Python 🐍 Work With Data

Get complete instructions for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.6 - Use the IPython shell and Jupyter notebook for exploratory computing - Learn basic and advanced features in NumPy (Numerical Python) - Get started with data analysis tools in the pandas library - Use flexible tools to load, clean, transform, merge, and reshape data - Create informative visualizations with matplotlib - Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets - Analyze and manipulate regular and irregular time series data - Learn how to solve real-world data analysis problems with thorough, detailed examples

Mastering pandas for Finance.pdf

Python. Книга рецептов by Дэвид Бизли, Брайан К. Джонс.pdf Книга, которую вы держите в руках, даст четкое понимание, как именно стоит писать приложения на Python, чтобы не пришлось раз за разом их переделывать и они были удобны для работы. Это наиболее полное и систематичное руководство по Python, в нем разобраны самые популярные подходы для создания легкочитаемого, оптимизированного и поддерживаемого кода. Также приведены примеры применения полученных знаний в прикладных областях, все главы сопровождаются конкретными заданиями. Издание будет полезно как начинающим разработчикам, так и опытным специалистам. Подробнее: https://www.labirint.ru/books/708689/

Использование Docker by Эдриен Моуэт.pdf ### Контейнеры Docker предоставляют простые быстрые и надежные методы разработки, распространения и запуска программного обеспечения, особенно в динамических и распределенных средах. Из книги вы узнаете, почему контейнеры так важны, какие преимущества вы получите от применения Docker и как сделать Docker частью процесса разработки. Вы последовательно пройдете по всем этапам, необходимым для создания, тестирования и развертывания любого вебприложения, использующего Docker. Также вы изучите обширный материал — начиная от основ, необходимых для запуска десятка контейнеров, и заканчивая описанием сопровождения крупной системы со множеством хостов в сетевой среде со сложным режимом планирования. Издание предназначено разработчикам, инженерам по эксплуатации и системным администраторам

Система контейнерной оркестровки Kubernetes безопасно управляет структурой распределенного приложения и последовательностью его выполнения, с максимальной эффективностью организуя контейнеры и службы. Kubernetes служит в качестве операционной системы для ваших кластеров, устраняя необходимость учитывать лежащую в основе сетевую и серверную инфраструктуру в ваших проектах. Эта книга учит использовать Kubernetes для развертывания распределенных контейнеризированных приложений. Перед тем, как собрать свой первый кластер Kubernetes, вы начнете с обзора систем Docker и Kubernetes. Вы будете постепенно расширять свое начальное приложение, добавляя новые функциональные возможности и углубляя свои знания архитектуры и принципа работы Kubernetes. Также вы изучите такие важные темы, такие как мониторинг, настройка и масштабирование.

Осваиваем Kubernetes. Оркестрация контейнерных архитектур by Джиджи Сайфан Kubernetes - это система с открытым кодом, предназначенная для работы с контейнерными приложениями, их развертывания, масштабирования, управления ими. Если вы хотите запустить дополнительные контейнеры или автоматизировать управление, то вам не обойтись без  Kubernetes. Книга начинается с изучения основ Kubernetes, архитектуры и компоновки этой системы. Вы научитесь создавать микросервисы с сохранением состояния, ознакомитесь с такими продвинутыми возможностями, как горизонтальное автомасштабирование подов, выкатывание обновлений, квотирование ресурсов, обустроите долговременное хранилище на бэкенде. На реальных примерах вы исследуете возможности сетевой конфигурации, подключение и настройку плагинов. Эта книга поможет вам стать искусным дирижером и обращаться с контейнерными системами любой сложности.  

«Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных» написана для разработчиков, использующих в своей работе API Kafka, а также инженеров-технологов (именуемых также SRE, DevOps или системными администраторами), занимающихся установкой, конфигурацией, настройкой и мониторингом ее работы при промышленной эксплуатации. Мы не забывали также об архитекторах данных и инженерах-аналитиках — тех, кто отвечает за проектирование и создание всей инфраструктуры данных компании.

Designing Event-Driven Systems Concepts and Patterns for Streaming Services with Apache Kafka.pdf

Professional developers know the many benefits of writing application code that’s clean, well-organized, and easy to maintain. By learning and following established patterns and best practices, you can take your code and your career to a new level. With Practices of the Python Pro, you’ll learn to design professional-level, clean, easily maintainable software at scale using the incredibly popular programming language, Python. You’ll find easy-to-grok examples that use pseudocode and Python to introduce software development best practices, along with dozens of instantly useful techniques that will help you code like a pro.

This book supplies insightful, detailed guidance on fundamental data mining techniques. The book guides readers through the use of Python software for developing predictive models and techniques in order to describe and find patterns in data. The authors use interesting, real-world examples to build a theoretical and practical understanding of key data mining methods, with a focus on analytics rather than programming.

Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабыть и овладеете классическими приемами решения повседневных задач. В этой книге - Алгоритмы поиска. - Обобщенные технологии для графов. - Нейронные сети. - Генетические алгоритмы. - Состязательный поиск. - Использование аннотаций типов в описанных задачах.

Путь Python. Черный пояс по разработке, масштабированию, тестированию.pdf

Mastering Microsoft Power BI: Expert techniques for effective data analytics and business intelligence Проектируйте, создавайте и управляйте надежными решениями Power BI, чтобы получать значимые бизнес-идеи Ключевая особенность - Освойте все функции панели мониторинга и отчетности Microsoft Power BI - Объединяйте данные из разных источников, создавайте потрясающие визуализации и публикуйте свои отчеты на разных платформах

The Definitive Guide to DAX-Business intelligence with Microsoft Excel, SQL Server Analysis Services, and Power BI.pdf

Microsoft Power BI Complete Reference by Brett PowellDevin Knight.pdf

Supercharge Power BI Power BI Is Better When You Learn to Write DAX.pdf

Изучите сложную работу DAX и механизмы, необходимые для решения сложных задач Power BI. Эта книга полностью посвящена DAX (выражениям анализа данных), языку формул, используемому в Power BI - ведущем приложении Microsoft для самообслуживания в области бизнес-аналитики, - и охватывает другие продукты, такие как PowerPivot и SQL Server Analysis Services Tabular. Вы узнаете, как использовать передовые приложения DAX для решения сложных задач. Часто задача кажется сложной из-за отсутствия понимания или неправильного понимания основных принципов и того, как определенные компоненты взаимодействуют друг с другом. Авторы этой книги используют решения и примеры, чтобы научить вас, как решать сложные проблемы. Они объясняют сложную работу важных понятий, таких как контекст фильтра и переход контекста. Вы узнаете, как Power BI, объединяя строительные блоки DAX (такие как меры, фильтрация таблиц и линии данных), может обеспечить исключительную аналитическую мощность.

Power BI MVP Book A book of tricks and techniques for working with Power BI 2019.pdf

Learn Power BI A Beginner’s Guide to Developing Interactive Business Intelligence Solutions.pdf