книги по информатике

Soft skills для IT-специалистов, Прокачай карьеру и получи работу мечты, Джонс Д., 2023.

«Soft skills для IT-специалистов» предназначена для тех, кто только ищет работу в сфере технологий или же уже нашел ее: разработчиков, инженеров анализа данных, разработчиков архитектуры сетей, операторов систем, служб безопасности и т. д. Те, кто еще только начинает свой путь, возможно, получат самое очевидное преимущество. Но даже если вы занимаетесь развитием своей карьеры уже пару десятилетий, я думаю, вы найдете множество ценной информации, которая поможет вам более эффективно организовать остальную часть вашей работы.

Linux глазами хакера, Фленов М., 2021.

Эта книга посвящена рассмотрению одной из самых популярных операционных систем (ОС), устанавливаемых на серверы, — ОС Linux. А если учесть, что Андроид тоже построен на базе Linux, то и этой мобильной ОС, хотя мы остановимся только на ее серверной версии.

Работа с ядром Windows, Йосифович П., 2021.

Ядро Windows таит в себе большую силу. Но как заставить ее работать? Павел Йосифович поможет вам справиться с этой сложной задачей: пояснения и примеры кода превратят концепции и сложные сценарии в пошаговые инструкции, доступные даже начинающим. В книге рассказывается о создании драйверов Windows. Однако речь идет не о работе с конкретным «железом», а о работе на уровне операционной системы (процессы, потоки, модули, реестр и многое другое). Вы начнете с базовой информации о ядре и среде разработки драйверов, затем перейдете к API, узнаете, как создавать драйвера и клиентские приложения, освоите отладку, обработку запросов, прерываний и управление уведомлениями.

Машинное обучение без лишних слов, Бурков А., 2020.
 
Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц. Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное машинное обучение заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых обучающими данными) даст желаемые результаты. Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе.

Python для data science, Васильев Ю., 2023.
 
Python — идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для data science» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования и анализа данных в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке принятия решений. Познакомьтесь с богатым набором встроенных структур данных Python для выполнения основных операций, а также о надежной экосистеме библиотек с открытым исходным кодом для data science, включая NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib и другие. Научитесь загружать данные в различных форматах, упорядочивать, группировать и агрегировать датасеты, а также создавать графики, карты и другие визуализации. На подробных примерах стройте реальные приложения, в том числе службу такси, использующую геолокацию, анализ корзины для определения товаров, которые обычно покупаются вместе, а также модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции.

Командная строка Linux, Колисниченко Д.Н., 2023.
 
Рассмотрены задачи, которые выполняются из командной строки операционной системы Linux. Объясняется, как попасть в командную строку, работать в консоли, настраивать систему с помощью программ, обладающих только текстовым интер­фейсом. Описаны особенности файловой системы Linux, наиболее полезные команды для работы с текстом, сетью и Интернетом, а также команды системного админи­стратора. Особое внимание уделено написанию сценариев автоматизации рутин­ных задач на языках командных оболочек bash и tcsh. Рассмотрены способы пере­направления ввода-вывода, маски и псевдонимы, различные варианты запуска про­грамм, эффективные приемы использования клавиатуры, примеры сложных команд и другие вопросы.

Имитационное моделирование информационно-вычислительных систем, Разработка модели и организация эксперимента, Учебное пособие, Симонова Е.В., 2023.

Учебное пособие позволяет в интерактивном режиме с единых методологических позиций рассмотреть различные этапы разработки компьютерной имитационной модели информационно-вычислительной системы, включая построение концептуальной модели исследуемой системы и ее формализацию, алгоритмизацию и компьютерную реализацию, анализ модели, планирование и проведение компьютерных экспериментов, получение и интерпретацию результатов моделирования. Содержит иллюстрации всех этапов процесса разработки и реализации модели, а также проведения компьютерных экспериментов с моделью, что имеет большое учебно-методическое значение и необходимо при самостоятельной работе студентов во время выполнения ими лабораторных работ, а также содержит варианты заданий для выполнения лабораторных работ. Предназначено для обучающихся по направлению подготовки 09.03.01 Информатика и вычислительная техника, выполняющих лабораторные работы по курсу «Моделирование информационно- вычислительных систем». Подготовлено на кафедре информационных систем и технологий.

Искусство Agile-разработки, Теория и практика гибкой разработки ПО, Шор Д., Уорден Ш., 2024.

Большинство компаний, разрабатывающих ПО, якобы используют Agile, но на самом деле не понимают, что это такое. Хотите повысить гибкость своей команды? В книге вы найдете четкие, конкретные и подробные рекомендации о том, что, как и почему следует делать, а когда стоит пойти на компромиссы. Джеймс Шор предлагает реальные решения по освоению, планированию, разработке и управлению, основанные на более чем двадцатилетнем опыте Agile. Он объединяет актуальные идеи экстремального программирования, Scrum, Lean, DevOps и многих других в единое целое. Узнайте, как успешно внедрить гибкую разработку в вашей команде и организации, или разберитесь, почему Agile вам не подходит.