Reihe: Animals

Cover »Weniger schlecht über IT schreiben«

Christina Czeschik / Matthias Lindhorst

Weniger schlecht über IT schreiben

Die Schreibwerkstatt für IT-Erklärer


November 2018

Cover »Datenanalyse mit Python«

Wes McKinney

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython


Oktober 2018

Cover »Datenintensive Anwendungen designen«

Martin Kleppmann

Datenintensive Anwendungen designen

Konzepte für zuverlässige, skalierbare und wartbare Systeme


Oktober 2018

Cover »Verteilte Systeme mit Kubernetes entwerfen«

Brendan Burns

Verteilte Systeme mit Kubernetes entwerfen

Patterns und Prinzipien für skalierbare und 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 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 »Praxishandbuch Veeam Backup & Replication 9.5«

Ralph Göpel

Praxishandbuch Veeam Backup & Replication 9.5

für VMware und Microsoft Hyper-V


Juni 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


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


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 Pi3 & Zero)


Dezember 2016


72 Ergebnisse