Jeśli chcesz projektować aplikacje oparte na sztucznej inteligencji, tworzyć dobry kod czy analizować dane, musisz opanować zasady pracy z interfejsami API. To już nie tylko kwestia wysłania prostego zapytania do REST API - niezawodność, bezpieczeństwo i skalowalność wymagają znacznie więcej. Łatwo dojść do wniosku, że zakres potrzebnej wiedzy jest przytłaczający. To nieocenione źródło praktycznej wiedzy o API w data science i sztucznej inteligencji - dziedzinach, w którym interfejsy API odgrywają coraz większą rolę! James Gough, wybitny inżynier w Morgan Stanley Ten przystępny podręcznik jest skierowany do analityków danych i programistów chcących zdobyć doświadczenie w tworzeniu i wdrażaniu interfejsów API z wykorzystaniem Pythona, a także frameworków takich jak FastAPI i Streamlit. Dzięki tej książce nauczysz się budować API od podstaw, integrować je z przepływami danych i używać dużych modeli językowych (LLM) do efektywnej interakcji z interfejsami. W efekcie zyskasz niezbędne przygotowanie, by projektować solidne, nowoczesne rozwiązania API dla branży AI i data science. To lektura obowiązkowa dla każdego, kto chce poszerzyć kompetencje w zakresie danologii! Eric Eager, wiceprezes do spraw analiz piłkarskich, Carolina Panthers W książce: zasady projektowania API na potrzeby aplikacji analitycznych wdrażanie API z użyciem Pythona i FastAPI integracja API z przepływami danych wdrażanie modeli uczenia maszynowego jako API użycie dużych modeli językowych (LLM) w architekturach API Zrób sobie przysługę - dodaj tę książkę do swojej biblioteczki! Alex Gutman, autor książek technicznych O książce w mediach: Eksperyment myślowy – recenzja
