科學的基礎——從定義圖分析和算法到向您展示如何使用它們進行機器學習和解決現實世界的問題。

• 了解圖表數據科學基礎

• 用圖表分析做出更好的預測

• 使用GDS技術升級您的應用程序

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將無服務器計算中的安全基礎知識應用到新的或現有的項目中。這個操作指南提供了實際的例子和基礎知識。您將在無服務器計算的所有方面應用這些基礎知識:改進代碼、保護應用程序和保護基礎設施。你將獲得安全知識，使你能夠保護你所支持的項目，并與網絡安全人員進行技術對話。

在網絡安全被攻破的新聞層出不窮的今天，考慮應用程序的安全性是至關重要的。人們很容易相信，使用第三方主機來托管整個計算平臺將提高安全性。這本書向你展示了為什么網絡安全是每個參與這個項目的人的責任。

你將學到什么

• 對無服務器計算中的網絡安全有更深的理解
• 了解如何使用免費和開放源碼工具(如節點包管理器、ESLint和VSCode)來減少應用程序代碼中的漏洞
• 評估來自您的serverless函數中的事件觸發器的潛在威脅
• 了解無服務器計算中的安全最佳實踐
• 開發一個不可知的安全體系結構，同時減少來自特定于供應商的基礎設施的風險

這本書是給誰的

開發人員或安全工程師希望將他們目前對傳統網絡安全的了解擴展到無服務器計算項目中。剛開始從事無服務器計算和網絡安全的個人可以在他們的項目中應用這本書中的概念。

學習設計思維的基本原理，以及如何在定義軟件開發和人工智能解決方案時應用設計思維技術。設計思維是一種創新的方法，它能識別問題并產生解決方案，并能通過原型設計迅速得到驗證。

這本書提供了設計思維的簡史和過程的概述。然后深入探討在設計思維研討會中使用的方法和工具的更多細節，從而得出有用的原型。提供以下指引:

• 為設計思考工作坊做準備
• 發現可能被解決的潛在業務問題
• 優先考慮可能的解決方案
• 識別和描述利益相關者
• 為開發選擇正確的原型
• 限制了原型構建的范圍和最佳實踐

本書最后討論了成功原型的操作化的最佳實踐，并描述了對成功采用至關重要的變更管理技術。您可以使用從閱讀本書中獲得的知識，將設計思維技術融入到您的軟件開發和AI項目中，并確保及時和成功地交付解決方案。

你將學到什么

• 獲得什么是設計思維以及何時應用該技術的基本知識
• 發現在研討會中使用的準備和促進技巧
• 了解想法是如何產生的，然后通過原型驗證
• 了解實現最佳實踐，包括變更管理考慮事項

這本書是給誰的呢

• 商業決策者和項目利益相關者，以及IT項目所有者，他們尋求一種方法，導致快速開發成功的軟件和AI原型，證明真正的商業價值。也為數據科學家，開發人員和系統集成商誰有興趣促進或利用設計思維研討會，以推動潛在的軟件開發和人工智能項目背后的勢頭。

本書提供了實際的示例和注意事項，以幫助您創建健壯和高效的數據庫解決方案。在整個文本中，提供了實際問題、問題和常見陷阱，以幫助您識別最佳解決方案，以便在可能遇到的不同應用程序場景中獲得最大成功。

探索多年來用戶研究如何受到一系列學科的影響，如人機交互、可用性、人類學、認知心理學、人體工程學等。本書旨在為用戶研究社區做出貢獻，涵蓋的主題將幫助用戶體驗專業人士、學生和利益相關者更好地理解什么是用戶研究。

通過這本書，你將獲得一套實用的技能，范圍從如何進行研究，以建立一個案例，以獲得所需的預算和資源。它將為你提供一個如何組織你的研究，如何計劃它，以及如何在整個項目中管理利益相關者的期望的清晰的說明。您將看到如何將用戶研究融入到您的組織中，并在不同的產品開發階段(發現、Alpha、Beta直到上線)將其結合起來，以及如何發展一個用戶研究團隊。

《實用用戶研究》回顧了用于用戶研究的方法論，著眼于如何招募參與者，如何收集和分析數據，最后關注如何解釋和展示你的發現。跨文化研究、可及性和輔助數字研究也將在本書中討論。最后一章給你10個項目概要，你將能夠應用你的新技能集，并將你所學到的付諸實踐。

你將學習：

• 將用戶研究整合到你的業務中
• 將用戶研究應用到產品開發周期中
• 審查進行用戶研究所需的適當程序
• 用一種實用的方法進行用戶研究

這本書是給誰的：

• 任何想了解更多用戶研究的人。

題目

Python編程與解決問題

簡介

“用Python編程和問題解決”這本書給我們帶來了極大的樂趣。 本書適用于工程和數學入門的學生，他們可以使用這種高級編程語言作為解決數學問題的有效工具。 Python用于開發任何流的應用程序，它不僅限于計算機科學。 我們相信，任何具有計算機基礎知識和邏輯思維能力的人都可以學習編程。 出于這種動機，我們以清醒的方式編寫了這本書。 讀完本書，您將了解編程語言有多么簡單，同時您還將學習python編程的基礎知識。 您將有足夠的動力去使用python開發應用程序。

由于本書是在考慮讀者沒有python編程知識的前提下編寫的，因此在通讀所有章節之前，讀者應該了解學習python編程的好處。 以下是一些為什么要學習python語言的原因。

?Python語言簡單易學。 例如，與其他編程語言相比，它具有簡單的語法。
?Python是一種面向對象的編程語言。 它用于開發桌面，獨立和腳本應用程序。
?Python還是免費開源軟件的示例。 由于其開放性，因此無需更改原始程序就可以編寫程序并可以在任何平臺（即Windows，Linux，Ubuntu和Mac OS）上進行部署。

本書的組織本書分為兩個部分。 第一部分介紹了計算機編程的基礎知識，而第二部分介紹了與面向對象編程有關的主題以及有關數據結構的一些基本主題。

在本書的第一部分中，讀者將學習計算機的基礎知識，python編程的基礎知識，在各種操作系統上執行python程序的知識（第1章），python中使用的數據類型，賦值，格式化數字和字符串（第2章）。 ）運算符和表達式（第3章），決策語句（第4章），循環控制語句（第5章）和函數（第6章）。

在第二部分中，將向讀者介紹類和對象的創建。 使用類創建列表和字符串的概念將在第7章和第8章中討論。讀者還將了解數據結構的基本主題，即搜索和排序（第9章），因為它是最重要的概念之一，并且幾乎用在了其中。 所有實際應用。 第10章介紹了面向對象編程的各種概念和功能，例如繼承，可訪問性（即封裝）。第11章詳細介紹了python的主要重要數據結構之一，即元組，集合和字典，而第12章介紹了Python。 使用烏龜創建圖形。 最后，第13章將幫助讀者理解文件處理的需求，并以此為基礎開發實時應用程序。 因此，在閱讀本書的第二部分之后，讀者將可以通過考慮靈活性和可重用性來創建軟件應用程序。

關于大數據技術的信息很多，但將這些技術拼接到端到端企業數據平臺是一項艱巨的任務，沒有得到廣泛的討論。通過這本實用的書，您將學習如何在本地和云中構建大數據基礎設施，并成功地構建一個現代數據平臺。

本書非常適合企業架構師、IT經理、應用程序架構師和數據工程師，它向您展示了如何克服Hadoop項目期間出現的許多挑戰。在深入了解以下內容之前，您將在一個徹底的技術入門中探索Hadoop和大數據領域中可用的大量工具:

• 基礎設施: 查看現代數據平臺中的所有組件層，從服務器到數據中心，為企業中的數據建立堅實的基礎

-平臺: 了解部署、操作、安全性、高可用性和災難恢復的各個方面，以及將平臺與企業IT的其他部分集成在一起所需了解的所有內容

• 將Hadoop帶到云端: 學習在云中運行大數據平臺的重要架構方面，同時保持企業安全性和高可用性

使用Python進行自然語言處理(NLP)，學習如何設置健壯環境來執行文本分析。這第二版經歷了一個重大的修改，并介紹了幾個重要的變化和基于NLP的最新趨勢的新主題。

您將了解如何在NLP中使用最新的、最先進的框架，以及機器學習和深度學習模型，用于Python支持的監督情感分析，以解決實際的案例研究。首先回顧Python中關于字符串和文本數據的NLP基礎知識，然后討論文本數據的工程表示方法，包括傳統的統計模型和新的基于深度學習的嵌入模型。本文還討論了解析和處理文本的改進技術和新方法。

文本摘要和主題模型已經全面修訂，因此本書展示了如何在NIPS會議論文的興趣數據集上下文中構建、調整和解釋主題模型。此外，這本書涵蓋了文本相似性技術與現實世界的電影推薦人的例子，以及情緒分析使用監督和非監督的技術。還有一章專門討論語義分析，您將了解如何從頭構建自己的命名實體識別(NER)系統。雖然該書的整體結構保持不變，但整個代碼庫、模塊和章節都已更新到最新的Python 3。x版本。

你將學習

• 理解NLP和文本的語法、語義和結構
• 發現文本清理和功能工程
• 回顧文本分類和文本聚類
• 評估文本摘要和主題模型
• 學習NLP的深度學習

這本書是給誰的

• IT專業人員、數據分析師、開發人員、語言學專家、數據科學家和工程師，以及任何對語言學、分析和從文本數據中產生見解有濃厚興趣的人。

通過機器學習的實際操作指南深入挖掘數據

機器學習: 為開發人員和技術專業人員提供實踐指導和全編碼的工作示例，用于開發人員和技術專業人員使用的最常見的機器學習技術。這本書包含了每一個ML變體的詳細分析，解釋了它是如何工作的，以及如何在特定的行業中使用它，允許讀者在閱讀過程中將所介紹的技術融入到他們自己的工作中。機器學習的一個核心內容是對數據準備的強烈關注，對各種類型的學習算法的全面探索說明了適當的工具如何能夠幫助任何開發人員從現有數據中提取信息和見解。這本書包括一個完整的補充教師的材料，以方便在課堂上使用，使這一資源有用的學生和作為一個專業的參考。

機器學習的核心是一種基于數學和算法的技術，它是歷史數據挖掘和現代大數據科學的基礎。對大數據的科學分析需要機器學習的工作知識，它根據從訓練數據中獲得的已知屬性形成預測。機器學習是一個容易理解的，全面的指導，為非數學家，提供明確的指導，讓讀者:

• 學習機器學習的語言，包括Hadoop、Mahout和Weka
• 了解決策樹、貝葉斯網絡和人工神經網絡
• 實現關聯規則、實時和批量學習
• 為安全、有效和高效的機器學習制定戰略計劃

通過學習構建一個可以從數據中學習的系統，讀者可以在各個行業中增加他們的效用。機器學習是深度數據分析和可視化的核心，隨著企業發現隱藏在現有數據中的金礦，這一領域的需求越來越大。對于涉及數據科學的技術專業人員，機器學習:為開發人員和技術專業人員提供深入挖掘所需的技能和技術。

找到有合適技能的人。本書闡明了創建高效能數據集成團隊的最佳實踐，使您能夠理解計劃、設計和監視一次性遷移和日常集成系統的技能和需求、文檔和解決方案。

數據的增長是爆炸式的。隨著跨企業系統的多個信息源的不斷到達，將這些系統組合成一個單一的、內聚的、可記錄的單元變得比以往任何時候都更加重要。但是，與其他軟件規程相比，集成的方法有很大的不同，它要求能夠編寫代碼、協作并將復雜的業務規則分解為可伸縮的模型。

數據遷移和集成可能很復雜。在許多情況下，項目團隊將實際的遷移保留到項目的最后一個周末，任何問題都可能導致錯過最后期限，或者在最壞的情況下導致需要在部署后進行協調的數據損壞。本書詳細介紹了如何進行戰略規劃以避免這些最后時刻的風險，以及如何為未來的集成項目構建正確的解決方案。

你會學到什么

• 理解集成的“語言”，以及它們在優先級和所有權方面的關系
• 創建有價值的文檔，帶領您的團隊從發現到部署
• 研究當今市場上最重要的集成工具
• 監視您的錯誤日志，并查看輸出如何增加持續改進的周期
• 為整個企業提供有價值的集成解決方案

這本書是給誰看的

構建相應實踐的執行和集成團隊領導。它也適用于需要額外熟悉ETL工具、集成過程和相關項目可交付成果的集成架構師、開發人員和業務分析人員