Dzięki tej książce płynnie rozpoczniesz pracę z Tableau 2022 i nauczysz się wizualizacji danych. Dowiesz się, jak je analizować i przedstawiać w formie graficznej, a także jak opowiadać oparte na nich historie. W tym wydaniu ujęto najnowsze funkcje programu, między innymi rozszerzenia pulpitów nawigacyjnych, Explain Data i integrację z CRM Analytics (Einstein Analytics), służącym do modelowania predyktywnego w Tableau. Pokazano również, jak używać tabel i obliczeń na różnych poziomach szczegółowości i stosować wizualną analitykę statystyczną. Następnie zademonstrowano techniki łączenia różnych źródeł danych z funkcjonalnościami modeli danych Tableau wraz z mapami i wizualizacjami geoprzestrzennymi. Z tego przewodnika dowiesz się też, jak korzystać z funkcji Tableau Prep Builder, by skutecznie oczyścić i zorganizować dane.

Automatyka przemysłowa to najszybciej rozwijający się dział inżynierii elektrycznej. Nic w tym dziwnego - obecnie w wytwórczości dąży się do maksymalnego zautomatyzowania procesów produkcyjnych. By tak się stało, paradoksalnie potrzeba ludzi. Specjalistów, którzy rozumieją zasady, na jakich pracują maszyny, potrafią je programować, optymalizować i planować ich pracę w sposób odpowiadający bieżącym oczekiwaniom.

Ten przewodnik zawiera wszystko, co trzeba wiedzieć o RxJS i reaktywności. Zrozumiesz znaczenie paradygmatu reaktywnego i nauczysz się korzystać z nowych funkcji RxJS 7. Poznasz różne wzorce reaktywne, a także rzeczywiste sposoby ich używania. Książka przeprowadzi Cię przez proces tworzenia kompletnej aplikacji, dzięki czemu poznasz techniki reaktywnego zarządzania danymi aplikacji. Przybliżysz sobie też różne wzorce poprawiające komfort użytkowania i jakość kodu. Dowiesz się, jak z zastosowaniem najlepszych praktyk przetestować strumienie asynchroniczne i poprawić wydajność aplikacji. W efekcie zaczniesz tworzyć aplikacje Angulara poprzez implementację wzorców reaktywnych.

Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych przypadków i fragmentami kodu. W trakcie lektury nauczysz się korzystać z możliwości oferowanych przez pakiety pandas i NumPy, a także środowiska IPython i Jupyter. Nie zabrakło wskazówek dotyczących używania uniwersalnych narzędzi przeznaczonych do ładowania, czyszczenia, przekształcania i łączenia zbiorów danych. Pozycję docenią analitycy zamierzający zacząć pracę w Pythonie, jak również programiści Pythona, którzy chcą się zająć analizą danych i obliczeniami naukowymi.