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

Решение задач глубокого обучения с использованием фреймворков Pytorch и Pytorch Lightning, Елисеев А.И., Минин Ю.В., Кулаков Ю.В., 2023.
    
   Представляет собой комплексное руководство, предназначенное для изуче-ния и применения фреймворков PyTorch и PyTorch Lightning в контексте задач глубокого обучения с акцентом на область компьютерного зрения. Предназначено для студентов 3 и 4 курсов направления подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 1 и 2 курсов направления подго-товки 09.04.02 «Информационные системы и технологии».

Effective Platform Engineering, MEAP, Version 5, Chankramath A., Cheneweth N., Oliver B., Alvarez S., 2025.
    
   In Effective Platform Engineering, we create platforms that empower developers and reduce operational complexity. You’ll learn how to build self-service platforms that enable teams to focus on delivering business value without getting bogged down by day-to-day operations. We share our collective experience of transforming organizations with real-world strategies that can drive developer autonomy, improve efficiency, and accelerate digital transformation. From understanding foundational platform principles to incorporating advanced features like Generative AI, this book will guide you every step of the way.

DuckDB Up and Running, Fast Data Analytics and Reporting, Wei-Meng Lee, 2025.
    
   This book serves as a comprehensive guide to understanding and mastering DuckDB, providing readers with the knowledge and tools to harness its full potential in diverse applications. From the initial installation to advanced querying techniques, each chapter guides you through a well-structured learning path. The intent is to equip both beginners and experienced users with the skills necessary to leverage DuckDB effectively, whether for personal projects or within larger organizational frameworks.

DuckDB in Action, Needham M., Hunger M., Simons M., 2024.
    
   This book covers DuckDB—a modern, fast, embedded analytical database. It runs on your machine and can easily process many gigabytes of data from a variety of sources, including JSON, CSV, Parquet, SQLite, and Postgres. DuckDB integrates well into the Python and R ecosystems and allows you to query in-memory data frames without copying the data. You don’t need to spin up cloud data warehouses for your day-to-day data processing anymore; you can just run DuckDB on your data, locally or in the cloud.

Django Python for Web Development, Wetherby A., 2023.
    
   Django, a high-level Python framework, is designed to facilitate fast and efficient web development. It adheres to the "don’t repeat yourself' (DRY) principle, aiming to simplify the development process by minimizing redundant coding tasks. This recapitulation of basic Django concepts will provide clarity on its architecture, primary functionalities, and core components, making it a favored framework among web developers.

Digital Image Processing, An Algorithmic Introduction, Burger W., Burge M.J., 2022.
    
   This book provides a modern, self-contained introduction to digital image processing. We designed this book to be used both by learners desiring a firm foundation on which to build as well as practitioners in search of detailed analysis and transparent implementations of the most important techniques. This is the third English edition of the original German-language book.

Designing Data intensive application in Pytho, Empowering Curious Minds, Aarav Joshi, 2024.
    
   Data-driven decision-making has emerged as a critical factor in gaining a competitive edge. Companies now rely on data analytics to gain insights into customer behavior, optimize operations, and predict market trends. By leveraging data, organizations can make informed choices, reduce risks, and identify new opportunities for growth.
Python has become a dominant force in the data ecosystem, offering a rich set of libraries and frameworks for data manipulation, analysis, and visualization. Its simplicity, versatility, and extensive community support have made it a go-to language for data scientists and engineers alike.

Data Science (наука о данных) в становлении информационного общества, Колесниченко О.Ю., 2021.
    
   Книга посвящена науке о данных (Data Science) и предназначена для широкого круга читателей, особенно она будет полезной для обучающихся по направлению подготовки «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере». Кратко описана история появления новой науки, даны основные понятия, связанные с хранением информации, Большими данными, системами счисления, научными парадигмами. Показаны этапы становления кибернетики и моделирования в гуманитарных науках, рассмотрены подходы к кибернетическому моделированию в медицине. Дана базовая информация о суперкомпьютере и квантовом компьютере. Сформулировано определение науки о данных, представлен прогноз ее развития в будущем.
Книга может служить учебным пособием для студентов высших учебных заведений и будет интересна обучающимся по разным техническим и гуманитарным направлениям подготовки. Также книга рекомендована аспирантам, молодым ученым, исследователям в области применения новых цифровых технологий, специалистам и руководителям организаций в рамках цифровой экономики.