Informatica

Esplora alcuni popolari linguaggi di coding e, seguendo i tutorial passo passo, comprendi come utilizzarli per creare il tuo primo sito web, sviluppare un videogioco, progettare una semplice applicazione e programmare minicomputer come Raspberry Pi. Mettiti alla prova dando sfogo alla creatività. Scritto da un team di esperti e docenti di coding, questo libro è l'ideale per iniziare a programmare dalle basi.

Capire il passato, osservare il presente, predire il futuro. Questi sono gli scopi della Data Science, un settore in fortissima espansione che risponde a una necessità urgente: come gestire e valorizzare le enormi quantità di dati che affluiscono nei server di tutto il mondo. Le aziende richiedono competenze in questo ambito e aspiranti di ogni livello tentano di formarsi il più velocemente possibile, ma spesso la confusione domina. In che rapporto sono Data Science, Big Data e Machine Learning? Quali competenze bisogna possedere? Quali sono gli strumenti più importanti da padroneggiare? Questo libro risponde in maniera chiara, organica e pratica. Mostra un percorso che parte delle basi del linguaggio Python, illustra strumenti fondamentali come NumPy e Pandas, esplora i Big Data con i framework Hadoop, Spark e SparkSQL e infine sfocia nella trattazione approfondita delle tecniche più importanti di Machine Learning.

Oltre mille voci - aziende, centri di calcolo, modelli, enti e periodici - che hanno caratterizzato la nascita e i primi sviluppi dell'informatica nazionale. Non la narrazione di tecnologie e funzionamenti, ma itinerari, produzioni, commercializzazioni e promozione all'avviarsi dell'era del calcolatore.

Conoscenza e informazioni sono oggi valori fondamentali e per questo elaborare il magma di dati disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è infatti possibile creare macchine in grado di apprendere in modo automatico e rispondere alle domande chiave per il successo. Questa edizione accompagna nel mondo dell'apprendimento automatico e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie dedicate – tra cui l'ultimo aggiornamento di scikit-learn – applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini, e viene dato spazio a due tecniche di machine learning all'avanguardia: il reinforcement learning e le reti generative avversarie (GAN). L'approccio è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi di codice e tutorial passo-passo. 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.

Raspberry Pi, oltre che essere una delle macchine Linux fra le più versatili del suo genere, può agevolmente integrarsi con altri microcontrollori come Arduino, diventando un binomio che unisce potenza di calcolo, completezza del sistema operativo e facilità di realizzare progetti interattivi. Una particolare attenzione è rivolta alle tecnologie IoT (Internet of Things) applicate in settori come la robotica, l’intelligenza artificiale, la musica e molto altro. Il volume, aggiornato a Pi4, si completa con interessanti consigli e contributi di alcuni dei gestori delle più grandi comunità di maker e un’intervista a Rob Zwetsloot, editorialista di MagPi, il magazine ufficiale di raspberrypi.org.

Excel è il programma di produzione e gestione di fogli di calcolo più utilizzato e uno strumento insostituibile per applicazioni diverse, aziendali e personali. Questo libro ne insegna l'uso da una prospettiva pratica, che va dal problema alla soluzione. Non il classico manuale che racconta il software partendo dalla descrizione dell'interfaccia e delle sue funzionalità ma una guida per imparare a togliersi dai guai nelle occasioni più svariate, scoprendo passo dopo passo le tecniche più efficaci grazie a esempi semplici e chiari. Nei vari capitoli il filo conduttore è l'utilità e per questo si trovano risposte a problemi comuni e non, come formattare celle, raggruppare date nei grafici, filtrare dati usando i colori, creare fatture dinamicamente, scomporre un codice fiscale o un IBAN e molto altro. Il testo è aggiornato a Excel 2019 ma è valido per le versioni 2016 e 2013, con alcuni riferimenti anche alle versioni precedenti.

L'era in cui viviamo è caratterizzata da un'ingente produzione di dati e da una gamma sempre più ampia di strumenti per analizzarli. Chiunque lavori con i dati sa però come sia facile commettere errori. A volte accade senza nemmeno accorgersene, per poi rendersene conto quando è troppo tardi. Questo manuale insegna a non cadere in errori imbarazzanti e costosi, mostrando esempi concreti delle trappole in cui è possibile cadere. Nel corso dei capitoli il lettore impara a riconoscere ed evitare le sette tipologie di insidie più comuni, apprendendo quindi come analizzare, calcolare, elaborare, comparare, visualizzare e presentare i dati con successo. Dagli errori epistemici ai difetti di calcolo, dai lapsus statistici alle aberrazioni analitiche, dalle sviste grafiche alle trappole del design, il volume affronta tutto quello che è importante sapere per diventare dei maestri. Una guida per chiunque lavori con i dati, scritta da un professionista che è diventato esperto sbagliando molto, e non ha paura di ammetterlo.

Trucchi, mostri, palazzi, fumetti, ricette: tante sezioni diverse per diventare un vero esperto e vivere il mondo Minecraft anche lontano dal computer.

Accanto a tanti volumi tecnici sull'intelligenza artificiale, questo vuole essere un testo agile e divulgativo che cerca di esaminare i molti interrogativi che l'intelligenza artificiale pone. Un libro fatto di domande, alcune senza risposta certa, che tenteranno di aprire la mente del lettore a nuovi scenari futuri e, forse, futuristici. Rispetto all'intelligenza artificiale vi sono oggi due approcci diametralmente opposti al problema. Da un lato i tecno-pessimisti che vedono solo scenari distopici e vivono con apprensione il progresso tecnologico enfatizzando i pericoli, e dall'altro i tecno-ottimisti che invece tendono a sopravvalutare gli effetti positivi arrivando ad attribuire virtù quasi taumaturgiche al progresso tecnologico. Secondo l'autore non bisogna quindi essere né tecno-ottimisti, né tecno-pessimisti, ma acquisire la consapevolezza che il governo dei cambiamenti strutturali economici e sociali che l'avvento dell'intelligenza artificiale causerà sarà fondamentale per assicurare la prosperità alle generazioni future ed evitare scenari negativi e anche apocalittici. Quindi niente distopie futuriste.

"Sono tanti anni che sviluppo applicazioni desktop e web-oriented con il framework .NET di casa Microsoft, in ambito produttivo industriale. Le potenzialità di tale framework hanno dell'incredibile, per non parlare della potenza e dell'ergonomicità dell'IDE (Integrated Development Environment) Visual Studio sempre di casa Microsoft. Lo scopo di questo libro è quello di introdurre al lettore le principali tecnologie che ad oggi permettono allo sviluppatore di poter realizzare applicativi desktop o web-oriented in modo semplice ed efficiente. L'importanza di queste tecnologie è tale da poter tranquillamente affermare che linguaggio come VB NET, C#, sono utilizzati un po' dappertutto dal settore bancario/assicurativo al settore industriale manifatturiero. Non solo. Anche nel mondo dei maker c'è la possibilità di sviluppare applicativi per la Raspberry o sviluppare software che si interfaccia con le schede elettroniche di prototipazione (ad esempio, Arduino) sfruttando queste tecnologie".