учебник по программированию

Сам себе программист, Как научиться программировать и устроиться в Ebay, Альтхофф К., 2018.

  Автор книги всего за год научился программировать, что само по себе немало. Однако Корн Альтхофф пошел дальше, и, научившись программировать, он устроился разработчиком и одну из самых серьезных современных IT-компаний — Ebay. Как ему удалось? Читайте эту книгу, изучайте программирование на языке Python по уникальной авторской методике — вам это тоже по силам!

С# на примерах, Евдокимов П.В., 2016.

  Эта книга является превосходным учебным пособием для изучения языка программирования C# на примерах. Изложение ведется последовательно: от развертывания .NET и написания первой программы, до многопоточного программирования, создания клиент-серверных приложений и разработки программ для мобильных устройств. По ходу даются все необходимые пояснения и комментарии.
Книга написана простым и доступным языком. Лучший выбор для результативного изучения С#. Начните сразу писать программы на С#!

Python 3 и PyQt 5, Разработка приложений, Прохоренок Н.А., Дронов В.А., 2019.

  Python — самый стильный язык программирования в мире, он не допускает двоякого написания кода. Так, языку Perl, например, присущи зависимость от контекста и множественность синтаксиса, и часто два программиста, пишущие на Perl, просто не понимают код друг друга. В Python же отсутствуют лишние конструкции, и код можно написать только одним способом. Все программисты, работающие с языком Python, должны придерживаться стандарта РЕР-8. Соответственно, более читаемого кода нет ни в одном ином языке программирования.
Авторы книги желают вам приятного чтения и надеются, что она станет верным спутником в вашей грядущей карьере программиста! Тем не менее, не забывайте, что книги по программированию нужно не только читать, — весьма желательно выполнять все имеющиеся в них примеры, а также экспериментировать, что-либо в этих примерах изменяя.

Программирование на Java, Нимейер П., Леук Д., 2014.

  Комплексное руководство по освоению языка программирования Java с многочисленными подробными и реалистичными примерами. Если вы - начинающий программист, то книга станет незаменимым помощником для того, чтобы стать профессионалом, а если у вас уже есть опыт работы - вы узнаете о многочисленных тонкостях и разберетесь в самых новых средствах для создания приложений и сервисов. Описаны новинки, появившиеся в Java 8.

Программирование на С для начинающих, Перри Г., Миллер Д., 2015.

  Простое и понятное руководство по программированию на С поможет быстро научиться программированию. Подробные объяснения и интересные примеры сделают процесс обучения легким. Вы легко освоите все основные функции С и сможете создавать программы любой сложности.

Прикладной анализ текстовых данных на Python, Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка, Бенгфорт Б., Билбро Р., Охеда Т., 2019.

  Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения. Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, «беседа» с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога. Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать. Google находит не то. что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами «трудностей перевода» с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах — в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике. Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python. От поиска модели и предварительной обработки данных вы перейдете к приемам классификации и кластеризации текстов, затем приступите к визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow, Жерон О., 2018.

  В книге предполагается, что вы почти ничего не знаете о машинном обучении. Ее цель — предоставить вам концепции, идеи и инструменты, которые необходимы для фактической реализации программ, способных обучаться на основе данных.
Мы рассмотрим многочисленные приемы, начиная с простейших и самых часто используемых (таких как линейная регрессия) и заканчивая рядом методов глубокого обучения, которые регулярно побеждают в состязаниях.
Вместо того чтобы реализовывать собственную миниатюрную версию каждого алгоритма, мы будем применять реальные фреймворки Python производственного уровня.

Не заставляйте меня думать, Круг С., 2017.

  Книга посвящена юзабилити веб-сайтов и мобильных приложений. Автор популярно, с примерами и иллюстрациями, объясняет, как сделать сайт или мобильное приложение, которым будет удобно пользоваться всем.