Все для школьников, студентов, учащихся, преподавателей и родителей - Обучалка - Obuchalka.org

Изучаем Python, Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения, Мэтиз Э., 2025.

   «Изучаем Python» — это самое популярное в мире руководство по языку Python. Вы сможете не только максимально быстро его освоить, но и научитесь писать программы, устранять ошибки и создавать работающие приложения.
В первой части книги вы познакомитесь с основными концепциями программирования, такими как переменные, списки, классы и циклы, а простые упражнения приучат вас к шаблонам чистого кода. Вы узнаете, как делать программы интерактивными и как протестировать код, прежде чем добавлять в проект. Во второй части вы примените новые знания на практике и создадите три проекта: аркадную игру в стиле Space Invaders, визуализацию данных с удобными библиотеками Python и простое веб-приложение, которое можно быстро развернуть онлайн.
Книга была переработана и дополнена, чтобы соответствовать последним практикам программирования на Python: приемы редактирования в VS Code, применение модуля pathlib для работы с файлами, тестирование с помощью pytest, а также Matplotlib, Plotty и Django.
Если вы подумываете «А не заняться ли мне программированием?», то эта книга — идеальный старт. Не нужно больше ждать! Погнали!

Машинное обучение в Elastic Stack, Кольер Р., Монтонен К., Азарми Б., 2021.

   В книге подробно рассматривается работа с Elastic Stack - обширной экосистемой компонентов, которые служат для сбора, поиска и обработки данных. Вы ознакомитесь с общими принципами машинного обучения, узнаете о методах автоматического обнаружения аномалий, проверке целостности и анализа данных из разрозненных источников, научитесь истолковывать результаты обнаружения и прогнозирования аномалий и использовать их в своих целях, а также выполнять анализ временных рядов для различных типов данных.
Издание адресовано специалистам, которые работают с данными и хотят интегрировать машинное обучение с эффективными приложениями для мониторинга, обеспечения безопасности и аналитики в области данных.

Математика в примерах и задачах для подготовки к ЕГЭ и поступлению в вуз, Ячменёв Л.Т., 2022.

   Приводятся краткие сведения из теории и дается решение задач различной трудности, рекомендуются задачи для самостоятельного решения.
Пособие предназначено для тех, кто заканчивает школу и решил поступить в вуз, а также может быть полезно учителям и слушателям подготовительных курсов.

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.