учебник по программированию

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 РуМСЗ 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.

Шаблоны корпоративных приложений, Фаулер М., 2016.

   Создание компьютерных систем (может быть, вы этого еще не знаете) — весьма непростое дело. По мере увеличения их сложности трудоемкость процессов конструирования соответствующего программного обеспечения возрастает согласно экспоненциальному закону. Как и в любой профессии, прогресс в программировании достигается только путем обучения, причем как на ошибках, так и на удачах — своих и чужих. Это издание представляет собой учебное пособие, которое поможет вам усвоить информацию и передать полученные знания другим значительно быстрее и эффективнее, чем это удавалось мне самому.
Я писал эту книгу в расчете на программистов, проектировщиков и архитекторов, которые занимаются созданием корпоративных приложений и стремятся улучшить качество принимаемых стратегических решений.

Программирование для нормальных с нуля на языке Python, Часть 1, Сысоева М.В., Сысоев И.В., 2018.

   Книга — учебник, задачник и самоучитель по алгоритмизации и программированию на Python. Она не требует предварительных знаний в области программирования и может использоваться для обучения «с нуля».
Издание адресовано студентам, аспирантам и преподавателям инженерных и естественно-научных специальностей вузов, школьникам старших классов и учителям информатики. Обучение языку в значительной степени строится на примерах решения задач обработки результатов радиофизического и биологического эксперимента.

Учим Python, делая крутые игры, Свейгарт Э., 2018.

   Перед вами — увлекательный самоучитель по языку Python для начинающих. Книга подходит даже читателям с нулевым уровнем. Создавайте собственными руками веселые классические и необычные, продвинутые игры, такие как «Виселица» или «Охотник за сокровищами», — в процессе вы поймете основные принципы программирования и выучите Python играючи!

R, Notes for Professionals.

Фрагмент из книги:
In R, data objects are manipulated using named data structures. The names of the objects might be called "variables" although that term does not have a specific meaning in the official R documentation. R names are case sensitive and may contain alphanumeric characters(a-z,A-z,0-9), the dot/period(.) and underscore(_). To create names for the data structures, we have to follow the following rules.

Python, Notes for Professionals.

   Python is a widely used high-level programming language for general-purpose programming, created by Guido van Rossum and first released in 1991. Python features a dynamic type system and automatic memory management and supports multiple programming paradigms, including object-oriented, imperative, functional programming, and procedural styles. It has a large and comprehensive standard library.

Python, Создание приложений, Библиотека профессионала, Чан У., 2015.

   В книге Python: создание приложении вы узнаете обо всем, что следует знать о языке Python, и получите новые навыки, позволяющие создавать разнообразные приложения
Эти главы повышенной сложности предназначены для "быстрого погружения" в разнообразные темы. Если вы углубитесь в определенные области разработки приложений, охваченные в какой-либо из этих глав, то, вероятно, обнаружите, что они содержат более чем достаточно информации, чтобы направить вас в правильном
направлении. Не ожидайте всестороннего изложения, потому что это умалило бы универсальность данной книги.

Комбинаторные алгоритмы, Федоряева Т.И., 2011.

  Учебное пособие написано на основе курса "Комбинаторные алгоритмы", читаемого автором студентам факультета информационных технологий НГУ. Наряду с теоретическими знаниями даётся описание важнейших комбинаторных алгоритмов над объектами дискретной математики, приводится строгое обоснование рассматриваемых алгоритмов и детально изучается их асимптотическая сложность.
Пособие прежде всего ориентировано на студентов программистских специальностей, которым по роду их занятий приходится заниматься разработкой алгоритмов и анализом их вычислительной сложности. Изучение комбинаторных алгоритмов также будет полезно любому заинтересованному читателю для развития самостоятельных навыков по построению и анализу алгоритмов, для решения задач в области дискретной математики и применения методов дискретного анализа в своей профессиональной деятельности.