книги по программированию

Генетические алгоритмы на Python, Вирсански Э., 2020.

Там, где традиционные алгоритмы бесполезны или не дают результата за обозримое время, на помощь могут прийти генетические алгоритмы. Они позволяют решить целый комплекс сложных задач, в том числе связанных с искусственным интеллектом, упростить оптимизацию непрерывных функций, выполнять реконструкцию изображений и многое другое. Книга поможет программистам, специалистам по обработке данных и энтузиастам ИИ, интересующимся генетическими алгоритмами, подступиться к стоящим перед ними задачам, связанным с обучением, поиском и оптимизацией, а также повысить качество и точность результатов в уже имеющихся приложениях. Для изучения материала книги требуются владение языком Python на рабочем уровне и базовые знания математики и информатики.

Внутри CPYTHON, гид по интерпретатору Python, Шоу Э., 2023.

CPython, самая популярная реализация Python, абстрагируется от сложностей ОС и предоставляет платформу для создания масштабируемых и высокопроизводительных приложений. Каждому python-разработчику на какой-то стадии необходимо будет узнать, как работает CPython. Это позволит в полной мере использовать его мощь и оптимизировать приложения. Вы разберетесь с основными концепциями внутреннего устройства CPython и научитесь: читать исходный код интерпретатора CPython и свободно ориентироваться в нем; вносить изменения в синтаксис Python и компилировать их в вашу собственную версию CPython; понимать внутреннюю реализацию таких структур, как списки, словари и генераторы; управлять памятью CPython; масштабировать код Python за счет параллелизма и конкурентного выполнения; дополнять базовые типы новой функциональностью; выполнять наборы тестов; профилировать и проводить бенчмарк Python-кода и исполнительной среды; отлаживать код C и Python на профессиональном уровне; изменять или обновлять компоненты библиотеки CPython, чтобы они могли использоваться в будущих версиях.

Большая книга проектов Python, Свейгарт Э., 2022.

Вы уже освоили основы синтаксиса Python и готовы программировать? Отточите свои навыки на самых интересных задачах — графике, играх, анимации, расчетах и многом другом. Вы можете экспериментировать, добавляя к готовым проектам собственные детали. В 256 строк кода поместится всё — «винтажная» экранная заставка, забег улиток на скорость, рекламный заголовок-приманка, вращающаяся спираль ДНК и так далее. Добавьте к этому пару строк своего кода, и вы сможете делиться собственными уникальными проектами в интернете.

Биоинформатика с Python, Книга рецептов, Современные библиотеки и приложения Python для решения реальных задач вычислительной биологии, Антао Т., 2023.

Биоинформатика – активная область исследований, в которой используется ряд простых и сложных вычислений для извлечения ценной информации из биологических данных. Из книги вы узнаете, как управлять этими задачами с помощью языка Python. Вы рассмотрите ключевые методы секвенирования нового поколения, анализа отдельных клеток, геномики, метагеномики, а также узнаете, как применяются алгоритмы машинного обучения в биоинформатике. Книга предназначена для аналитиков в области биоинформатики, специалистов по данным, вычислительных биологов, исследователей и разработчиков Python.

Безопасность веб-приложений на Python, Бирн Д., 2023.

В этой книге подробно рассказывается о нюансах написания безопасного кода на Python. В первой части излагаются основы криптографии: рассмотрены базовые понятия, проверка подлинности данных, симметричное и асимметричное шифрование. Вторая часть содержит пошаговые инструкции для воплощения типичных сценариев взаимодействия пользователя с приложением. В третьей части показано, как противостоять атакам разного рода. Все примеры кода воспроизводят реальные задачи, стоящие перед разработчиками. Книга будет полезна как начинающим программистам, так и профессионалам, заинтересованным в повышении безопасности сервисов, которые они поддерживают.

Байесовский анализ на Python, Мартин О., 2020.

В книге представлены основные концепции байесовской статистики и ее практическая реализация на языке Python с использованием современной библиотеки вероятностного программирования PyMC3 и новой библиотеки исследовательского анализа байесовских моделей ArviZ. Полученные знания о вероятностном моделировании позволят вам самостоятельно проектировать и реализовать байесовские модели для собственных задач научной обработки данных. Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, использующих в своей работе байесовское моделирование.

Аналитика в Power BI с помощью R и Python, Уэйд Р., 2021.

В данной книге подробно рассказывается, как использовать на практике языки программирования R и Python для визуализации данных, загрузки в модель, пре- образования и выполнения других задач с помощью аналитического инструмента Power BI. Вы узнаете, как создавать пользовательские элементы визуализации, реализовывать методы машинного обучения и искусственного интеллекта, применять продвинутые методы обработки текстовой информации с использованием техник, недоступных в Power Query и DAX, обеспечивать взаимодействие со службами Microsoft Cognitive Services без необходимости приобретать дорогостоящую подписку на Power BI Premium. В заключение рассказывается, как можно воспользоваться языками программирования R и Python в корпоративных решениях, внедренных в Power BI. Для выполнения практических упражнений понадобится облачная платформа Microsoft Azure. Также для работы с примерами из данной книги рекомендуется настроить виртуальную машину для анализа данных (Data Science Virtual Ma­chine – DSVM). Издание адресовано читателям, которые работают с большими объемами данных и хотят эффективно применять инструменты бизнес­аналитики.

Анализ поведенческих данных на R и Python, Бюиссон Ф., 2022.

Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Автор, эксперт в области экономики и бихевиористики, показывает, как повысить ценность и результаты аналитических проектов за счет понимания того, что движет поведением людей. Практическая часть книги содержит полные примеры и упражнения на языках R и Python, которые помогут вам получать более глубокую информацию о данных. Издание предназначено для бизнес-аналитиков и других специалистов, исследующих данные и владеющих программированием на R или Python. Для чтения требуется минимальное знакомство с линейной и логистической регрессией.