Python

Учим Python, делая крутые игры, Свейгарт Э., 2022.

Перед вами — увлекательный самоучитель по языку Python для начинающих. Книга подходит даже читателям с нулевым уровнем. Создавайте собственными руками веселые классические и необычные, продвинутые игры, такие как «Виселица» или «Охотник за сокровищами», — в процессе вы поймете основные принципы программирования и выучите Python играючи!

Hello World, Сэнд У., Сэнд К., 2021.

Приступив к изучению этого занимательного руководства, каждый, даже первоклассник, сможет написать на Python – одном из самых простых в освоении языков программирования – свое приветствие миру: Hello World! Ознакомив читателей с элементарными операциями, авторы постепенно перейдут к более сложным темам: работе с графикой и со звуком, компьютерному моделированию и созданию игр. Материал излагается в доступной, удобной для понимания манере; забавные иллюстрации и подробный разбор примеров кода делают обучение легким и нескучным. В конце каждой главы приведены упражнения по написанию простых программ. Книга предназначена для детей, которые могут осваивать материал самостоятельно либо под руководством учителей и родителей, а также для всех, кто хочет освоить программирование с нуля.

Data Mining, Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub, Рассел М., Классен М., 2020.

В недрах популярных социальных сетей — Twitter, Facebook, LinkedIn и Instagram — скрыты бо­гатейшие залежи информации. Из этой книги исследователи, аналитики и разработчики узнают, как извлекать эти уникальные данные, используя код на Python, Jupyter Notebook или контейнеры Docker. Сначала вы познакомитесь с функционалом самых популярных социальных сетей (Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram), веб-страниц, блогов и лент, электронной почты и GitHub. Затем приступите к анализу данных на примере Twitter.

Pandas в действии, Пасхавер Б., 2023.

Язык Python помогает упростить анализ данных. Если вы научились пользоваться электронными таблицами, то сможете освоить и pandas! Несмотря на сходство с табличной компоновкой Excel, pandas обладает большей гибкостью и более широкими возможностями. Эта библиотека для Python быстро выполняет операции с миллионами строк и способна взаимодействовать с другими инструментами. Она дает идеальную возможность выйти на новый уровень анализа данных.

Рекурсивная книга о рекурсии, Свейгарт Э., 2023.

Книга «Рекурсивная книга о рекурсии» содержит примеры кода на языке Python и JavaScript, которые иллюстрируют основы рекурсии и проясняют фундаментальные принципы всех рекурсивных алгоритмов. Из книги вы узнаете о том, когда стоит использовать рекурсивные функции (и, главное, когда этого не нужно делать), как реализовывать классические рекурсивные алгоритмы, часто обсуждаемые на собеседованиях, а также о том, как рекурсивные методы помогают решать задачи, связанные с обходом дерева, комбинаторикой и другими сложными темами.

Математические алгоритмы для программистов, 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python, Орланд П., 2023.

Неважно, чем вы занимаетесь — большими данными, машинным обучением, компьютерной графикой или криптографией, — без математики вам не обойтись! Везде сейчас требуются базовые знания и понимание алгоритмов. Практические примеры позволят легко разобраться с самыми необходимыми математическими понятиями. 300 упражнений и мини-проектов откроют вам новые возможности в освоении интересных и популярных IT-профессий. Вы познакомитесь с базовыми библиотеками Python, используемыми при разработке реальных приложений, и вспомните давно забытые основы линейной алгебры и матана.

Алгоритмы неформально, Такфилд Б., 2022.

Алгоритмы — это не только задачи поиска, сортировки или оптимизации, они помогут вам поймать бейсбольный мяч, проникнуть в «механику» машинного обучения и искусственного интеллекта и выйти за границы возможного. Вы узнаете нюансы реализации многих самых популярных алгоритмов современности, познакомитесь с их реализацией на Python 3, а также научитесь измерять и оптимизировать их производительность.

Эволюционные нейросети на языке Python, Омельяненко Я., 2020.

Эта книга дает всестороннее представление о нейроэволюции – подходе к обучению искусственных нейронных сетей, который использует эволюционные алгоритмы, чтобы упростить процесс решения сложных задач в таких областях, как игры, робототехника и моделирование естественных процессов. Читатель начнет знакомство с ключевыми концепциями и методами нейроэволюции, написав несложный код на языке Python, а затем получит практический опыт работы с популярными библиотеками Python и научится решать распространенные и нестандартные прикладные задачи, используя алгоритмы на основе нейроэволюции. Речь пойдет о том, как адаптировать методы нейроэволюции к существующим проектам нейронных сетей для повышения эффективности обучения и принятия решений; в завершение будет рассказано о топологиях нейронных сетей и о том, как нейроэволюция позволяет развивать сложную топологию из простейшей базовой структуры. Издание предназначено для специалистов в области машинного обучения и искусственного интеллекта, которые стремятся реализовать алгоритмы нейроэволюции с нуля. Наличие базовых знаний в области глубокого обучения и нейронных сетей, а также программирования на языке Python обязательно.