Reihe: Animals

Cover »Weniger schlecht Projekte managen«

Anne Schüßler / Peter Schüßler

Weniger schlecht Projekte managen


November 2018

Cover »Datenintensive Anwendungen designen«

Martin Kleppmann

Datenintensive Anwendungen designen

Konzepte für zuverlässige, skalierbare und wartbare Systeme


Oktober 2018

Cover »Weniger schlecht über IT schreiben«

Christina Czeschik / Matthias Lindhorst

Weniger schlecht über IT schreiben

Die Schreibwerkstatt für IT-Erklärer


Oktober 2018

Cover »Praxishandbuch VMware vSphere 6.7«

Ralph Göpel

Praxishandbuch VMware vSphere 6.7

Leitfaden für Installation, Konfiguration und Optimierung


Oktober 2018

Cover »Verteilte Systeme entwerfen«

Brendan Burns

Verteilte Systeme entwerfen

Muster und Paradigmen für skalierbare, zuverlässige Services


September 2018

Cover »Moderne Webanwendungen für .NET-Entwickler: Server-Anwendungen, Web APIs, SPAs & HTML-Cross-Platform-Anwendungen mit ASP.NET, ASP.NET Core, JavaScript«

Holger Schwichtenberg / Jörg Krause

Moderne Webanwendungen für .NET-Entwickler: Server-Anwendungen, Web APIs, SPAs & HTML-Cross-Platform-Anwendungen mit ASP.NET, ASP.NET Core, JavaScript

Mit Beiträgen von Dr. Joachim Fuchs, Manfred Steyer und Sebastian Kleinschmager


September 2018

Cover »Praxishandbuch OTRS«

Tim Schürmann

Praxishandbuch OTRS

Das Ticketsystem sicher bedienen, administrieren und warten


August 2018

Cover »Einführung in TensorFlow«

Tom Hope / Yehezkel S. Resheff / Itay Lieder

Einführung in TensorFlow

Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen


Mai 2018

Cover »React Native«

Erik Behrends

React Native

Native Apps parallel für Android und iOS entwickeln


Januar 2018

Cover »Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow «

Aurélien Géron

Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow

Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme


Dezember 2017

Cover »Praxiseinstieg Deep Learning«

Ramon Wartala

Praxiseinstieg Deep Learning

Mit Python, Caffe, TensorFlow und Spark eigene Deep-Learning-Anwendungen erstellen


November 2017

Cover »R für Data Science«

Hadley Wickham / Garrett Grolemund

R für Data Science

Daten importieren, bereinigen, umformen, modellieren und visualisieren
US-Bestseller


Oktober 2017

Cover »Statistik mit R «

Joachim Zuckarelli

Statistik mit R

Eine praxisorientierte Einführung in R


August 2017

Cover »Angular «

Manfred Steyer / Daniel Schwab

Angular

Das Praxisbuch zu Grundlagen und Best Practices, ab Version 4


August 2017

Cover »Das DevOps-Handbuch«

Gene Kim / Jez Humble / Patrick Debois / John Willis

Das DevOps-Handbuch

Teams, Tools und Infrastrukturen erfolgreich umgestalten


Juli 2017

Cover »Hitchhiker´s Guide für Python «

Kenneth Reitz / Tanya Schlusser

Hitchhiker´s Guide für Python

Best Practices für Programmierer


Juni 2017

Cover »Einführung in Machine Learning mit Python«

Andreas C. Müller / Sarah Guido

Einführung in Machine Learning mit Python

Praxiswissen Data Science


Juni 2017

Cover »Neuronale Netze selbst programmieren«

Tariq Rashid

Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python


April 2017

Cover »Durchstarten mit React«

Stoyan Stefanov

Durchstarten mit React

Web-Apps einfach und modular entwickeln


Februar 2017

Cover »Raspberry-Pi-Kochbuch«

Simon Monk

Raspberry-Pi-Kochbuch

Lösungen für alle Software- und Hardware-Probleme
Für alle Versionen inklusive Pi 3 & Zero


Dezember 2016


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