Обучалка в Телеграм

Макгрегор

Фулстек JavaScript, Секреты, которые должен знать каждый мидл, МакГрегор М., 2026

Фулстек JavaScript, Секреты, которые должен знать каждый мидл, МакГрегор М., 2026.
 
   Как практикующий разработчик ПО вы уже умеете качественно выполнять задачи — на фронтенде или бэкенде. Пора перейти на следующую ступеньку карьерной лестницы и развить навыки, которыми обладают эксперты и senior-разработчики.
Милесия МакГрегор поможет разобраться, как работает вся система и как senior-разработчики принимают технические решения.
Вы изучите все необходимое для создания фулстек веб-приложения, развернутого на облачной платформе, поймете, как выявлять источники бизнес-логики для любого приложения, научитесь выбирать между различными архитектурами, сторонними сервисами и инструментами лучшие для создания масштабируемого проекта, освоите тонкие, но критически важные навыки senior-разработчика, включая стратегии взаимодействия с командами и анализ продуктовых решений.
Эта книга задумана как справочник, который можно открыть на любом этапе SDLC и использовать как чек-лист. Вы освоите все ключевые аспекты разработки приложений, чтобы уверенно принимать решения при возникновении вопросов, и будете понимать логику, сроки и методы принятия технических решений, а также эволюцию бизнес-требований.

Фулстек JavaScript, Секреты, которые должен знать каждый мидл, МакГрегор М., 2026
Скачать и читать Фулстек JavaScript, Секреты, которые должен знать каждый мидл, МакГрегор М., 2026
 

Обработка данных на Python, Data Wrangling и Data Quality, Макгрегор С., 2024

Обработка данных на Python, Data Wrangling и Data Quality, Макгрегор С., 2024.

   Книга посвящена первичной обработке данных (Data Wrangling) на Python и оценке их качества (Data Quality). Материал содержит основополагающие концепции, экспертные советы и ресурсы, необходимые для первичной обработки, извлечения, оценки и анализа данных. Все темы раскрыты на простых и наглядных примерах из практики. Даны необходимые и достаточные сведения о языке программирования Python 3.8+ для чтения, записи и преобразования данных из различных источников, а также для обработки данных в больших масштабах. Приведены лучшие практики документирования и структурирования кода. Описан сбор данных из файлов, веб-страниц и API. Рассмотрены приемы проведения базового статистического анализа наборов данных, а также наглядные и убедительные способы визуализации и представления данных. Изложение рассчитано как на новичков по обработке данных, так и на профессионалов.

Обработка данных на Python, Data Wrangling и Data Quality, Макгрегор С., 2024
Купить бумажную или электронную книгу и скачать и читать Обработка данных на Python, Data Wrangling и Data Quality, Макгрегор С., 2024