учебник по программированию

Анализ данных с LLM, Текст, таблицы, изображения и аудио, Труммер И., 2026.

   Эта книга написана, чтобы помочь разработчикам создавать приложения для анализа мультимодальных данных с использованием современных языковых технологий. Здесь рассматриваются языковые модели и основные библиотеки Python, которые понадобятся для работы с ними. С помощью серии мини-проектов показано, как использовать языковые модели для анализа текста, табличных данных, графов, изображений, видео- и аудиофайлов. Изучив такие темы, как промпт-инжиниринг (создание подсказок для языковых моделей), дообучение и современные программные фреймворки, вы сможете с помощью моделей быстро создавать сложные, производительные и экономически эффективные приложения для анализа данных.

Python и анализ данных, Маккинли У., 2024.

   Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.

Python, Красивые задачи для начинающих, Добряк П.В., 2024.

   В книге приведены примеры решения различных практических задач на языке Python и предложено детальное пошаговое описание процесса написания программы для каждой из них. Подобраны задачи, которые имеют несколько вариантов решений и формируют алгоритмическое мышление. Показаны основы структурного, динамического, объектно-ориентированного, функционального программирования. Приведены способы работы с функциями, алгоритмы поиска в длину, в ширину, бэктрекинга, рекурсии. Материал расположен по возрастанию сложности, код программ снабжен комментариями, разъясняющими все языковые конструкции Python.

Python - от базовых конструкций до обработки данных, Агалаков А.А., Дементьева К.И., 2025.

   В учебном пособии описаны этапы работы программирования на языке Python. Рассмотрены основы современных технологий и методов программирования, практические вопросы создания программ, основные алгоритмические конструкции и их реализация, алгоритмы линейной и циклической структуры, обработка одномерных и многомерных массивов, функции, списки, работа с файлами и наиболее популярными библиотеками. Приведены примеры применения алгоритмов.
Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по укрупненным группам специальностей среднего профессионального образования «Информатика и вычислительная техника», «Информационная безопасность», изучающих дисциплины «Основы алгоритмизации и программирования», «Программирование».

Основы программирования на Python, Драпак К.А., Ветлицын М.Ю., 2024.

   Данное учебное пособие содержит материал, необходимый для полного практического освоения дисциплины «Программирование и основы алгоритмизации». В пособии рассмотрены вопросы, посвященные различным способам обработки данных с помощью современного языка программирования Python, визуализации обработки данных, моделированию физических процессов с использованием современных языков программирования с целью применения современных методов программирования к решению инженерных задач. Предназначено для студентов вузов, обучающихся по направлениям 15.03.04 «Автоматизация технологических процессов и производств» и 27.03.04 «Управление в технических системах».

Нейросети для чайников, Пишем код с нуля, От установки Python до распознавания кошек и собак за 7 дней.

   Вы когда-нибудь думали: «Нейросети — это круто, но я никогда не смогу их программировать»? Я вас понимаю. Когда я впервые увидел код нейросети, у меня было то же чувство. Сотни строк, непонятные функции, магические числа... Казалось, что это доступно только гениям с докторской степенью по математике.
Нейросети — это просто. Да, вы не ослышались. За всей этой шумихой и сложными терминами скрывается удивительно простая идея: возьми много чисел, перемножь их, сложи, повтори много раз, и компьютер сам найдёт нужные закономерности. Всё остальное — лишь детали.

Введение в программирование на языке Python, Канева О.Н., Финк Т.Ю., 2024.

   Пособие содержит начальные сведения о программировании на языке Python. Рассмотрены базовые элементы языка Python 3, синтаксические конструкции и стандартные типы данных.
Предназначено для студентов очной и заочной форм обучения по направлениям 11.03.01 «Радиотехника», 11.03.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи», 11.03.03 «Конструирование и технология электронных средств», 11.03.04 «Электроника и наноэлектроника», 12.03.01 «Приборостроение», 13.03.01 «Теплоэнергетика и теплотехника», 13.03.02 «Электроэнергетика и электротехника», также может быть полезно для студентов других направлений подготовки.

Изучаем SQL за месяц, занимаясь один час в день, Януччи Д., 2026.

   SQL. «структурированный язык запросов» (Structured Query Language) — это универсальное средство создания, управления и составления запросов к реляционным базам данных, таким как SQL Server, PostgreSQL и Oracle. Для аналитиков данных SQL — суперинструмент, позволяющий выйти за пределы обычных табличных редакторов и систем бизнес-аналитики. При этом язык SQL интуитивен и на удивление прост: немного практики во время чтения книги — и вы уже с легкостью извлекаете данные, перестраиваете таблицы и создаете яркие, наглядные отчеты и презентации!
Книга предназначена для аналитиков данных и начинающих специалистов в сфере информационных технологий, включая тех. кто не имеет ни малейшего опыта работы с реляционными базами данных. В ней вас ждут 24 компактных урока, посвященных ключевым аспектам владения языком SQL. таким как извлечение, фильтрация и обработка данных. Каждый урок завершается практической работой, рассчитанной примерно на 15 минут. Вы и не заметите, как научитесь составлять эффективные запросы, возвращающие именно те данные, что вам нужны. Постепенно у вас сформируется ценное интуитивное понимание того, как базы данных функционируют в реальных бизнес-сценариях.