программирование

Типизированный Python для профессиональной разработки, Голобурдин А.

   Цель этой книги — помочь тебе научиться писать более красивые, надёжные и легко сопровождаемые программы на Python. То, о чём мы здесь будем говорить, это не начальный уровень владения языком, предполагается, что ты уже минимально умеешь программировать, но хочешь научиться делать это лучше.
И это — отличная цель, к которой мы вместе будем двигаться на протяжении ближайших часов!

Хакинг на Python, Бухарев Р.С., 2025.

   Данное практическое руководство по хакингу на Python позволит вам погрузиться в захватывающий мир кибербезопасности и изучить основные аспекты использования Python в этой области.
Книга состоит из 6 основных разделов.
В начале каждого раздела приводится список ключевых терминов, инструментов и сервисов, которые будут разобраны в этой главе и могут быть полезны для углубленного изучения темы. Также в книге вы найдете множество практических примеров и заданий, которые предназначены для самостоятельного выполнения, они помогут вам научиться решать реальные задачи и эффективно применять полученные знания в практической деятельности.
Книга предназначена для широкого круга пользователей и не требует серьезных знаний для большинства задач, кроме уверенных навыков работы с компьютером. А для тех, кто хочет освоить приемы «посерьезнее», потребуется знание основ программирования.

Computer Science, Основы программирования на Java, ООП, алгоритмы и структуры данных, Седжвик Р., Уэйн К., 2018.

   Преподаватели Принстонского университета Роберт Седжвик и Кевин Уэйн создали универсальное введение в Computer Science на языке Java, которое идеально подходит как студентам, так и профессионалам. Вы начнете с основ, освоите современный курс объектно-ориентированного программирования и перейдете к концепциям более высокого уровня: алгоритмам и структурам данных, теории вычислений и архитектуре компьютеров.
И главное — вся теория рассматривается на практических и ярких примерах: прикладная математика, физика и биология, числовые методы, визуализация данных, синтез звука, обработка графики, финансовое моделирование и многое другое.

Математика на Python, Часть 1, Элементы линейной алгебры и аналитической геометрии, Балджы А.С., Хрипунова М.Б., Александрова И.А., 2018.

   Дисциплина «Компьютерный практикум» является обязательной дисциплиной базовой части профессионального цикла ООП по направлению 38.03.01 «Экономика» всех профилей (модуль математики и информатики Б.1.1.2.3.). Изучение данной дисциплины нацелено на формирование у слушателей практических навыков по реализации математических методов и моделей, применяемых в профессиональных задачах, с помощью компьютерных вычислений. В учебном пособии представлены задачи по высшей математике и их реализация на языке Python.
Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения.
Учебно-методическое пособие предназначено для проведения занятий по дисциплине «Компьютерный практикум» для студентов, обучающихся по направлениям подготовки 38.03.01 «Экономика» и 38.03.02 «Менеджмент» (уровень бакалавриата) в Финансовом университете при Правительстве Российской Федерации, а также в других образовательных организациях высшего образования.

HTML5, Карманный справочник, Роббинс Д., 2015.

   Все названия программных продуктов являются зарегистрированными торговыми марками соответствующих фирм.
Никакая часть настоящего издания ни в каких целях не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, будь то электронные или механические, включая фотокопирование и запись на магнитный носитель, если на это нет письменного разрешения издательства O'Reilly Media, Inc.

Алгоритмы, Эриксон Д., 2023.

   В этом руководстве содержатся основные сведения об алгоритмах: анализируются различные типы алгоритмов, рассматриваются методы их построения (рекурсия, динамическое программирование и др.), приводятся практические примеры. В конце каждой главы приводятся упражнения, направленные на закрепление пройденного.
Для изучения материала требуется знание основ дискретной математики и методов доказательств, а также представление об основных вычислительных задачах и алгоритмах. Желателен практический опыт работы с языком программирования, поддерживающим косвенную адресацию и рекурсию.
Издание адресовано студентам и преподавателям технических вузов, а также тем, кто хочет изучить основы алгоритмизации.

SQL для анализа данных, Танимура К., 2024.

   Рассказывается о возможностях SQL применительно к анализу данных. Сравниваются различные типы баз данных, описаны методы подготовки данных для анализа. Рассказано о типах данных, структуре SQL-запросов, профилировании, структурировании и очистке данных. Описаны методы анализа временных рядов, трендов, приведены примеры анализа данных с учетом сезонности. Отдельные главы посвящены когортному анализу, текстовому анализу, выявлению и обработке аномалий, анализу результатов экспериментов и А/В-тестирования. Описано создание сложных наборов данных, комбинирование методов анализа. Приведены практические примеры анализа воронки продаж и потребительской корзины.

Python - это просто, Пошаговое руководство по программированию и анализу данных, Нисчал Н., 2023.

   Рассмотрены основы синтаксиса языка Python на примере дистрибутива Anaconda. Показаны приложения IPython, Spyder IDE, Jupyter Notebook. Описан синтаксис переменных, функций, циклов. Подробно изучаются структуры данных в Python: строки, списки, кортежи, множества и словари. Объясняегсл понятие классов и их применение в объектно-ориентированном программировании. Описаны возможности библиотеки обработки изображений Pillow, библиотеки Tkinter для создания приложений с графическим интерфейсом. Отдельный раздач посвящен обработке ошибок и исключений в программах. Рассматриваются библиотеки NumPy и Pandas, приводятся практические примеры их использования для анализа и обработки данных. Описана библиотека Matplotlib и ее возможности в сфере визуализации данных.