учебник по информатике

Все о SCRUM, Изучение, разработка, интеграция, Обри К., 2021.
    
   Почему пятое издание? Потому что Scrum развивается, Agility живет, постоянно черпая вдохновение из новых дисциплин. Потому что мир меняется, человечество не стоит на месте, и нужны новые способы разработки продуктов. Я хочу объединить понятие системного подхода и идеи пермакультуры, чтобы закрепить этот живой опыт Agility.
Для кого это издание? Сферы использования Scrum расширяются все больше, выходя за изначально установленные границы информационных технологий. В этой книге я обращаюсь ко всем, кто - из любопытства или с целью углубить знания - ищет легкий и доступный подход к Scrum и последним достижениям в области Agility.
Scrum приобрел широкую известность. И черев эту книгу я обращаюсь не только к новичкам, но и тем, кто уже знает и использует данную методику.

Визуализация данных, Полный курс для начинающих специалистов, Манцнер Т., 2023.

   Ни один крупный бизнес не обходится без дизайнеров-визуализаторов, работающих с данными. Они помогают компании лучше ориентироваться в ключевых показателях и видеть цельную картину, скрывающуюся за безликими цифрами. Эта книга поможет вам освоить основные навыки визуализации и аналитики и понять, как инструменты визуального представления информации могут быть полезны для решения именно ваших задач.

Writing AI Prompts For Dummies, Stephanie D., Jeffrey A., 2024.

   Writing AI Prompts For Dummies demystifies the use of generative AI and guides you to create effective prompts. It gives you the practical skills you need to apply to all your AI projects immediately.

Unreal Engine 4 для дизайна и визуализации, Шзннон Т., 2021.

   Данная книга предназначена для профессиональных визуализаторов, стремящихся создать впечатляющие интерактивные инновационные приложения, работающие в режиме реального времени, рендеры и анимации в Unreal Engine 4. Она также нацелена на руководителей команд разработки, которые хотят знать, что надо делать, чтобы ускорить работу команд визуализации и даже программистов.

Python for Computer Vision, Unlocking Image Processing and Machine Learning with Python, Jackson M.
    
Фрагмент из книги.
I mage segmentation is a crucial process in computer vision and image analysis that involves dividing an image into distinct, meaningful regions or segments. This technique is fundamental for simplifying and analyzing complex visual data, allowing for the extraction of valuable information from images. By segmenting an image, one can isolate and identify objects, boundaries, and features, which is essential for various applications such as object recognition, medical imaging, autonomous driving, and scene understanding.

Погружение в аналитику данных, Маунт Дж., 2023.
    
   В книге приводятся практические приемы анализа данных. Рассказано, как исследовать и тестировать взаимосвязи между переменными в Excel и использовать его для статистики и анализа. Описан перенос данных из Excel в R, язык программирования с открытым исходным кодом, специально разработанный для выполнения статистического анализа. Отдельный раздел посвящен переносу данных из Excel в Python и выполнению полного анализа данных средствами этого языка. В результате читатель научится выполнять разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) и проверку гипотез с использованием языков программирования Python и R.

Machine Learning Q and AI, Raschka S., 2024.
    
   I wrote this book as a resource for readers and machine learning practitioners who want to advance their expertise in the field and learn about techniques that I consider useful and significant but that are often overlooked in traditional and introductory textbooks and classes. I hope you’ll find this book a valuable resource for obtaining new insights and discovering new techniques you can implement in your work.

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.