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Abstract: Se vi è mai capitato di passare ore a cambiare nomi di file o ad aggiornare centinaia di celle in un foglio di calcolo, sapete perfettamente quanto noiose possano essere queste incombenze. E se il vostro computer potesse svolgerle al posto vostro? In Automatizzare le cose noiose con Python imparerete a usare Python per scrivere programmi che facciano in pochi minuti quello che a mano vi costerebbe ore - e non è necessario che abbiate già esperienza di programmazione. Una volta acquisite le basi, potrete creare programmi Python che svolgano senza fatica e in modo splendido compiti utili di automazione per: cercare un testo in uno o più file; creare, aggiornare, spostare e rinominare file e cartelle; effettuare ricerche nel Web e scaricare contenuti online; aggiornare e formattare dati in fogli di calcolo Excel di qualsiasi dimensione; suddividere o unire PDF, dotarli di watermark e cifrarli; inviare email di sollecito e notifiche testuali; compilare moduli online. Istruzioni passo passo analizzeranno in dettaglio ciascun programma, e progetti pratici alla fine di ciascun capitolo vi sfideranno a migliorare quei programmi e a usare le competenze appena acquisite per automatizzare compiti simili. Non passate il vostro tempo a fare quel che potrebbe fare una scimmia addestrata. Anche se non avete mai scritto una riga di codice, potete fare in modo che sia il vostro computer a gestire la parte noiosa.

Abstract: Lo scopo di questo libro consiste nell'illustrare il linguaggio di programmazione Python tramite esempi concreti. Tale testo, oltre ad illustrare i concetti cardine del linguaggio di programmazione, illustra anche come creare script Python in ambiente Microsoft. Python è un linguaggio di scripting "compilato", nel senso che ogni sorgente viene pseudo-compilato da un programmino chiamato interprete. Questa tecnologia porta con se l'indubbio vantaggio della portabilità, ossia un programma Python può essere tranquillamente eseguito su una macchina Linux o su una macchina con installato Windows. La struttura del libro è la seguente: descrizione del software e delle procedure di installazione dell'IDE Python per Windows e per Linux; presentazione dei costrutti e delle strutture basi di Python tramite esempi.

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: Python è un linguaggio di programmazione multipiattaforma, robusto e maturo, a cui si affidano le più prestigiose aziende e organizzazioni a livello mondiale, come Google, la NASA, YouTube, Intel e Yahoo! Il suo successo è legato sia al fatto che favorisce la produttività, rendendo semplice lo sviluppo di sistemi software anche molto complessi, sia al fatto che ha molteplici ambiti di utilizzo: applicazioni web, giochi e multimedia, interfacce grafiche, networking, applicazioni scientifiche, intelligenza artificiale, programmazione di sistema e tanto altro ancora.

Abstract: 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.

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: 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: 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: Quando bisogna creare strumenti di hacking potenti ed efficaci, Python è il linguaggio di prima scelta per la maggior parte degli analisti di sicurezza. Python per hacker, l'ultima opera di Justin Seitz guida il lettore a esplorare il lato oscuro delle capacità di Python: scrivere sniffer di rete, manipolare pacchetti, infettare macchine virtuali, creare trojan invisibili e molto altro ancora. In particolare, il libro mostra come: creare un trojan command-and-control utilizzando GitHub; individuare il sandboxing e automatizzare le attività malware comuni, come il keylogging e lo screenshotting; scalare i privilegi di Windows con un processo di controllo creativo; usare trucchi offensivi di tecnica forense per recuperare gli hash delle password e iniettare codice di shell in una macchina virtuale; estendere il popolare strumento di web-hacking Burp; abusare dell'automazione Windows COM per fare attacchi man-in-the-browser; estrarre dati da una rete in modo invisibile.

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: Sfruttare Pytorch per costruire passo dopo passo modelli generativi efficaci.

Abstract: Viviamo in un mondo dove i compiti più complessi e ripetitivi sono automatizzati. Robot intelligenti hanno il potenziale per rivoluzionare il modo in cui svolgiamo un sacco di attività, con estrema precisione ed efficienza. La programmazione di robot è quindi un tema più che mai attuale e in questo libro viene mostrato come l'utilizzo combinato di Raspberry Pi e Python possa essere un ottimo punto di partenza per avventurarsi in questo mondo. Si comincia introducendo le basi della programmazione robotica per arrivare velocemente alla progettazione e realizzazione di un robot controllato da remoto. Quindi si procede aggiungendo funzionalità e controlli, sensori e sistemi di output, motori e servomotori, fotocamere, fino ad arrivare a scrivere il codice che permette al robot di agire in autonomia in determinate situazioni. Alla fine il lettore avrà costruito un automa in grado di svolgere alcuni compiti grazie a funzioni di intelligenza artificiale di base e potrà usare le competenze acquisite in progetti di complessità crescente.

Abstract: Python è un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti, di grande versatilità e molto utilizzato per lo sviluppo di applicazioni in ambito professionale. È, inoltre, uno strumento valido e flessibile per apprendere i fondamenti della programmazione, grazie alla sintassi semplice, alla semantica sempre verificabile e alla scalabilità che rende agevole l'integrazione con altri linguaggi.

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: 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: 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: 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: Una delle professioni più emergenti nel campo tecnologico è quella del Data Scientist. Ovvero il professionista che è in grado di aggregare e analizzare la grande mole di informazioni di cui oggi una azienda dispone in modo da poterle usare nell'ambito decisionale. Il linguaggio di programmazione Python è molto utilizzato come strumento software per questa analisi. Questo testo, scritto da specialisti, mostra diversi tool e tecniche per gestire i dati provenienti da varie fonti e database allo scopo di renderli fruibili per successive analisi statistiche e computazionali. I capitoli sono brevi, centrati su ogni singola tecnica operativa e sempre conclusi con esercizi e codici di esempio. Oltre a Python vengono quindi descritti una serie di tool e strumenti specifici, perlopiù open source, che supportano il lavoro di sviluppo del software.

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