данные

Визуализация данных с помощью Python и JavaScript, Анализ и преобразование данных, Дейл К., 2026.

   Хотите научиться эффективно представлять данные? Эта книга покажет полный путь преобразования сырых данных в яркие и информативные визуализации. Вы освоите инструменты Python и JavaScript, используя популярные и доступные библиотеки. Киран Дейл делится проверенными методами сбора, очистки и анализа данных, демонстрируя создание динамических веб-интерфейсов. Вы сможете уверенно создавать привлекательные и понятные представления данных как локально, так и прямо в браузере.
Будет полезно для всех, кто хочет прокачать навыки обработки и отображения данных в современных веб-приложениях.

Python для сложных задач, Наука о данных, Плас В.Д., 2026.

   Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др.
Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.

Python для data science, Васильев Ю., 2026.

   Python — идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для data science» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования и анализа данных в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке принятия решений.
Познакомьтесь с богатым набором встроенных структур данных Python для выполнения основных операций, а также о надежной экосистеме библиотек с открытым исходным кодом для data science, включая NumPy, pandas, scikit-learm, matplotlib и другие. Научитесь загружать данные в различных форматах, упорядочивать, группировать и агрегировать датасеты, а также создавать графики, карты и другие визуализации. На подробных примерах стройте реальные приложения, в том числе службу такси, использующую геолокацию, анализ корзины для определения товаров, которые обычно покупаются вместе, а также модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции.

Эффективный Node.js, Буна С., 2026.
 
   Node.js — это технология, которая изменила современный веб. Более 10 миллионов разработчиков по всему миру используют ее для создания быстрых и масштабируемых приложений. Эта книга поможет вам присоединиться к их числу и превратить знания JavaScript в уверенные навыки бэкенд-разработки. Вы научитесь создавать надежные, быстрые и масштабируемые приложения, востребованные в таких компаниях, как Amazon. Netflix, LinkedIn.
Самер Буна, эксперт с более чем 20-летним опытом в проектировании API и создании масштабируемых систем, шаг за шагом проведет вас от базовых принципов до продвинутых тем. Вы научитесь работать с асинхронностью, потоками, событиями и встроенными модулями Node.js, а затем осознанно использовать популярные библиотеки и инструменты экосистемы.

ЕГЭ 2026, Информатика, Навигатор самостоятельной подготовки, Информационные технологии.
 
Фрагмент из книги:
Умение выполнять последовательность решения задач анализа данных: сбор первичных данных, очистка и оценка качества данных, выбор и построение модели, преобразование данных, визуализация данных, интерпретация результатов.

ЕГЭ 2026, Информатика, Навигатор самостоятельной подготовки, Алгоритм и программирование.
 
Фрагмент из книги:
Формальное исполнение простого алгоритма, записанного на естественном языке, или умение создавать линейный алгоритм для формального исполнителя с ограниченным набором команд, или умение восстанавливать исходные данные линейного алгоритма по результатам его работы.

Python, Системный анализ данных, расчеты и моделирование, Сунднес Й., 2025.
        
   Перед вами подробное руководство по применению в научных целях Python — современного и наиболее востребованного языка программирования. Его преимущество заключается в том, что это так называемый язык высокого уровня с простым и интуитивно понятным синтаксисом. Однако несмотря на то, что Python хорошо подходит в качестве языка для начинающих, он также активно применяется и для решения самых сложных задач, благодаря чему в настоящее время является одним из наиболее широко используемых языков программирования во всем мире. Автор книги, норвежский исследователь Иоаким Сунднес, известный своими достижениями в области научных вычислений, машинного обучения и моделирования, подробно объясняет принципы работы с Python. Начиная с базового синтаксиса и заканчивая более сложными аспектами, в том числе применением инструментария объектно-ориентированного программирования на практике, он попутно знакомит читателя с использованием библиотек NumPy и Matplotlib для научных вычислений и визуализации научных данных.
Издание будет полезно специалисту с любым опытом и уровнем знаний. Изложение материала простое и доступное, что делает данное пособие отличным выбором для самостоятельного изучения. Оно прекрасно подойдет как для студентов, делающих первые шаги в программировании, так и для профессионалов, которые хотят овладеть новым инструментарием и внедрить Python в свои проекты. Читатели найдут здесь множество примеров решения практических задач, дополненных подробными объяснениями и комментариями.

Основы программирования, Окулов С.М., 2020.
        
   В книге рассмотрены фундаментальные положения программирования: конечная величина и конструируемые на ее основе различные типы данных; управляющие конструкции — элементарные составляющие любого алгоритма и основа управления вычислительным процессом; структуризация задач как основополагающий механизм их реализации на компьютере; упорядочение (сортировка) как основа эффективной работы с любыми данными и, наконец, перебор вариантов, как универсальная схема компьютерного решения задач.
Для учащихся старших классов, студентов и учителей информатики.