программирование

Python - это просто, Пошаговое руководство по программированию и анализу данных, Нисчал Н., 2023.
     
   Рассмотрены основы синтаксиса языка Python на примере дистрибутива Anaconda. Показаны приложения IPython, Spyder IDE, Jupyter Notebook. Описан синтаксис переменных, функций, циклов. Подробно изучаются структуры данных в Python: строки, списки, кортежи, множества и словари. Объясняется понятие классов и их применение в объектно-ориентированном программировании. Описаны возможности библиотеки обработки изображений Pillow, библиотеки Tkinter для создания приложений с графическим интерфейсом. Отдельный раздел посвящен обработке ошибок и исключений в программах. Рассматриваются библиотеки NumPy и Pandas, приводятся практические примеры их использования для анализа и обработки данных. Описана библиотека Matplotlib и ее возможности в сфере визуализации данных.

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.

Машинное обучение с малым объемом кодирования, Стриплинг Г., 2025.
     
   В книге подробно представлены три проблемно-ориентированных вида машинного обучения (Machine learning, ML): автоматизированное обучение AutoML без кодирования, обучение BigQuery ML с малым объемом кодирования и обучение с применением пользовательского кода на основе библиотек scikit-learn и Keras. При этом от читателя не требуется глубоких предварительных знаний в ML или программировании, но базовые навыки в этих областях будут полезны. Специализированные библиотеки, фреймворки ML, репозиторий GitHub и другие инструменты описаны по мере их необходимости. В каждом конкретном случае ключевые концепции ML раскрыты с использованием реальных наборов данных для решения реальных задач. Рассмотрено применение AutoML для прогнозирования продаж, использование BigQuery ML для обучения линейных регрессионных моделей, обучение пользовательских ML-моделей на Python для прогнозирования оттока клиентов и ряд других популярных бизнес-кейсов.

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn, Рашка С., 2024.
     
   Исчерпывающее руководство по машинному (МО) и глубокому обучению с использованием языка программирования Python, фреймворка PyTorch и библиотеки Scikit-Leam. Рассмотрены основы МО, алгоритмы для задач классификации, классификаторы на основе Scikit-Leam, предварительная обработка и сжатие данных, современные методы оценки моделей и объединение различных моделей для ансамблевого обучения. Рассказано о применении МО для анализа текста и прогнозировании непрерывных целевых переменных с помощью регрессионного анализа, кластерном анализе и обучении без учителя, показано построение многослойной искусственной нейронной сети с нуля. Раскрыты продвинутые возможности PyTorch для решения сложных задач. Описано применение глубоких сверточных и рекуррентных нейронных сетей, трансформеров, генеративных состязательных и графовых нейронных сетей, Особое внимание уделено обучению с подкреплением для систем принятия решений в сложных средах.
Электронный архив содержит цветные иллюстрации и коды всех примеров.

Unity, Полное руководство, 2 издание, Корнилов А.В., 2021.
     
   В этой книге мы расскажем, как с использованием Unity (популярной межплатформенной среды разработки компьютерных игр) вы сможете САМИ создавать свои игры и трехмерные миры,| причем без лишних затрат и профессиональных навыков программирования.
Книга поделена на три части. Первая часть посвящена изучению интерфейса и основных возможностей Unity. Мы поговорим о двух- и трехмерных проектах; рассмотрим ключевые особенности Unity; узнаем, как использовать ассеты; подробном изучим интерфейс Unity; узнаем об игровых объектах, сценах, камерах, источниках света; создадим свои первые Unity-проекты.
Во второй части мы поговорим о других важных частях Unity - о графике; о физике; рассмотрим основы скриптинга (написания сценариев - скриптов); узнаем как работать со звуком; как настроить навигацию в игре; как использовать анимацию и многое другое.
Ну и в заключительной, третьей, части полученных знаний из первых двух частей нам хватит для создания полноценной игры. Рассмотрен весь цикл создания игры - от этапа планирования игрового мира до настройки игрового интерфейса. Все этапы сопровождаются примерами программных кодов и скриншотами. Если вы уже сейчас хотите создавать свои игры - то эта книга определенно для вас! Читайте и творите!

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.

Java, Руководство для начинающих, 9 издание, Шилдт Г., 2023.
     
   В книге раскрыты основы и кратко описаны расширенные функциональные средства языка Java, в числе которых многопоточное программирование, обобщения, лямбда-выражения и графический интерфейс Swing. Вдобавок приводится четкое объяснение перечислений, модулей и методов интерфейса. В этом руководстве предлагается эффективное сочетание теории и практики написания кода, которое позволит быстро приступить к разработке приложений на языке Java. Книга предназначена для программистов, желающих изучить язык Java, и для разработчиков веб-приложений, которые стремятся повысить уровень знаний и мастерства.

Head First Python, Third Edition, Barry P., 2023.
     
   Want to learn the Python language without slogging your way through how-to manuals? With Head First Python, you’ll quickly grasp Python’s fundamentals by working with built-in data structures and functions. You’ll build your very own web app, which—once it’s ready for prime time—runs in the cloud. You’ll learn how to wrangle data with Python, scrape data from the web, feed data to pandas, and interact with databases. This third edition of Head First Python is a complete learning experience that will help you become a bona fide Python programmer in no time.