Bestseller Fachbücher von O'Reilly
Auf dieser Seite findest du eine Rangliste der besten Fachbücher von O'Reilly. Um dir einen schnellen Überblick zu verschaffen, haben wir die wichtigsten Informationen bereits für dich zusammengestellt. Diese Seite bleibt immer aktuell und wird automatisch aktualisiert.
1. O'Reilly AI Engineering
Jüngste Durchbrüche in der KI haben nicht nur die Nachfrage nach KI-Produkten erhöht, sondern auch die Eintrittsbarrieren für diejenigen gesenkt, die KI-Produkte entwickeln möchten. Der Ansatz "Modell-als-Service" hat KI von einer esoterischen Disziplin in ein leistungsstarkes Entwicklungstool verwandelt, das jeder nutzen kann. Jeder, einschliesslich derjenigen mit minimaler oder keiner vorherigen KI-Erfahrung, kann nun KI-Modelle nutzen, um Anwendungen zu erstellen. In diesem Buch diskutiert der Autor Chip Huyen das Thema KI-Engineering: den Prozess der Entwicklung von Anwendungen mit leicht verfügbaren Fundamentmodellen.
Das Buch beginnt mit einem Überblick über das KI-Engineering, erklärt, wie es sich von traditionellem Maschinenlernen-Engineering unterscheidet, und erörtert den neuen KI-Stack. Je mehr KI eingesetzt wird, desto mehr Möglichkeiten gibt es für katastrophale Fehler, und daher wird die Bewertung umso wichtiger. Dieses Buch behandelt verschiedene Ansätze zur Bewertung offener Modelle, einschliesslich des schnell wachsenden Ansatzes "KI-als-Richter".
Entwickler von KI-Anwendungen werden entdecken, wie sie sich im KI-Umfeld zurechtfinden, einschliesslich Modelle, Datensätze, Bewertungsbenchmarks und der scheinbar unendlichen Anzahl von Anwendungsfällen und Anwendungsmustern. Sie lernen ein Framework zur Entwicklung einer KI-Anwendung kennen, das mit einfachen Techniken beginnt und sich zu anspruchsvolleren Methoden entwickelt, und erfahren, wie man diese Anwendungen effizient bereitstellt.
Verstehen Sie, was KI-Engineering ist und wie es sich vom traditionellen Maschinenlernen-Engineering unterscheidet. Lernen Sie den Prozess zur Entwicklung einer KI-Anwendung, die Herausforderungen in jedem Schritt und Ansätze zu deren Bewältigung kennen. Erkunden Sie verschiedene Techniken zur Modellanpassung, einschliesslich Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning, Agenten und Datensatz-Engineering, und verstehen Sie, wie und warum sie funktionieren. Untersuchen Sie die Engpässe hinsichtlich Latenz und Kosten bei der Bereitstellung von Fundamentmodellen und erfahren Sie, wie Sie diese überwinden können. Wählen Sie das richtige Modell, den richtigen Datensatz, die richtigen Bewertungsbenchmarks und Metriken für Ihre Bedürfnisse. Chip Huyen arbeitet daran, die Datenanalyse auf GPUs zu beschleunigen.
2. O'Reilly The Manager's Path
"The Manager's Path" ist ein Fachbuch, das sich mit den Herausforderungen und Verantwortlichkeiten von Führungskräften in der modernen Geschäftswelt auseinandersetzt. Verfasst von Camille Fournier, bietet das Buch wertvolle Einblicke in die verschiedenen Aspekte des Managements, insbesondere im Bereich der Betriebswirtschaft. Es richtet sich an Leser, die ihre Fähigkeiten im Management weiterentwickeln möchten, und behandelt Themen wie Teamführung, Kommunikation und strategische Entscheidungsfindung. Mit einem kartonierten Einband und einer Seitenanzahl von 244 ist das Buch sowohl informativ als auch handlich. Es wurde im Jahr 2017 veröffentlicht und ist in englischer Sprache verfasst. Die Abmessungen des Buches betragen 15,4 cm in der Höhe und 22,8 cm in der Breite, bei einem Gewicht von 368 Gramm. Dieses Sachbuch ist eine wertvolle Ressource für alle, die in Führungspositionen tätig sind oder sich auf eine solche Rolle vorbereiten möchten.
3. O'Reilly Chip Huyen
Maschinelles Lernen Systeme sind sowohl komplex als auch einzigartig. Sie sind komplex, weil sie aus vielen verschiedenen Komponenten bestehen und verschiedene Interessengruppen einbeziehen. Sie sind einzigartig, weil sie von Daten abhängen, die von einem Anwendungsfall zum nächsten erheblich variieren. In diesem Buch lernen Sie einen ganzheitlichen Ansatz zur Gestaltung von maschinellen Lernsystemen kennen, die zuverlässig, skalierbar, wartbar und anpassungsfähig an sich ändernde Umgebungen und Geschäftsanforderungen sind. Der Autor Chip Huyen, Mitbegründer von Claypot AI, betrachtet jede Designentscheidung – wie die Verarbeitung und Erstellung von Trainingsdaten, welche Merkmale verwendet werden sollen, wie oft Modelle neu trainiert werden und was überwacht werden sollte – im Kontext dessen, wie sie Ihrem System insgesamt helfen kann, seine Ziele zu erreichen.
4. O'Reilly Data Science mit AWS
Von der ersten Idee bis zur konkreten Anwendung: Realisieren Sie Data-Science-Projekte in der AWS-Cloud. Der US-Besteller zu Amazon Web Services jetzt auf Deutsch. Das Buch beschreibt alle wichtigen Konzepte und die wichtigsten AWS-Dienste mit vielen Beispielen aus der Praxis. Es deckt den kompletten End-to-End-Prozess von der Entwicklung der Modelle bis zu ihrem konkreten Einsatz ab. Mit Best Practices für alle Aspekte der Modellerstellung einschliesslich Training, Deployment, Sicherheit und MLOps.
Mit diesem Buch lernen Machine-Learning- und KI-Praktiker, wie sie erfolgreich Data-Science-Projekte mit Amazon Web Services erstellen und in den produktiven Einsatz bringen. Es bietet einen detaillierten Einblick in den KI- und Machine-Learning-Stack von Amazon, der Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung vereint. Chris Fregly und Antje Barth beschreiben verständlich und umfassend, wie Sie das breite Spektrum an AWS-Tools nutzbringend für Ihre ML-Projekte einsetzen.
Der praxisorientierte Leitfaden zeigt Ihnen konkret, wie Sie ML-Pipelines in der Cloud erstellen und die Ergebnisse dann innerhalb von Minuten in Anwendungen integrieren. Sie erfahren, wie Sie alle Teilschritte eines Workflows zu einer wiederverwendbaren MLOps-Pipeline bündeln, und Sie lernen zahlreiche reale Use Cases zum Beispiel aus den Bereichen Natural Language Processing, Computer Vision oder Betrugserkennung kennen. Im gesamten Buch wird zudem erläutert, wie Sie Kosten senken und die Performance Ihrer Anwendungen optimieren können.
Fachbücher
−19%
nur noch 1 Stück im Sale
CHF31.70 statt CHF39.30
Data Science mit AWS
Deutsch, Antje Barth, Chris Fregly, 2022
5. O'Reilly Monolith to Microservices
Wie entwirrt man ein monolithisches System und migriert es in eine Microservice-Architektur? Und wie gelingt das, ohne den laufenden Geschäftsbetrieb zu beeinträchtigen? Als Begleitwerk zu Sam Newmans äußerst erfolgreichem Building Microservices beschreibt dieses neue Buch eine bewährte Methode, um ein bestehendes monolithisches System in eine Microservice-Architektur zu überführen.
Mit zahlreichen anschaulichen Beispielen, durchdachten Migrationsmustern und einer Fülle praxisnaher Ratschläge bietet dieser Leitfaden Unterstützung beim Übergang von einem Monolithen zu einer Microservice-Struktur. Er behandelt unterschiedliche Szenarien und Strategien für eine erfolgreiche Migration – von der ersten Planung bis hin zur Zerlegung von Anwendungen und Datenbanken. Sie lernen mehrere erprobte Muster und Techniken kennen, die Sie direkt bei der Migration Ihrer bestehenden Architektur einsetzen können.
Schwerpunkte des Buches:
Ideal für Organisationen, die auf Microservices umstellen möchten, anstatt alles neu zu bauen
Hilft Unternehmen zu entscheiden, ob, wann und wo eine Migration beginnen sollte
Behandelt Kommunikation, Integration und die Migration von Altsystemen
Diskutiert verschiedene Migrationsmuster und deren Einsatzgebiete
Liefert Beispiele für Datenbankmigrationen sowie Synchronisationsstrategien
Erklärt die Zerlegung von Anwendungen, einschließlich mehrerer Muster zur architektonischen Umstrukturierung
Geht ins Detail bei der Datenbankzerlegung, einschließlich der Auswirkungen auf referenzielle und transaktionale Integrität, neuer Fehlerszenarien und mehr
6. O'Reilly Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch
"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich an alle richtet, die ein tieferes Verständnis für maschinelles Lernen entwickeln möchten. Verfasst von Aurelien Geron, bietet dieses Buch eine praxisorientierte Herangehensweise an die Konzepte, Werkzeuge und Techniken, die erforderlich sind, um intelligente Systeme zu erstellen. Die Leser werden durch eine Vielzahl von Themen geführt, die von den Grundlagen des maschinellen Lernens bis hin zu fortgeschrittenen Techniken reichen. Das Buch ist in englischer Sprache verfasst und richtet sich an Fachleute und Studierende im Bereich Informatik. Es ist ideal für alle, die ihre Kenntnisse in Scikit-Learn und PyTorch vertiefen möchten, um effektive und leistungsfähige Modelle zu entwickeln. Die klare Struktur und die praxisnahen Beispiele machen es zu einem wertvollen Begleiter für Lernende und Praktiker gleichermassen.
Fachbücher
CHF66.90
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch
Englisch, Aurelien Geron, 2025
7. O'Reilly R for Data Science, 2e
Use R to turn data into insight, knowledge, and understanding. With this practical book, aspiring data scientists will learn how to do data science with R and RStudio, along with the tidyverseâ a collection of R packages designed to work together to make data science fast, fluent, and fun. Even if you have no programming experience, this updated edition will have you doing data science quickly.
You'll learn how to import, transform, and visualize your data and communicate the results. And you'll get a complete, big-picture understanding of the data science cycle and the basic tools you need to manage the details. Updated for the latest tidyverse features and best practices, new chapters show you how to get data from spreadsheets, databases, and websites. Exercises help you practice what you've learned along the way.
You'll understand how to:
- Visualize: Create plots for data exploration and communication of results
- Transform: Discover variable types and the tools to work with them
- Import: Get data into R and in a form convenient for analysis
- Program: Learn R tools for solving data problems with greater clarity and ease
- Communicate: Integrate prose, code, and results with Quarto.
8. O'Reilly Software Architecture: The Hard Parts
Es gibt keine einfachen Entscheidungen in der Softwarearchitektur. Stattdessen gibt es viele schwierige Aspekte – herausfordernde Probleme oder Themen ohne bewährte Praktiken – die dich zwingen, zwischen verschiedenen Kompromissen zu wählen, um erfolgreich zu sein. Mit diesem Buch wirst du lernen, kritisch über die Abwägungen nachzudenken, die mit verteilten Architekturen verbunden sind. Architektur-Veteranen und praktizierende Berater Neal Ford, Mark Richards, Pramod Sadalage und Zhamak Dehghani diskutieren Strategien zur Auswahl einer geeigneten Architektur. Indem sie eine Geschichte über eine fiktive Gruppe von Technologieprofis – das Sysops Squad – verweben, untersuchen die Autoren alles von der Bestimmung der Servicegranularität, dem Management von Workflows und Orchestrierung, dem Management und der Entkopplung von Verträgen bis hin zum Management verteilter Transaktionen und der Optimierung betrieblicher Merkmale wie Skalierbarkeit, Elastizität und Leistung. Durch die Fokussierung auf häufig gestellte Fragen bietet dieses Buch Techniken, die dir helfen, die Abwägungen zu entdecken und abzuwägen, während du dich mit den Herausforderungen auseinandersetzt, denen du als Architekt gegenüberstehst. Analysiere Abwägungen und dokumentiere deine Entscheidungen effektiv, treffe bessere Entscheidungen zur Servicegranularität, verstehe die Komplexität der Zerlegung monolithischer Anwendungen, manage und entkopple Verträge zwischen Services, gehe mit Daten in einer hochgradig verteilten Architektur um und lerne Muster zur Verwaltung von Workflows und Transaktionen beim Zerlegen von Anwendungen.
Fachbücher
CHF53.90
Software Architecture: The Hard Parts
Englisch, Mark Richards, Neal Ford, Pramod Sadalage, Zhamak Dehghani, 2021
9. O'Reilly Hands-On Large Language Models
KI hat in den letzten Jahren erstaunliche neue Sprachfähigkeiten erlangt. Angetrieben von den rasanten Fortschritten im Bereich des Deep Learning sind Sprach-KI-Systeme in der Lage, Texte besser zu schreiben und zu verstehen als je zuvor. Dieser Trend ermöglicht das Entstehen neuer Funktionen, Produkte und ganzer Industrien. Durch die visuell lehrreiche Natur dieses Buches werden Python-Entwickler die praktischen Werkzeuge und Konzepte erlernen, die sie benötigen, um diese Fähigkeiten heute zu nutzen.
Sie werden lernen, wie man die Kraft von vortrainierten grossen Sprachmodellen für Anwendungsfälle wie Texterstellung und Zusammenfassungen nutzt; semantische Suchsysteme zu erstellen, die über die Schlüsselwortsuche hinausgehen; Systeme zu bauen, die Texte klassifizieren und clustern, um ein skalierbares Verständnis einer grossen Anzahl von Textdokumenten zu ermöglichen; und bestehende Bibliotheken sowie vortrainierte Modelle für Textklassifikation, Suche und Clustering zu verwenden.
Dieses Buch zeigt Ihnen auch, wie Sie:
- Fortgeschrittene LLM-Pipelines erstellen, um Textdokumente zu clustern und die Themen zu erkunden, zu denen sie gehören
- Semantische Suchmaschinen entwickeln, die über die Schlüsselwortsuche hinausgehen, mit Methoden wie dichten Abruf und Nachrankern
- Verschiedene Anwendungsfälle kennenlernen, in denen diese Modelle einen Mehrwert bieten können
- Die Architektur der zugrunde liegenden Transformer-Modelle wie BERT und GPT verstehen
- Ein tieferes Verständnis dafür gewinnen, wie LLMs trainiert werden
- LLMs für spezifische Anwendungen mit Methoden wie Feinabstimmung generativer Modelle, kontrastiver Feinabstimmung und In-Context-Lernen optimieren
Jay Alammar ist Direktor und Engineering Fellow bei Cohere, einem Pionieranbieter von grossen Sprachmodellen als API. Maarten Grootendorst ist Senior Clinical Data Scientist bei der Netherlands Comprehensive Cancer Organisation.
10. O'Reilly SQL – kurz & gut
Komprimiertes SQL-Praxiswissen zum Taschenbuchpreis
- Kompaktes Nachschlagewerk zu typischen Aufgabenstellungen mit SQL
- Deckt Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database, PostgreSQL und SQLite ab
- Jetzt mit Informationen, wie Python und R mit einer relationalen Datenbank verbunden werden
- Leichterer Einstieg durch das Kapitel „Wie mache ich das?“, das häufig gestellte Fragen zu SQL beantwortet
Wenn Sie bei Ihrer täglichen Arbeit als Datenanalyst, Data Scientist oder Data Engineer SQL verwenden, ist dieses beliebte Taschenbuch das ideale Nachschlagewerk für Sie. Zahlreiche Beispiele verdeutlichen die Vielschichtigkeit der Sprache. Beschrieben werden ausserdem wichtige Aspekte von SQL, die in Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database, PostgreSQL und SQLite zum Einsatz kommen.
In dieser aktualisierten Ausgabe zeigt die Autorin Alice Zhao, wie diese Datenbankmanagementsysteme die SQL-Syntax für Abfragen und Änderungen an einer Datenbank implementieren. Sie finden Näheres zu Datentypen und Konvertierungen, zur Syntax regulärer Ausdrücke, zu Fensterfunktionen, Pivoting und Unpivoting und vieles mehr.
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