программирование

Kotlin в действии, Айгнер С., Елизаров Р., Исакова С., Жемеров Д., 2025.

   Kotlin — простой и высокопроизводительный язык программирования, достаточно гибкий для работы с любыми веб-, мобильными, облачными и корпоративными приложениями. Разработчики приложений на Java по достоинству оценят простой синтаксис, интуитивно понятную систему типов, набор превосходных инструментов и поддержку функционального программирования. Кроме того, поскольку Kotlin работает на JVM, он легко интегрируется с существующим Java-кодом, библиотеками и фреймворками, включая Spring и Android.
Во второе издание бестселлера «Kotlin в действии» добавлено описание корутин, структурированного параллелизма и других новых возможностей языка. Это авторитетное руководство, написанное основными членами команды разработки языка Kotlin, представляет полезные методы использования стандартной библиотеки Kotlin, функционального программирования и расширенных возможностей, таких как обобщенное программирование и рефлексия. Проще говоря, это самая полная и точная книга по Kotlin из всех доступных.

JavaScript с нуля до профи, Свекис Лоренс Л., Персиваль Р., Путтен М., 2023.

   Книга демонстрирует возможности JavaScript для разработки веб-приложений, сочетая теорию с упражнениями и интересными проектами. Она показывает, как простые методы JavaScript могут применяться для создания веб-приложений, начиная от динамических веб-сайтов и заканчивая простыми браузерными играми.
В «JavaScript с нуля до профи» основное внимание уделяется ключевым концепциям программирования и манипуляциям е объектной моделью документа для решения распространенных проблем в профессиональных веб-приложениях. К ним относятся проверка данных, управление внешним видом веб-страниц и работа с асинхронным и многопоточным кодом.
Обучайтесь на основе проектов, дополняющих теоретические блоки и серии примеров кода, которые могут быть использованы в качестве модулей различных приложений, таких как валидаторы входных данных, игры и простые анимации. Обучение дополнено ускоренным курсом по HTML и CSS, чтобы проиллюстрировать, как компоненты JavaScript вписываются в полноценное веб-приложение.

Java для опытных разработчиков, Бенджамин Э., Джейсон К., Мартин Ф., 2024.

   Язык Java — сердце корпоративного ПО. Если программист хорошо знает Java, он без особого труда найдет интересную работу. Поднимите ваши навыки Java на новый уровень вместе с экспертами. Основательно изучите такие мощные инструменты, как модели конкурентного выполнения и модули, и даже раскройте некоторые глубинные тайны Java.
Узнайте, как Java работает на уровне байт-кода. Освойте ценные приемы конкурентного выполнения и оптимизации быстродействия, а еще ключевые методы сборки, тестирования и развертывания. Также рассмотрите альтернативные языки для JVM — Kotlin и Clojure. Изучив материал, вы будете выделяться на фоне других разработчиков!

SQL Pocket Guide, Zhao A., 2021.

   If you use SQL in your day-to-day work as a data analyst, data scientist, or data engineer, this popular pocket guide is your ideal on-the-job reference. You'll find many examples that address the language's complexities, along with key aspects of SQL used in Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database, PostgreSQL, and SQLite.

Elasticsearch для разработчиков, Индексирование, анализ, поиск и агрегирование данных, Шривастава А., 2025.

   Elasticsearch — мощный инструмент для работы с большими объемами данных. Это масштабируемая, надежная и быстрая система со множеством функций для анализа и поиска данных.
Книга представляет собой подробное руководство по использованию Elasticsearch для управления данными. Вначале приводится обзор Elasticsearch, где описана его важность в современном мире. Далее рассматриваются основы Elasticsearch, включая установку, настройку и управление индексами. Затем автор переходит к более сложным темам, таким как обработка геопространственных данных и использование агрегаций для анализа данных. Кроме того, внимание уделено вопросам оптимизации работы, производительности и администрирования. Практические примеры помогут понять и применить изученные концепции.
Вы получите глубокое представление об Elasticsearch и сможете использовать его для управления большими объемами данных и извлечения из них ценной информации.

Django with MongoDB, Development with MongoDB, Oliveira W.

   In the ever-evolving landscape of web development, Django and MongoDB have emerged as powerful tools in building modern, scalable applications. Django, a high-level Python web framework, simplifies the development of robust web applications by providing a clean, pragmatic design with features like authentication, form handling, and an ORM for managing databases. MongoDB, on the other hand, is a NoSQL database that offers flexibility and scalability, making it particularly well-suited for projects requiring quick data retrieval, horizontal scaling, and large volumes of unstructured data. While Django traditionally uses relational databases like PostgreSQL or MySQL, the combination of Django with MongoDB offers an innovative approach to building data-driven web applications.

Python с нуля, От новичка до собственных игр и программ, Gurbanov R., Chretien J.

   Методы управления данными и их интеграции быстро развиваются, хранение данных в одном месте становится все сложнее и сложнее масштабировать. Пора разобраться с тем, как перевести сложный и тесно переплетенный ландшафт данных вашего предприятия на более гибкую архитектуру, готовую к современным задачам.
Архитекторы и аналитики данных, специалисты по соблюдению требований и управлению узнают, как работать с масштабируемой архитектурой и внедрять ее без больших предварительных затрат. Питхейн Стренгхольт поделится с вами идеями, принципами, наблюдениями, передовым опытом и шаблонами.
В этом проекте, Вы создадите собственную программу для бортового компьютера космического корабля. И эта программа отвечает за стыковку корабля с космической станцией.

Проектирование систем машинного обучения, Хьюен Ч., 2023.

   Сегодня машинное обучение — основной практический аппарат для применения искусственного интеллекта. Книга, основанная на стэнфордском учебном курсе, не ограничивается разбором конкретных библиотек, а описывает высокоуровневый подход к разработке систем машинного обучения, который упрощает их поддержку и развитие, позволяет избежать переобучения, искажения результатов. Рассказано, как сделать новую систему машинного обучения или нейронную сеть надёжной, репрезентативной и расширяемой, а также качественно доработать уже существующие системы. Также показано, как подобрать библиотеки и алгоритмы с учётом имеющегося множества данных и действующих бизнес-требований, конструировать признаки и отслеживать метрики.
Книга адресована программистам и специалистам по data science.