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

Что такое тестирование, Курс молодого бойца, Назина О.Е., 2022.
    
   Уникальная книга-тренинг по тестированию программ, охватывающая весь необходимый тестировщику спектр знаний с азов до сложных концепций. Рассматриваются виды и методики тестирования, способы поиска ошибок в программах, оформления тест-кейсов и чек-листов, описания выявленных недостатков и предлагаемых улучшений. Книга содержит домашние задания, выполнив которые читатель освоит тестирование ПО на практике и соберет портфолио, необходимое для последующего трудоустройства.

Разработка веб-приложений на Django Framework, Медведев М.А., Медведева М.А., 2024.
    
   В издании рассматриваются базовые понятия и принципы веб-разработки с использованием Django Framework — одного из наиболее мощных и популярных фреймворков на языке программирования Python. Представлено описание и примеры работы с такими базовыми понятиями, как модели, представления, шаблоны, формы, система аутентификации, логирование, cookies и sessions, а также введение в Django REST Framework.
Предназначено для студентов, специализирующихся на области прикладной информатики и занимающихся разработкой веб-сайтов и приложений.

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.

Mastering Unreal Engine, A Beginner’s Guide, Sufyan bin Uzayr, 2022.
    
   Learning to utilize a game engine may be difficult; you don’t know where to start, and UE4 is no exception. However, after you’ve mastered it, you’ll immediately realize how powerful and intuitive it truly is. And what better way to learn how to utilize a game engine than to create a game with it? This book will teach you all you need to know to design games for Android devices using UE4 and create a fully working game in the process.

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.

Linear Algebra with Python, Hyun-Seok Son, 2023.
    
   This book introduces many basic aspects of linear algebra using Python packages such as numpy and sympy. Chapters 1 and 2 introduce the creation and characteristics of vectors and matrices. These characteristics are advantageous for various characteristics and calculations of functions by connecting linear functions with vectors or matrices. This part is introduced in Chapter 3. The process of converting a function to another function while maintaining its basic characteristics is covered in Chapter 4. This transformation can convert and apply complex functions to a simpler form. This transformation is called decomposition and is introduced in Chapter 5. In this process, various Python functions and packages are applied and their descriptions are attached in the appendix.

Learn Python Generative AI, Ralte Z., Kar I., 2024.
    
   Learn Python Generative AI is an extensive and comprehensive guide that delves deep into the world of generative artificial intelligence. This book provides a thorough understanding of the various components and applications in this rapidly evolving field. It begins with a detailed analysis, laying a solid foundation for exploring generative models. The combination process of different generative models is discussed in depth, offering a roadmap to understand the complexities involved in integrating various AI models and techniques.

Конформное прогнозирование в Python, Манохин В., 2024.
    
   Данная книга предлагает углубленное изучение конформного прогнозирования — новейшего подхода, позволяющего получить количественную оценку неопределенности, необходимую для принятия уверенных и надежных решений в различных задачах машинного обучения. Вы познакомитесь с практическим применением этого подхода в таких задачах машинного обучения, как классификация, регрессия, прогнозирование временных рядов, компьютерное зрение и обработка естественного языка.
Издание предназначено специалистам по data science, ML-инженерам, ученым и всем, кто хочет улучшить свои навыки в области количественной оценки неопределенности в машинном обучении.
Для изучения материала понадобятся базовые знания в области машинного обучения и программирования на Python.