Obsah. Předmluva 13. O autorovi 15. Poděkování 16. O odborných korektorech 17. Úvod 19



Podobné dokumenty
Stručný obsah. K2118.indd :15:27

Datová věda (Data Science) akademický navazující magisterský program

Spark SQL, Spark Streaming. Jan Hučín

Spark SQL, Spark Streaming. Jan Hučín

Maple 2015 poskytuje novou infrastrukturu pro přístup a práci s miliony dat, a to nejen s daty vestavěných typů, ale i s daty online.

Obsah. O autorech 9 Earle Castledine 9 Myles Eftos 9 Max Wheeler 9 Odborný korektor 10. Předmluva 11 Komu je kniha určena 12 Co se v knize dočtete 12

Obsah ČÁST I JAK SE UCHÁZET O ZÁKAZNÍKY NA WEBU KAPITOLA 1

Obsah. Úvodem 9 Zpětná vazba od čtenářů 10 Zdrojové kódy ke knize 10 Errata 10

Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy České republiky. Tematický plán Obor: Informační technologie. Vyučující: Mgr.

Wichterlovo gymnázium, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace. Maturitní otázky z předmětu INFORMATIKA A VÝPOČETNÍ TECHNIKA

Předmluva 11 Typografická konvence použitá v knize Úvod do Excelu

Základy databází. O autorech 17 PRVNÍ ČÁST. KAPITOLA 1 Začínáme 19

Obsah. Úvod 11 Zpětná vazba od čtenářů 13 Errata 14 Poznámka ke kódům 14

Obsah. Úvod 15. Úvod do Excelu Práce se sešity 35

Vzdělávací obsah předmětu

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

Předmluva 11 Typografická konvence použitá v knize 12

Kurz je rozdělen do čtyř bloků, které je možné absolvovat i samostatně. Podmínkou pro vstup do kurzu je znalost problematiky kurzů předešlých.

Obsah. Úvod 11 O autorovi 11 Koncept knihy 11 Zpětná vazba od čtenářů 12 Zdrojové kódy ke knize 12 Errata 12 ČÁST I VÝVOJ MOBILNÍ APLIKACE

Přehled nabízených kurzů

Excel pro začátečníky

MATURITNÍ ZKOUŠKY Obor: OBCHODNÍ AKADEMIE

Práce s daty KAPITOLA 2. V této kapitole: Datové zdroje. Čištění dat. Datové formáty

1 Webový server, instalace PHP a MySQL 13

KOMPONENTY APLIKACE TreeINFO. Petr Štos ECM Business Consultant

PowerPivot pro Microsoft Excel 2013

Obsah. Začínáme programovat v Ruby on Rails 9. Úvod Vítejte v Ruby 15. O autorovi 9 Poděkování 9

Microsoft Access tvorba databáze jednoduše

Srovnání 602Office a 602PC SUITE

Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014

SYSTÉMY PRO CALL CENTRA

Sdílení sešitů mezi více uživateli...109

Gymnázium,Čelákovice, J. A. Komenského 414 INFORMATIKA. Prezentace Předmětu

Vývoj moderních technologií při vyhledávání. Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o.

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

1. Webový server, instalace PHP a MySQL 13

Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu. Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář,

Informatika. tercie. Mgr. Kateřina Macová 1

MBI - technologická realizace modelu

Přehled systému Microsoft SQL Server. Komu je kniha určena Struktura knihy Nejvhodnější výchozí bod pro čtení knihy Konvence a struktura knihy

vážení za jízdy a automatické pokutování

Zpětná vazba od čtenářů 11 Dotazy 11 Zdrojové kódy ke knize 11 Errata 11 Typografické konvence použité v knize 12

Maturitní témata Školní rok: 2015/2016

Modul. Univerzální tabulkový export

Témata maturitní zkoušky z předmětu Soubor odborných předmětů L/51 Podnikání

Střední průmyslová škola elektrotechnická Praha 10, V Úžlabině 320 M A T U R I T N Í T É M A T A P Ř E D M Ě T U

Obsah. Seznámení s prostředím Excelu. Poděkování 25 O přiloženém CD 26 Co je na CD 26 Použití CD 26 Systémové požadavky 26 Podpora 27

Vlastnosti a funkce docházkového/přístupového programu JOB ABACUS PRO 4.xx

Obsah. Předmluva KAPITOLA 1 Úvod do programu Microsoft Dynamics NAV KAPITOLA 2 Základy ovládání...33

Tabulkové kalkulátory, (MS Excel, OpenOfiice)

Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu

Předmluva 9 Obsah knihy 9 Typografické konvence 10 Informace o autorovi 10 Poděkování 10

Oborové číslo Hodnocení - část A Hodnocení - část B Hodnocení - část A+B

Střední průmyslová škola elektrotechnická Praha 10, V Úžlabině 320

manuscriptorium Manuscriptorium v Evropě Manuscriptorium.com

Základy datových vazeb Silverlightu. Funkce Silverlightu 2. Podpora jazyků a technologie.net Framework

Hledání optimální polohy stanic a zastávek na tratích regionálního významu

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Kapitola 4. Úvod 11. Stručný úvod do relačních databází 13. Platforma 10g 23

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

Obsah ZÁKLADNÍ DESKA. O autorech 11 Úvod 13

OBSAH. Word. První spuštění a hlavní obrazovka Wordu 3 Základní nastavení Wordu 6 Kontrola pravopisu a mluvnice 8 Nastavení ukládání dokumentu 12

Obsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou

BIG DATA. Nové úlohy pro nástroje v oblasti BI. 27. listopadu 2012

ČÁST 1 ÚVOD. Instalace operačního systému 21 Aktualizace operačního systému 57 Příkazový řádek 77 Windows Script Host 103 ČÁST 2 ŘEŠENÍ

Marketingová komunikace. 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph)

Analýza staročeské morfologie v Excelu

Profilová část maturitní zkoušky 2017/2018

Modelování a simulace Lukáš Otte

Část IV - Bezpečnost 21. Kapitola 19 Bezpečnostní model ASP.NET 23

RadioBase 3 Databázový subsystém pro správu dat vysílačů plošného pokrytí

Obsah. O autorovi 11 Předmluva 13 Zpětná vazba od čtenářů 14 Errata 14

Ukládání a vyhledávání XML dat

Základy business intelligence. Jaroslav Šmarda

VÁŽENÍ ZA JÍZDY A AUTOMATICKÉ POKUTOVÁNÍ

Témata profilové maturitní zkoušky z předmětu Soubor odborných předmětů

Obsah. Proč právě Flash? 17 Systémové požadavky 17. Jak používat tuto knihu 18 Doprovodný CD-ROM 19

TECHNICKÁ SPECIFIKACE PŘEDMĚTU PLNĚNÍ

IBM SPSS Modeler Professional

Statistické metody v ekonomii. Ing. Michael Rost, Ph.D.

VÝVOJ INTERNETOVÝCH APLIKACÍ - VIA

Využití velkoplošné vizualizace v

Pokročilé neparametrické metody. Klára Kubošová

VÝPOČETNÍ TECHNIKA OBOR: EKONOMIKA A PODNIKÁNÍ ZAMĚŘENÍ: PODNIKÁNÍ FORMA: DENNÍ STUDIUM

Evropský zemědělský fond pro rozvoj venkova: Evropa investuje do venkovských oblastí. v cestovním ruchu P3. Pavel Petr Petr.USII@upce.

Wonderware Information Server 4.0 Co je nového

PRODUKTY Tovek Server 6

Jádrem systému je modul GSFrameWork, který je poskytovatelem zejména těchto služeb:

Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ

Možnosti aplikací Google pro analýzu (geo(

Obsah. Kapitola 1 Hardware, procesory a vlákna Prohlídka útrob počítače...20 Motivace pro vícejádrové procesory...21

Příloha č. 1. k zadávací dokumentaci veřejné zakázky DATOVÝ SKLAD. Technická specifikace

Příprava dat v softwaru Statistica

5.15 INFORMATIKA A VÝPOČETNÍ TECHNIKA

Platforma.NET 11.NET Framework 11 Visual Basic.NET Základní principy a syntaxe 13

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek, M. Cvanová. 5. Statistica

Marketingová komunikace. 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph)

Ing. Petr Hájek, Ph.D. Podpora přednášky kurzu Aplikace umělé inteligence

Transkript:

Předmluva 13 O autorovi 15 Poděkování 16 O odborných korektorech 17 Úvod 19 Co kniha popisuje 19 Co budete potřebovat 20 Komu je kniha určena 20 Styly 21 Zpětná vazba od čtenářů 22 Errata 22 KAPITOLA 1 Začínáme Informatika 23 Umělá inteligence 24 Strojové učení 24 Statistika 24 Matematika 25 Znalostní domény 25 Data, informace a znalosti 25 Povaha dat 26

Proces datové analýzy 27 Problém 27 Příprava dat 28 Průzkum dat 28 Prediktivní modelování 28 Vizualizace výsledků 29 Kvantitativní a kvalitativní datová analýza 29 Význam vizualizace dat 30 A co big data? 31 Senzory a fotoaparáty 32 Analýza sociálních sítí 33 Nástroje a hračky v této knize 34 Proč Python? 34 Proč mlpy? 34 Proč D3.js? 35 Proč MongoDB? 35 Shrnutí 36 KAPITOLA 2 Práce s daty 37 Datové zdroje 38 Otevřená data 39 Textové soubory 39 Soubory aplikace Excel 39 SQL databáze 40 NoSQL databáze 41 Multimédia 42 Data z webu 42 Čištění dat 45 Statistické metody 45 Rozložení textu 46 Převádění dat 47 Datové formáty 47 CSV 48 JSON 49 XML 50 YAML 51

Začínáme s OpenRefine 52 Textová fazeta 52 Clustering 53 Textové filtry 54 Číselné fazety 54 Převod dat 55 Export dat 56 Historie akcí 57 Shrnutí 58 KAPITOLA 3 Vizualizace dat 59 Dokumenty založené na datech (D3) 60 HMTL 60 DOM 61 CSS 61 JavaScript 61 SVG 61 Začínáme s D3.js 62 Sloupcový graf 62 Koláčový graf 67 Bodové vykreslení 70 Spojnicový graf 72 Spojnicový graf s více křivkami 76 Interakce a animace 79 Shrnutí 81 KAPITOLA 4 Třídění textu 83 Učení a třídění 83 Bayesiánské třídění 84 Naivní Bayesův algoritmus 85 Ověřování předmětu e-mailu 85 Data 86

Algoritmus 88 Přesnost třídění 91 Shrnutí 94 KAPITOLA 5 Rozpoznávání podobných obrázků 95 Vyhledávání obrázků na základě podobnosti 95 Dynamické borcení času (DTW) 96 Zpracování obrázků v datové sadě 98 Implementace dynamického borcení času 99 Analýza výsledků 101 Shrnutí 103 KAPITOLA 6 Simulace cen akcií 105 Finanční časové řady 105 Simulace nahodilé chůze 106 Postupy Monte Carlo 107 Generování nahodilých čísel 108 Implementace v D3.js 109 Shrnutí 116 KAPITOLA 7 Předvídání cen zlata 117 Práce s daty v časových řadách 117 Komponenty časových řad 119 Čištění časových řad 120 Data historické ceny zlata 123 Nelineární regrese 123 Hřebenová regrese jádra 123 Čištění časových řad cen zlata 125

Předvídání z vyčištěných časových řad 126 Srovnávání předpovězených hodnot 128 Shrnutí 129 KAPITOLA 8 Práce s podpůrnými vektorovými stroji 131 Úvod do datových sad s více proměnnými 132 Redukce dimenzionality 135 Lineární diskriminantní analýza 136 Analýza hlavních komponent 136 Začínáme pracovat s podpůrnými vektorovými stroji 139 Funkce jádra 140 Problém dvojité spirály 140 Podpůrné vektorové stroje a knihovna mlpy 141 Shrnutí 144 KAPITOLA 9 Modelování infekčních nemocí prostřednictvím buněčných automatů 147 Úvod do epidemiologie 148 Epidemiologický trojúhelník 149 Epidemiologické modely 150 Model SIR 150 Řešení běžných diferenciálních rovnic modlu SIR pomocí SciPy 151 Model SIRS 152 Modelování pomocí buněčných automatů 153 Buňka, stav, mřížka a sousedství 153 Globální stochastický kontaktní model 154 Simulace modelu SIRS v CA prostřednictvím rozhraní D3.js 155 Shrnutí 163 KAPITOLA 10 Práce se sociálními grafy 165 Struktura grafu 165

Neorientovaný graf 166 Orientovaný graf 166 Analýza sociálních sítí 167 Tvorba grafu z Facebooku 167 Netvizz 167 Reprezentace grafů v Gephi 170 Statistická analýza 172 Poměr mužů a žen 172 Rozložení směrů 174 Histogram grafu 175 Středovost 176 Převod GDF na JSON 177 Vizualizace grafu v D3.js 179 Shrnutí 183 KAPITOLA 11 Analýza nálad na Twitteru 185 Anatomie dat z Twitteru 186 Tweet 186 Sledující 186 Témata trendů 187 Přístup k API Twitteru pomocí OAuth 187 Úvod do modulu Twython 189 Jednoduché vyhledávání 190 Práce s časovými osami 193 Práce se sledujícími 195 Práce s místy a trendy 197 Třídění nálad 198 Pravidla pro anglická slova 199 Textový korpus 199 Úvod do NLTK 200 Dávka slov 201 Naivní Bayesův klasifikátor 201 Analýza nálad tweetů 203

Shrnutí 204 KAPITOLA 12 Zpracování a agregace dat v MongoDB 205 Úvod do databáze MongoDB 206 Databáze 206 Kolekce 207 Dokument 208 Příkazový řádek Mongo 208 Vkládání, aktualizace a odstraňování 209 Dotazy 209 Příprava dat 211 Převod dat pomocí OpenRefine 211 Vkládání dokumentů pomocí PyMongo 214 Skupina 217 Agregační rozhraní 219 Kanály 220 Výrazy 221 Shrnutí 222 KAPITOLA 13 Práce s modelem MapReduce 223 Úvod do modelu MapReduce 224 Programovací model 225 Model MapReduce a databáze MongoDB 226 Funkce map 226 Funkce reduce 227 Příkazový řádek Mongo 227 Práce s nástrojem UMongo 229 Práce s nástrojem PyMongo 232 Filtrování vstupní kolekce 233 Seskupování a agregace 234 Vizualizace nejběžnějších slov ve tweetech v mraku slov 236 Shrnutí 241

KAPITOLA 14 Online analýza dat s nástroji Ipython a Wakari 243 Úvod do nástroje Wakari 244 Založení účtu ve Wakari 244 Úvod do nástroje IPython Notebook 246 Vizualizace dat 248 Úvod do zpracování obrázků knihovnou PIL 250 Otevření obrázku 250 Histogram obrázku 251 Filtrování 252 Operace 254 Převody 256 Úvod do knihovny Pandas 257 Práce s časovými řadami 257 Práce s datovými sadami s více proměnnými a s objektem DataFrame 261 Seskupování, agregace a korelace 264 Multiprocesing s nástrojem IPython 266 Pool 267 Sdílení poznámkového bloku 267 Data 267 Shrnutí 270 PŘÍLOHA Zavádění infrastruktury 271 Instalace a spuštění prostředí Python 3 272 Instalace a spuštění prostředí Python v Ubuntu 272 Instalace a spuštění prostředí IDLE v Ubuntu 272 Instalace a spuštění prostředí Python 3.2 ve Windows 273 Instalace a spuštění prostředí IDLE ve Windows 274 Instalace a spuštění knihovny NumPy 275 Instalace a spuštění knihovny NumPy v Ubuntu 275 Instalace a spuštění knihovny NumPy ve Windows 276 Instalace a spuštění knihovny SciPy 277 Instalace a spuštění knihovny SciPy v Ubuntu 277 Instalace a spuštění knihovny SciPy ve Windows 278

Instalace a spuštění knihovny mlpy 279 Instalace a spuštění knihovny mlpy v Ubuntu 279 Instalace a spuštění knihovny mlpy ve Windows 279 Instalace a spuštění nástroje OpenRefine 280 Instalace a spuštění nástroje OpenRefine v Linuxu 280 Instalace a spuštění nástroje OpenRefine ve Windows 281 Instalace a spuštění databáze MongoDB 281 Instalace a spuštění databáze MongoDB v Ubuntu 282 Instalace a spuštění databáze MongoDB ve Windows 283 Připojení Pythonu k databázi MongoDB 285 Instalace a spuštění nástroje UMongo 286 Instalace a spuštění nástroje Umongo v Ubuntu 287 Instalace a spuštění Umongo ve Windows 288 Instalace a spuštění Gephi 289 Instalace a spuštění Gephi v Linuxu 290 Instalace a spuštění Gephi ve Windows 290 Rejstřík 291