программирование

Максимальная производительность, Архитектурные подходы к оптимизации запросов в PostgreSQL, Золотухина Д.Ю., 2024.

   В книге описываются ключевые принципы и архитектурные подходы к оптимизации запросов в PostgreSQL. Особое внимание уделено внутренним механизмам работы планировщика запросов, статистике данных и эффективному использованию индексов для достижения максимальной производительности в современных базах данных.

Криптовалюта, Фундаментальный анализ на Python, Суков Я.

   Эти ресурсы предоставляют всестороннее понимание криптовалютного рынка и методов его анализа. Ознакомление с этой литературой поможет вам углубить свои знания и стать более информированным инвестором или аналитиком в мире криптовалют.

Конвейеры данных, Карманный справочник, Денсмор Дж., 2024.

   Книга посвящена передовым методам построения конвейеров данных, сбору данных из множества разнообразных источников и преобразованию их для аналитики. Дано введение в конвейеры данных, раскрыта их работа в современном стеке данных. Описаны стандартные шаблоны конвейеров данных. Показан процесс сбора данных от их извлечения до загрузки в хранилище. Затронуты вопросы преобразования и проверки данных, оркестровки конвейеров, методов их обслуживания и мониторинга производительности. Примеры программ написаны на Python и SQL и задействуют множество библиотек с открытым исходным кодом.

Кластерный анализ фондового рынка и криптовалют на Python, Суков Я.
     
    Книга подробно описывает инструментарий Docker и возможности использования контейнеров для развертывания программного обеспечения. Рассказано об интеграции Docker и контейнеров Linux с облачными сервисами и Kubemetes. Описаны методы сборки образов Open Container Initiative (OCI), развертывания и администрирования образов с использованием командной строки. Показано, как образы OCI упрощают управление зависимостями и ускоряют процесс развертывания приложений. Даны практические рекомендации по настройке и тестированию контейнеров, подробно рассмотрены инструменты оркестрации, обеспечения безопасности и конфигурирования Docker. В третьем издании особое внимание уделено инструменту BuildKit, поддержке мультиархитектурных образов, а также контейнеров в режиме rootless.

Docker, Вводный курс, Кейн Ш.П., 2024.
     
    Книга подробно описывает инструментарий Docker и возможности использования контейнеров для развертывания программного обеспечения. Рассказано об интеграции Docker и контейнеров Linux с облачными сервисами и Kubemetes. Описаны методы сборки образов Open Container Initiative (OCI), развертывания и администрирования образов с использованием командной строки. Показано, как образы OCI упрощают управление зависимостями и ускоряют процесс развертывания приложений. Даны практические рекомендации по настройке и тестированию контейнеров, подробно рассмотрены инструменты оркестрации, обеспечения безопасности и конфигурирования Docker. В третьем издании особое внимание уделено инструменту BuildKit, поддержке мультиархитектурных образов, а также контейнеров в режиме rootless.

Изучаем основы Python, Практический курс для дата-аналитиков, Меликов П.И., 2023.
     
   Издание представляет собой практический курс, состоящий из 13 разделов (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с дальнейшим упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Формат материала прост для понимания, а каждый новый раздел включает в себя набор необходимых файлов, ссылок и практических заданий.
Предназначено для широкого крута читателей, интересующихся вопросами программирования и аналитики данных на Python.
Благодаря рассмотрению основ языка Python потенциальной аудиторией курса могут являться обучающиеся, ранее не изучавшие программирование.

Для devops и сисадмина, Работаем с файлами в Linux, Серебренников А.
     
   В мире информационных технологий, где скорость и автоматизация становятся ключевыми аспектами успеха бизнеса, роли DevOps инженеров и системных администраторов приобретают всё большее значение. Эти специалисты несут ответственность за проектирование, развертывание и поддержку сложных инфраструктур, обеспечивая их надежную и бесперебойную работу. Одна из важнейших обязанностей этих специалистов — автоматизация повседневных задач, что позволяет повысить эффективность работы и минимизировать ошибки. Данная книга содержит уже готовые рецепты для быстрого применения тех или иных решений, которые могут помочь сократить время на поиск информации или разработку скриптов на серверах с операционной системой Linux.

Python Programming in Context, Anderson J., 2025.
     
   Computer science deals with people who have problems to solve. Algorithms help find the solutions to those problems. To be a computer scientist means first and foremost that you are a problem solver, capable of constructing algorithms either from scratch or by applying patterns from past experience.
In this text, we use Python as the programming language because it has a clean, simple syntax and an intuitive user environment. The basic collections are powerful yet easy to use. The interactive nature of the language creates a place to test ideas without the need for a lot of coding. Finally, Python provides a textbook-like notation for representing algorithms, alleviating the need for an additional layer of pseudocode. This allows the illustration of many relevant, modern, and interesting problems that make use of algorithms.