программирование

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.

Алгоритмы, С примерами на Python, Хайнеман Д., 2023.

Когда нужно, чтобы программа работала быстро и занимала поменьше памяти, профессионального программиста выручают знание алгоритмов и практика их применения. Эта книга — как раз про практику. Ее автор Джордж Хайнсман предлагает краткое, но четкое и последовательное описание основных алгоритмов, которые можно эффективно использовать в большинстве языков программирования. О том, какими методами решаются различные вычислительные задачи, стоит знать и разработчикам, и тестировщикам, и интеграторам.

Алгебра и геометрия с примерами на Python, Учебное пособие для вузов, Борзунов С.В., Кургалин С.Д., 2022.

Учебное пособие является современным введением в линейную алгебру и аналитическую геометрию для студентов естественно научных факультетов вузов. Базовые алгоритмы алгебры и геометрии представлены на языке программирования Python. Помимо разделов, традиционно включаемых в указанные курсы, дается теоретический материал и методы решения практических задач по теории эллиптических кривых, применяемой в криптографии, а также по основам квантовых вычислений. Содержание книги соответствует ФГОС по направлениям подготовки «Информационные системы и технологии», «Программная инженерия», «Информационная безопасность», «Математика и компьютерные науки». Предназначено для студентов и преподавателей университетов и технических вузов, в которых изучаются курсы алгебры и геометрии, и особенно, для факультетов, где ведется подготовка специалистов в области информационно-коммуникационных технологий.

Автоматизация рутинных задач с помощью Python, Свейгарт Э., 2021.

Эта книга — не справочник, а руководство для начинающих. Используе­мый в ней стиль программирования иногда идет вразрез с общепринятыми практиками (например, в некоторых программах используются глобальные переменные), но это компромиссное решение, позволяющее сделать код более легким для изучения. Книга предназначена для тех, кому будет достаточно научиться писать простой одноразовый код, поэтому стилю оформления программ и приданию им элегантного вида не уделяется осо­бого внимания. В книге не рассматриваются продвинутые концепции программирования, такие как ООП, списковые включения или генераторы, чтобы не усложнять материал. Опытные программисты наверняка найдут в книге те места, где код можно сделать более эффективным, но нас в первую очередь интересует создание работоспособных программ с минимальными усилиями.