учебник по программированию

Основы программирования на языке Python, Кочетыгов А.А., 2024.
 
   Рассматриваются основополагающие вопросы, относящиеся к структурам данных в языке программирования Python. Даётся инструментарии практической работы со строками, списками, кортежами, множествами, словарями, тензорами, встроенными и пользовательскими функциями, файлами различных структур. Обсуждаются вопросы интерфейса взаимодействия пользователя с Python в различных интерактивных режимах для исследований и экспериментов с данными. Приводятся фрагменты программных кодов, помогающие понять способы реализации пользовательских приложений. Основные понятия иллюстрируются многообразными примерами прикладного содержания.
Пособие предназначено для студентов направления "Искусственный интеллект и анализ данных", а также может быть полезно студентам, магистрантам, аспирантам других направлений и специальностей, изучающих вопросы практического использования языка программирования Python в различных областях деятельности.

Основы обработки открытых данных в веб приложениях на Python и Streamlit, Постолит А.В., 2025.
 
   Интерактивная цифровая книга предназначена для программистов и аналитиков, имеющих опыт создания приложений на Python и Streamlit. В книге раскрываются возможности некоторых библиотек и API, которые обеспечивают полный цикл обработки открытых данных: загрузка, очистка, анализ, выбор моделей для описания данных, машинное обучение моделей, прогнозирование, представление результатов обработки данных в графическом виде.
Все программные модули данной книги реализованы на Python и Streamlit. Основой программного обеспечения являются веб технологии, так как они обеспечивают работу пользователей с приложением в любое время, в любом месте и с любых устройств. Такой подход позволяет объединить усилия аналитиков, работающих в географически распределенных офисах компаний любого размера.
Книга предназначена для программистов и аналитиков, имеющих опыт работы с Python и Streamlit. Она может быть использована как практическое пособие для студентов университетов и слушателей компьютерных курсов при изучении основ анализа временных рядов (Data Analyst, Data Science), и практических приемов реализации web приложений.

Основы алгоритмизации и программирования на языке Python, Бунаков П.Ю., 2026.
 
   Учебное пособие является введением в алгоритмизацию и программирование. Оно имеет практическую направленность и включает в себя теоретические сведения и большое количество практических примеров программ на языке Python. Серьезное внимание уделяется разбору примеров решения задач и написания программ, а также самостоятельной работе обучающихся, для чего разработано большое количество вариантов дополнительных заданий.
Пособие предназначено для студентов высших хлебных заведений, изучающих информационные технологии и программирование.

Мир наизнанку, Как программировать и не писать код, Хайт К., 2025.
 
   С появлением больших языковых моделей и чат-ботов на их основе тысячи и тысячи людей внезапно почувствовали себя программистами.
Чуда не случилось. Нейросети частично заменили кодера, но не стали самостоятельными разработчиками, а многие из тех, кто на это рассчитывал — жестоко разочаровались.
Однако это не значит, что с помощью LLM нельзя решить подавляющее большинство программистских задач, включая самые заковыристые. Если применять их правильно.

Глубокое обучение с TensorFlow, Keras и PyTorch, Люско И.Д., 2025.
 
   Эта книга научит вас создавать современные модели глубокого обучения с помощью самых мощных и популярных фреймворков TensorFlow, Keras и PyTorch. Независимо от того, являетесь ли вы опытным специалистом в области машинного обучения или только начинаете свою карьеру, она снабдит вас инструментами и знаниями для решения сложных задач в области искусственного интеллекта.
Издание адресовано специалистам по обработке данных, разработчикам, инженерам и энтузиастам ИИ, стремящимся развивать свои навыки и работать с самыми передовыми инструментами.

Глубокое обучение с JAX, Сапунов Г., 2025.
 
   Книга обучает созданию эффективных нейронных сетей с применением библиотеки JAX от Google. Специальные инструменты JAX помогут вам справиться с проблемами нехватки производительности, характерными для глубокого обучения на больших данных. Примеры реалистичных проектов и листинги исходного кода с подробными комментариями показывают, как парадигма функционального программирования JАХ улучшает сочетаемость различных программных компонентов и возможности распараллеливания.
Для читателей, имеющих опыт программирования на языке Python и знакомых с принципами глубокого обучения.

SQL для аналитика, 50 задач с решениями на PostgreSQL, Малышев М., 2026.
 
   50 задач на PostgreSQL для аналитика. Конверсия, LTV, retention, воронка, DAU, оконные функции, JSONB, полнотекстовый поиск и другие метрики. Готовые SQL-запросы с пояснениями. База данных в комплекте.

Железопитон, Python, Питон наш, Рубанцев В., 2026.
 
   Железопитон – это не русифицированный IronPython, которому по плечу работа в среде Microsoft Visual Studio, а обычный Питон, но который крепок – как железобетон. То есть здесь мы наблюдаем простой каламбурчик.
Книга Железопитон. Python: Питон наш! завершает трилогию об основах языка программирования Питон. Первая книга называется Питонарий. Python: Первое знакомство, вторая - Питоний. Python: лучший друг.