Rete Bibliotecaria della Provincia di Como

Abstract: Questo volume è dedicato a Python, un linguaggio di programmazione diffuso da anni tra i professionisti grazie alla sua potenza e semplicità sintattica, e di utilizzo sempre più frequente anche in ambito universitario. Il testo guida il lettore all'acquisizione degli strumenti concettuali classici della programmazione strutturata e introduce alla programmazione ad oggetti, caratteristica del linguaggio Python, presentando gli argomenti, oggetti, classi, ereditarietà, incapsulamento, polimorfismo, con chiarezza e completezza. Completano ed arricchiscono il volume casi svolti che permettono di elaborare strategie di problem solving, domande di auto-valutazione, esercizi di approfondimento teorico e problemi di programmazione. Il libro, ideale riferimento per un corso introduttivo di programmazione basato su Python, si rivolge agli studenti dei corsi di laurea in informatica e ingegneria e, per la sua particolare comprensibilità ed efficacia didattica, è anche un ottimo strumento di auto-istruzione.

Abstract: Negli ultimi anni il machine learning ha compiuto passi da gigante, con macchine che ormai raggiungono un livello di accuratezza quasi umana. Dietro questo sviluppo c'è il deep learning: una combinazione di progressi ingegneristici, teoria e best practice che rende possibile applicazioni prima impensabili. Questo manuale accompagna il lettore nel mondo del deep learning attraverso spiegazioni passo passo ed esempi concreti incentrati sul framework Keras. Si parte dai fondamenti delle reti neurali e del machine learning per poi affrontare le applicazioni del deep learning nel campo della visione computerizzata e dell'elaborazione del linguaggio naturale: dalla classificazione delle immagini alla previsione di serie temporali, dall'analisi del sentiment alla generazione di immagini e testi. Con tanti esempi di codice corredati di commenti dettagliati e consigli pratici, questo libro è rivolto a chi ha già esperienza di programmazione con Python e desidera entrare nel mondo degli algoritmi di apprendimento profondo.

Abstract: Nel mondo dei computer il quantum computing è l'avanguardia in termini di potenza e scalabilità e può trasformare in maniera radicale ogni ambito dell'informatica, dalla sicurezza delle informazioni alla scienza dei dati. Utilizzando i qubit, l'unità fondamentale dell'informazione quantistica, le macchine possono risolvere problemi neppure avvicinabili nei sistemi binari. Questo manuale accompagna il lettore nel mondo del quantum computing mostrandone gli utilizzi pratici. Si parte dai fondamenti della disciplina attraverso la creazione di un simulatore quantistico in Python, per poi passare all'uso del Quantum Development Kit di Microsoft e del linguaggio Q# per la scrittura e l'esecuzione di algoritmi dedicati. Alla fine il lettore sarà in grado di utilizzare le tecniche di programmazione quantistica in diverse applicazioni e lavorare su casi reali come la soluzione di problemi di chimica e aritmetica e la ricerca in database non strutturati. Una guida pratica, ricca di esempi e istruzioni passo-passo, dedicata a chi ha già qualche conoscenza di programmazione e vuole esplorare il mondo del quantum computing partendo dalle basi.

Abstract: La data science è una moderna disciplina che combina aree della matematica e informatica per estrarre conoscenza e valore dai dati con metodo scientifico. La conoscenza ricavata dai dati è alla base di previsioni e decisioni aziendali e governative, di scoperte scientifiche, di studi di fenomeni sociali, ma anche di applicazioni di intelligenza artificiale che, dalla computer vision alla elaborazione del linguaggio naturale, stanno rivoluzionando l'economia e la società. Il successo internazionale del libro si deve alla straordinaria capacità di introdurre la disciplina da zero con applicazioni in Python, il linguaggio di programmazione standard de facto in questo ampio settore che va dall'analisi dei dati al machine learning. I concetti sono spiegati con esempi facilmente comprensibili, al punto che il libro offre un percorso d'ingresso anche a chi si avvicina alla disciplina senza una particolare preparazione in informatica e matematica. La data science è diventata prioritaria negli investimenti e quindi anche nella ricerca di personale esperto.

Abstract: Un manuale completo e ricco di esempi da studiare e riutilizzare, pensato per studenti e professionisti che conoscono le basi della programmazione in Python e desiderano costruire e implementare strategie di trading automatizzato. Il trading finanziario, una volta dominio esclusivo degli attori istituzionali, è ora aperto a piccole organizzazioni e singoli trader che utilizzano piattaforme online dove Python, grazie al suo ecosistema di pacchetti e librerie dedicate, è estremamente diffuso. In questa guida pratica, l'autore mostra come utilizzare Python nell'affascinante campo del trading algoritmico, una modalità di investimento che sfrutta modelli matematici per prendere decisioni. Nel corso del libro il lettore impara diversi modi per applicare Python a vari aspetti del trading algoritmico, come il backtesting, l'interazione con le piattaforme di trading online, la generazione di previsioni e l'elaborazione di dati in tempo reale.

Abstract: Questa seconda edizione è stata rivista e aggiornata in funzione delle pratiche di programmazione di Python 3 e comprende nuovi rompicapo per ispirarvi e due nuove appendici che sono guide ai moduli interni di Python e alla risoluzione dei problemi del codice, rispettivamente.

Abstract: Tutti possono apprendere i fondamenti della data science e l'uso di questi strumenti computazionali con successo, anche con poche competenze informatiche di base, per trovare in seguito numerose occasioni di applicazione in tutti, o quasi, gli ambiti professionali, scientifici, umanistici e culturali.

Abstract: Python per Data Science, la guida perfetta per i programmatori di livello intermedio, mostra i modi migliori per sfruttare Python per le applicazioni basate sui dati. Ricco di esempi pratici, il libro offre un ampio tour delle funzionalità di Python per ottenere, trasformare e analizzare i dati. Scoprirete le strutture dati integrate in Python e il suo robusto ecosistema di librerie open source per la scienza dei dati, tra cui NumPy, pandas, scikit-learn e matplotlib. Vi eserciterete a caricare dati in vari formati, a ottimizzare, raggruppare e aggregare insiemi di dati e a creare visualizzazioni come grafici e mappe. Esempi approfonditi mostrano come costruire applicazioni di dati del mondo reale, tra cui un servizio di taxi alimentato dai dati di localizzazione, un’analisi delle regole di associazione dei dati delle transazioni per identificare gli articoli comunemente acquistati insieme e un modello di apprendimento automatico per prevedere l’andamento delle scorte. Ogni capitolo contiene esercizi che incoraggiano a provare le tecniche da soli. Imparerete a: Manipolare in modo efficiente strutture di dati come liste, dizionari, array NumPy e pandas DataFrames; Spostare dati da e verso database relazionali e NoSQL; Ottenere informazioni utili sui dati attraverso l’aggregazione, la visualizzazione e altri metodi di analisi; Lavorare con testi semplici, dati GPS, dati di serie temporali, file JSON e CSV e molti altri tipi e formati di dati; Utilizzare il machine learning per l’elaborazione del linguaggio naturale, come l’analisi del sentiment.

Abstract: La data science è una materia in rapida evoluzione le cui applicazioni spaziano in ambiti diversi della nostra vita. Questo libro insegna a trasformare database caotici e dati non strutturati in dataset omogenei e ordinati attraverso l'impiego degli strumenti essenziali del linguaggio Python per il data mining, il machine learning, la network analysis e l'elaborazione del linguaggio naturale. Il lettore impara ad acquisire dati numerici e testuali eterogenei da fonti diverse come semplici file locali, database e il Web. Scopre come ripulirli e normalizzarli. Lavora su basi di dati SQL e NoSQL, applica strumenti per la rappresentazione grafica e scopre i modelli di analisi statistiche e predittive più utilizzati nel campo del machine learning. Una lettura dedicata a studenti e docenti, ai professionisti alle prime armi e agli sviluppatori in cerca di una guida di riferimento. I requisiti fondamentali sono una normale esperienza di programmazione in Python e un ambiente di sviluppo con installata la versione 3.3 (o superiore) del linguaggio oltre ai moduli e alle librerie specifiche indicate nel testo.

Abstract: Elaborare il magma di dati oggi disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile per il mondo contemporaneo dove la conoscenza e l'informazione sono il primo valore. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è possibile creare macchine in grado apprendere in maniera automatica e rispondere alle domande chiave per il successo. Questo libro accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati nel modo migliore e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie Python dedicate, tra cui scikit-learn, Theano e Keras, applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini. L'approccio didattico è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi pratici di codice. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python.

Abstract: Python è un linguaggio di programmazione potente e ricco di espressività, facile da imparare e divertente da usare! I libri per imparare a programmare in Python, però, possono essere un po’ pesanti, grigi e noiosi, il che non diverte nessuno. Python per ragazzi rende Python vivo e porta voi (e i vostri genitori) nel mondo della programmazione. Jason R. Briggs, a cui la pazienza non fa mai difetto, vi guiderà attraverso gli aspetti fondamentali mentre sperimenterete programmi d’esempio speciali (che spesso vi faranno anche ridere) in cui compaiono mostri spaventosi, agenti segreti, corvi che si danno al furto e tanto altro ancora. Tutti i termini tecnici sono chiaramente definiti quando vengono introdotti la prima volta; il codice è colorato, sezionato e spiegato; illustrazioni bizzarre a colori contribuiscono a mantenere il tutto più leggero e divertente.

Abstract: Elaborare il magma di dati oggi disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile per il mondo contemporaneo dove la conoscenza e l'informazione sono il primo valore. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è possibile creare macchine in grado apprendere in maniera automatica e rispondere alle domande chiave per il successo. Questo libro accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati nel modo migliore e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie Python dedicate, tra cui scikit-learn, Theano e Keras, applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini. L'approccio didattico è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi pratici di codice. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python.

Abstract: Il pensiero computazionale e la programmazione informatica sono sempre più importanti per la formazione fin dalla scuola primaria. Python è un elemento cardine di questa rivoluzione pedagogica ed è presente in molti programmi didattici, governativi e non. Questo manuale si rivolge a tutti quelli che vogliono imparare a programmare con Python. L'impostazione è basata sull'imparare facendo e divertendosi, ovvero dando largo spazio a progetti ludici e creativi. Ogni argomento è presentato come un problema da risolvere di cui viene fornita una soluzione sotto forma di codice Python che viene quindi esaminato per comprenderne il funzionamento. Diversi temi sono trattati più volte ma in contesti sempre diversi per stimolare il pensiero creativo. Tutti i programmi presentati nel testo sono scaricabili online, pronti a essere eseguiti ma anche manipolati e riutilizzati a piacimento.

Abstract: I computer sono bravissimi a lavorare con dati standardizzati e strutturati e riescono a elaborarli velocemente e con precisione. Questo ha però un limite: le persone non comunicano in dati strutturati, né parlano in codice binario, anzi, il linguaggio umano è complesso e articolato. Questo manuale è una guida pratica al Natural Language Processing (NLP), un campo dell'intelligenza artificiale focalizzato sull'abilitare i computer a comprendere ed elaborare i linguaggi umani, e grazie al quale è stato possibile sviluppare applicazioni ormai molto diffuse come Google Translate e gli assistenti vocali Siri, Alexa e Ok Google. Si parte dalla spiegazione di che cos'è l'NLP e degli approcci attualmente esistenti in questo campo. L'attenzione si sposta quindi all'elaborazione del linguaggio esaminando le librerie Python disponibili allo scopo. A questo punto si entra nel merito delle applicazioni possibili come la sentiment analysis, il riconoscimento semantico del linguaggio e il riconoscimento vocale. Il testo termina mostrando casi d'uso ed esempi pratici. Un manuale dedicato sia a chi già conosce Python, sia ai principianti che vogliono sviluppare nuove capacità e iniziare a costruire un'applicazione da zero.

Abstract: Python è oggi il linguaggio di programmazione più apprezzato e diffuso grazie alla sua semplicità e alla sua grande flessibilità. Con Python è possibile creare numerosi tipi di software: tool per elaborare dati, programmi interattivi a finestre, applicazioni web e per smartphone. Purtroppo, imparare a programmare non è facile e molti acquistano guide complete su C, Python o Java per poi abbandonarle sul comodino. Python pratico propone un approccio differente e originale. Non è un manuale su Python, anche se tocca molti degli argomenti chiave del linguaggio (programmazione di base, oggetti, Tkinter, web e servizi). Non tratta la sintassi di tutti i possibili comandi, né elenca tutte le sfumature e varianti delle infinite librerie. Fornisce però tutto quello che serve per scrivere programmi perfettamente funzionanti, con la spiegazione delle logiche e dei meccanismi impiegati. Il lettore imparerà così a sviluppare un proprio metodo di lavoro da applicare, in seguito, anche in altre situazioni, e alla fine del percorso sarà in grado di muoversi in autonomia e scrivere programmi completi di ogni tipo. Sul canale YouTube dell'autore sono disponibili video che forniscono supporto aggiuntivo e approfondimenti.

Abstract: Che cosa si può fare con Raspberry Pi, un computer da 35 euro dalle dimensioni di una carta di credito? Qualsiasi cosa. Se si sta imparando a programmare, o si sta cercando di sviluppar nuovi progetti elettronici, questa guida pratica mostrerà quanto questa piccola piattaforma possa essere preziosa e flessibile. Il libro guida il lettore passo passo in molti progetti educativi divertenti. La scheda Raspberry Pi dispone di diversi linguaggi di programmazione precaricati, può essere utilizzata con Arduino, permette di creare progetti collegati a Internet, è l'ideale per la multimedialità e per fare molto altro ancora.

Abstract: Un volume con molti esempi pratici alla portata di chiunque, da tenere accanto per scoprire tutti gli aspetti fondamentali, come pure quelli meno evidenti e ugualmente importanti, del linguaggio di programmazione più popolare. Il manuale è diviso in sezioni che accompagnano gradualmente il lettore nell'esplorazione dei comandi e degli strumenti di Python, permettendogli di familiarizzare con tutti gli aspetti fondamentali del linguaggio e fornendogli le competenze necessarie per approfondire autonomamente in base alle sue specifiche esigenze.

Abstract: Questa guida aggiornata a Python 3 spiega come iniziare, quali sono e come funzionano gli algoritmi di machine learning, come si utilizzano linguaggi di programmazione quali Python e R, come svolgere compiti pratici utilizzando gli algoritmi più efficaci e molto altro ancora