Все для школьников, студентов, учащихся, преподавателей и родителей - Обучалка - Obuchalka.org

Python для аналитики данных, Практический курс, Меликов П.И., 2023.

   Учебное пособие представляет собой практический курс, состоящий из 13 занятий (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Приведен порядок выполнения занятий и архив необходимых файлов, а также дан список заданий для закрепления обучающимися изучаемого материала. Учебное пособие освещает вопросы применения ряда сквозных технологий, приведенных в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации», таких как «Технологии хранения и анализа больших данных», «Искусственный интеллект», «Машинное обучение».
Подготовлено в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования.
Предназначено для студентов технических направлений подготовки и специальностей, учебными планами которых предусмотрено изучение дисциплин «Искусственные нейронные сети», «Нейронные сети и нечеткая логика в задачах управления», «Интеллектуальные системы» и «Аналитика технологических данных», а также при реализации дополнительных образовательных программ с тематикой «Аналитика данных».

Создай свою первую игру на Python с нуля, Самоучитель в примерах, Кенлон С., Вейхлер Дж., 2024.

   Эта книга — практическое пособие для начинающих программистов, желающих научиться создавать с нуля компьютерные игры на «дружественном» для новичков языке Python. Каждый ее раздел представляет собой проектирование очередного этапа игры, включая придумывание и «оживление» игрового персонажа, его противников, разработку дополнительных игровых элементов и налаживание их взаимодействия между собой. Кроме того, в ней рассмотрены тонкие моменты, связанные с подготовкой графических изображений и звуковых файлов с целью создания визуальных и звуковых эффектов. Все разделы содержат примеры исходного кода с подробным описанием работы каждого его фрагмента. Авторы доступным языком описывают, как использовать библиотеку Pygame для выстраивания графики, обработки пользовательского ввода и управления игровым процессом, что делает материал понятным для новичков, и дают ссылки на исходный код, который можно скопировать и сразу запустить на своем компьютере. Данное издание поможет овладеть основами разработки игр на Python и, несомненно, вдохновит на создание собственных игровых проектов, где для фантазий и их программного воплощения не существует границ.

Книга Kaggle, Машинное обучение и анализ данных, Банахевич К., Массарон Л., 2024.

   Книга рассказывает о продвинутых приёмах машинного обучения и науки о данных (data science) на основе задач, решаемых на всемирно известной платформе Kaggle. Показано (в том числе на примере увлекательных интервью с Kaggle-гроссмейстерами), как устроена платформа Kaggle и проводимые на ней соревнования. Изложенный материал позволяет развить необходимые навыки и собрать портфолио по машинному обучению, анализу данных, обработке естественного языка, работе с множествами. Подобран уникальный пул задач, охватывающих различные классификационные и оценочные метрики, методы обучения нейронных сетей, схемы валидации, выявление паттернов и трендов в материале любой сложности.

Mastering Functional Programming with Python, Neutreon B., 2024.

   This book is designed with a very specific goal in mind: to comprehensively explore the principles and practices of functional programming within the context of Python programming language. Our approach reflects a careful balance between theory and practice, ensuring that foundational concepts are not only explained but are also illustrated with practical examples.
Functional programming, a paradigm with its roots in the lambda calculus, emphasizes functions as the primary mechanism for program execution. It offers a different perspective and set of strategies compared to imperative programming, which is more commonly encountered in the Python world. Through the course of this book, we aim to demystify functional programming concepts, making them accessible and applicable to Python developers.

Machine Learning Simplified, A Gentle Introduction to Supervised Learning, Wolf A., 2022.

   My goal for this book is to help make machine learning available to as many people as possible whether technical or not. It is easily accessible for a non-technical reader, but also contains way enough mathematical detail to serve as an introduction to machine learning for a technical reader. Nevertheless, some prior knowledge of mathematics, statistics and the Python programming language is recommended to get the most out of this book.

FastAPI, Веб-разработка на Python, Любанович Б., 2024.

   FastAPI — относительно новый, но надежный фреймворк с чистым дизайном, использующий преимущества актуальных возможностей Python. Как следует из названия, FastAPI отличается высоким быстродействием и способен конкурировать в этом с аналогичными фреймворками на таких языках, как Golang. Эта практическая книга расскажет разработчикам, знакомым с Python, как FastAPI позволяет достичь большего за меньшее время и с меньшим количеством кода.
Билл Любанович рассказывает о тонкостях разработки с применением FastAPI и предлагает множество рекомендаций по таким темам, как формы, доступ к базам данных, графика, карты и многое другое, что поможет освоить основы и даже пойти дальше. Кроме того, вы познакомитесь с RESTful API, приемами валидации данных, авторизации и повышения производительности. Благодаря сходству с такими фреймворками, как Flask и Django, вы легко начнете работу с FastAPI.

Объектно-ориентированный Python, Лотт С., Филлипс Д., 2024.

   Глубоко погрузитесь в различные аспекты объектно-ориентированного программирования на Python, паттерны проектирования, приемы манипулирования данными и вопросы тестирования сложных объектно­-ориентированных систем. Обсуждение всех понятий подкрепляется примерами, написанными специально для этого издания, и практическими упражнениями в конце каждой главы. Код всех примеров совместим с синтаксисом Python 3.9+ и дополнен аннотациями типов для упрощения изучения. Стивен и Дасти предлагают вашему вниманию понятный и всесторонний обзор важных концепций ООП, таких как наследование, композиция и полиморфизм, и объясняют их работу на примерах классов и структур данных Python, что заметно облегчает проектирование. В тексте широко используются UМL-диаграммы классов, чтобы было проще понять взаимоотношения между классами. Помимо ООП, в книге подробно рассматривается обработка исключений в Python, а также приемы функционального программирования, пересекающиеся с приемами ООП. В издании представлены не одна, а две очень мощные системы автомати­ческого тестирования: unittest и pytest, а в последней главе детально обсуждается экосистема параллельного программирования в Python. Получите полное представление о том, как применять принципы объектно-ориентированного програм­мирования с использованием синтаксиса Python, и научитесь создавать надежные и устойчивые программы.

Kotlin, Основы программирования, Руководство по разработке в примерах от сообщества Stack Overflow, 2025.

   Перед вами подробное руководство по основам написания программ на Kotlin — современном и крайне востребованном языке программирования, предназначенном в первую очередь для создания кроссплатформенных мобильных приложений. Главным преимуществом книги является то, что она основана на практических примерах кодов, написанных специалистами и экспертами сообщества Stack Overflow, наверняка известного каждому программисту. Ведь рано или поздно даже перед высокопрофессиональными специалистами в процессе создания программ встают на первый взгляд неразрешимые технические вопросы, и тогда лучшие разработчики программного обеспечения со всего мира в рамках этого сообщества безвозмездно делятся своими знаниями и опытом в решении даже самых сложных проблем.
Издание будет полезно специалисту с любым опытом и уровнем знаний. В нем представлены как основы Kotlin, так и инструментарий для продвинутых программистов, что даст возможность новичкам быстро повысить уровень своих компетенций и наработать практический опыт. Ряд материалов посвящен сравнению языков программирования Java и Kotlin. Акцент в книге сделан на наиболее важных различиях этих популярных языков и тех преимуществах, которые Kotlin предоставляет по сравнению с Java. Читатели найдут здесь множество примеров решения практических задач, дополненных подробными объяснениями и комментариями.