программирование

Python-инструментарий, Автоматизируй рутину в разработке и администрировании, Феткулин К.Р.
      
   Python прочно вошел в число самых популярных языков программирования благодаря своей простоте, универсальности и богатой экосистеме библиотек. Его возможности выходят далеко за рамки вебразработки и data science — Python является идеальным инструментом для автоматизации рутинных задач в разработке и системном администрировании.
Эта книга предназначена для разработчиков, системных администраторов, DevOps-инженеров и всех специалистов, которые хотят повысить свою эффективность за счет автоматизации повторяющихся задач. Мы будем писать скрипты для мониторинга, деплоя, тестирования и работы с данными.

Node.js, Разработка приложений в микросервисной архитектуре с нуля, Попова Ю.Ю., 2024.
      
   Базовая книга по построению микросервисной архитектуры с практическими примерами на Node.js. Также рассмотрена работа с оркестратором Kubernetes и контейнерами Docker в среде Docker Compose. Разобраны основные принципы и техники разработки распределенных систем, в частности показано, как написать и развернуть три микросервиса, управлять СУБД, настроить брокер сообщений Kafka, внедрить кеш Redis. Объяснены паттерны проектирования. Особое внимание уделено распределенным транзакциям и разворачиванию микросервисов на удаленном сервере. Показано, как обеспечить расширяемость и отказоустойчивость приложений, как успешно бороться с усложнением клиентских интерфейсов, поддерживая высокую скорость загрузки страниц и приложений и не забывая о том, чтобы сайт оставался красивым и удобным в использовании.
Электронный архив на сайте издательства содержит дополнительные материалы к книге.

Multiplayer Game Development with Unreal Engine 5, Secchi M., 2023.

   If you are a game programmer or specifically an Unreal Engine developer, with little or no knowledge of video game networking systems, and want to delve deep into this topic, then this book is for you.
Developers who are proficient in other game engines and are interested in understanding the principles of the Unreal multiplayer system will also benefit from this book; however, a basic knowledge of Unreal Engine and C++ is strongly recommended.

Python для аналитики данных, Практический курс, Меликов П.И., 2023.

   Учебное пособие представляет собой практический курс, состоящий из 13 занятий (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Приведен порядок выполнения занятий и архив необходимых файлов, а также дан список заданий для закрепления обучающимися изучаемого материала. Учебное пособие освещает вопросы применения ряда сквозных технологий, приведенных в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации», таких как «Технологии хранения и анализа больших данных», «Искусственный интеллект», «Машинное обучение».
Подготовлено в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования.
Предназначено для студентов технических направлений подготовки и специальностей, учебными планами которых предусмотрено изучение дисциплин «Искусственные нейронные сети», «Нейронные сети и нечеткая логика в задачах управления», «Интеллектуальные системы» и «Аналитика технологических данных», а также при реализации дополнительных образовательных программ с тематикой «Аналитика данных».

Создай свою первую игру на Python с нуля, Самоучитель в примерах, Кенлон С., Вейхлер Дж., 2024.

   Эта книга — практическое пособие для начинающих программистов, желающих научиться создавать с нуля компьютерные игры на «дружественном» для новичков языке Python. Каждый ее раздел представляет собой проектирование очередного этапа игры, включая придумывание и «оживление» игрового персонажа, его противников, разработку дополнительных игровых элементов и налаживание их взаимодействия между собой. Кроме того, в ней рассмотрены тонкие моменты, связанные с подготовкой графических изображений и звуковых файлов с целью создания визуальных и звуковых эффектов. Все разделы содержат примеры исходного кода с подробным описанием работы каждого его фрагмента. Авторы доступным языком описывают, как использовать библиотеку Pygame для выстраивания графики, обработки пользовательского ввода и управления игровым процессом, что делает материал понятным для новичков, и дают ссылки на исходный код, который можно скопировать и сразу запустить на своем компьютере. Данное издание поможет овладеть основами разработки игр на Python и, несомненно, вдохновит на создание собственных игровых проектов, где для фантазий и их программного воплощения не существует границ.

Книга Kaggle, Машинное обучение и анализ данных, Банахевич К., Массарон Л., 2024.

   Книга рассказывает о продвинутых приёмах машинного обучения и науки о данных (data science) на основе задач, решаемых на всемирно известной платформе Kaggle. Показано (в том числе на примере увлекательных интервью с Kaggle-гроссмейстерами), как устроена платформа Kaggle и проводимые на ней соревнования. Изложенный материал позволяет развить необходимые навыки и собрать портфолио по машинному обучению, анализу данных, обработке естественного языка, работе с множествами. Подобран уникальный пул задач, охватывающих различные классификационные и оценочные метрики, методы обучения нейронных сетей, схемы валидации, выявление паттернов и трендов в материале любой сложности.

Mastering Functional Programming with Python, Neutreon B., 2024.

   This book is designed with a very specific goal in mind: to comprehensively explore the principles and practices of functional programming within the context of Python programming language. Our approach reflects a careful balance between theory and practice, ensuring that foundational concepts are not only explained but are also illustrated with practical examples.
Functional programming, a paradigm with its roots in the lambda calculus, emphasizes functions as the primary mechanism for program execution. It offers a different perspective and set of strategies compared to imperative programming, which is more commonly encountered in the Python world. Through the course of this book, we aim to demystify functional programming concepts, making them accessible and applicable to Python developers.

Machine Learning Simplified, A Gentle Introduction to Supervised Learning, Wolf A., 2022.

   My goal for this book is to help make machine learning available to as many people as possible whether technical or not. It is easily accessible for a non-technical reader, but also contains way enough mathematical detail to serve as an introduction to machine learning for a technical reader. Nevertheless, some prior knowledge of mathematics, statistics and the Python programming language is recommended to get the most out of this book.