программирование

Цифровая обработка сигналов с модулями на Python, Столов Е.

   Предлагаемая вашему вниманию книга посвящена обработке сигналов. Она основана на курсе лекций, прочитанных автором в Казанском федеральном университете в "Институте вычислительной математики и информационных технологий" и является переработанной версией первой главы книги автора [7]. Отличительная черта книги, которая выделяет ее из большого количества доступных учебников, это использование модулей на языке Python для решения рассматриваемых проблем. Применение специализированных модулей: numpy, scipy, scikit-learn, pywt, bitarray, matplotlib позволяет создавать короткие скрипты, решающие текущую проблему.
Книга является учебным пособием, в ней нет новых результатов, поэтому, за редкими исключениями, в тексте отсутствуют ссылки на оригинальные статьи. В конце приведен список источников, которыми автор пользовался при написании текста.

Самое полное руководство по разработке на Python в примерах от сообщества Stack Overflow, 2024.

   Данное руководство по программированию на одном из широко распространенных языков — Python — основано на практических примерах кодов, написанных специалистами и экспертами сообщества Stack Overflow, в котором лучшие разработчики программного обеспечения со всего мира делятся своими знаниями и опытом, отвечая на многие технические вопросы. Опытные Python-программисты найдут в книге множество примеров кода с подробными комментариями, что поможет им усовершенствовать свои навыки и достичь новых высот в отрасли. Однако данное издание будет полезно и начинающим специалистам с минимальным опытом и уровнем знаний, так как содержит исчерпывающее объяснение важнейших концепций Python с примерами, которые позволят избежать погружения в сухую теорию и помогут быстро повысить уровень своих компетенций. Читатели найдут здесь мощный и универсальный инструментарий для профессиональной работы в самых разных областях применения: с базами данных, веб-фреймворком Flask, XML и JSON, звуковыми данными, синтаксическим анализатором Lex-Yacc, а также при сетевом программировании, визуализации данных, многопоточности и многопроцессорности, программировании «интернета вещей». Кроме того, в книге представлена информация о применении Python в сфере науки, например, в математике, химии и криптографии. Отдельные главы посвящены секретам повышения скорости работы Python-кода и оптимизирования его производительности.

Python, Django, Data Science, Майтак Р.В., Пылов П.А., Протодьяконов А.В., 2025.

   Показаны основы работы на Python, а также два его основных ответвления — вебразработка на Django и область прикладного искусственного интеллекта, являющаяся частью Data Science.
Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа данных.

Публикация пакетов Python, Тестирование, распространение и автоматизация проектов, Хиллард Д., 2024.

   Книга «Публикация пакетов Python» описывает практический процесс масштабируемого совместного использования кода Python с высокой эффективностью и помогает получить опыт работы с новейшими инструментами упаковки. Пособие дает возможность изучить все тонкости тестирования и непрерывной интеграции пакетов, а также предлагает профессиональные советы по созданию поддерживаемого проекта с открытым исходным кодом, включая вопросы лицензирования, документации и создания сообщества участников.

Программирование на Python с нуля до профессионала, Полное руководство с примерами и практикой, Ганиев А., 2024.

   Начав читать эту книгу, вы сделаете первый шаг к освоению Python — языка, который используется в самых разнообразных сферах: от научных исследований до разработки веб-приложений и игр. Python — это не просто инструмент, а целая экосистема, которая предоставляет возможности для решения практически любых задач.
Я надеюсь, что эта книга вдохновит вас на изучение программирования и поможет вам уверенно освоить Python. Независимо от того, хотите ли вы стать разработчиком, исследователем данных или просто автоматизировать повседневные задачи, Python предоставит вам все необходимые инструменты для достижения ваших целей. Программирование — это не просто набор инструкций для компьютера, это искусство решения проблем и создания новых возможностей. Впереди — увлекательное путешествие в мир кода. Удачи вам на этом пути!

Программирование на Python, Афанасьев М.Я., Крылова А.А., Шорохов С.А., Федосов Ю.В., 2025.

   Методические указания разработаны для студентов, обучающихся по направлениям, связанным с программированием и инженерией, и предназначены для углубленного освоения языка Python. Пособие охватывает ключевые аспекты, необходимые для формирования базовых и продвинутых навыков программирования, таких как работа с управляющими символами, анализ данных, создание графических интерфейсов и алгоритмизация.

Практикум по анализу данных на языках Python и R, Баюк О.А., Исаева М.Р., Самсонкин М.О., 2023.

   Данное учебное пособие предназначено для студентов очного отделения, изучающих дисциплину «Анализ данных». Пособие написано в соответствии с программой дисциплины «Анализ данных». Оно предназначено для подготовки бакалавров по направлениям «Экономика» и «Бизнес-информатика» Финуниверситета. В пособии отражены темы: выборочный метод, точечные и интервальные оценки, проверка статистических гипотез, корреляционный анализ, дисперсионный анализ и анализ временных рядов. Пособие может быть использовано как для проведения семинарских занятий, так и для организации самостоятельной работы студентов.

Нейросети на Python, Основы ИИ и машинного обучения, Куликова И.В., 2025.

   Эта книга является практическим комплексным гидом по изучению ИИ и применению нейросетей. В ней вы найдете информацию о различных типах нейросетей, их архитектуре, принципах работы и различных возможностях использования.
Примеры использования библиотек NumPy, PyTorch, Matplotlib, SciPy, NetworkX, TensorFlow, OpenCV, Pandas, scikit-learn, nltk помогут вам лучше понять действия нейросети в реальных условиях.
Математические основы машинного обучения, с многочисленными примерами уравнений и формул на языке программирования Python, помогут понять истоки появления нейросетей с научной точки зрения.
Отдельно рассмотрено практическое применение искусственного интеллекта, описаны способы взаимодействия с нейросетями разной направленности. Это будет полезно для всех, кто желает овладеть многочисленными возможностями современных нейросетей: генерацией изображений, созданием видео, написанием текстов, созданием озвучки и т.д.
Помимо теоретической и практической частей, в книге есть ссылки на реальные нейросети, которые помогут читателям углубить свои знания и навыки в области их практического использования.
Книга обязательно станет ценным ресурсом для всех, кто хочет изучить нейросети и их применение в самых различных сферах.