учебник по программированию

Байесовская оптимизация с примерами из библиотек Python, Нгуен К., 2024.

   Книга рассказывает об оптимизации моделей машинного обучения на основе байесовского метода и теории вероятностей. Примеры составлены на языке Python с использованием библиотек PyTorch, GPyTorch и BoTorch. Описаны приемы настройки гиперпараметров, гауссовское распределение, использование политик машинного обучения, в частности на основе задачи о многоруких бандитах, повышение производительности вычислений, многовариантная оптимизация с учетом полезности и затрат, а также применение байесовского метода в специализированных сценариях.

Автоматизация рутины в Excel VBA, Лайфхаки для облегчения скучных рабочих задач, Шитов В.Н., 2023.

   Часто работаете с большим количеством данных? Знаете основные приемы в Excel, но еще не пробовали использовать язык Visual Basic? Тогда самое время разобраться в нем и перестать тратить время на операции, которые можно выполнить одним кликом. С помощью этого руководства вы научитесь правильно использовать синтаксис VBA, сделать тривиальные действия в Excel автоматическими, быстро обрабатывать любые данные и визуализировать их в подходящем формате, легко подстраивать функции VBA под свои нужды и писать любой код самостоятельно.

Web Automation with Playwright and Python using AI and MCP, Pathak K., 2026.

   This book, Web Automation with Playwright and Python using AI and MCP, is designed to help you navigate this shift. Playwright, a modern framework developed by Microsoft, provides reliable cross-browser automation, while Python offers a clean and flexible way to build and manage test scripts.

Надежный Python, Виафоре П., 2023.

   Современные проекты на языке Python непрерывно растут, развиваются и при этом неизбежно усложняются. Добиться надежности кода Python при сохранении гибкости, понятности и расширяемости приложений позволяет система типов, которая в данной книге подробно исследована в рамках парадигмы ООП. Особое внимание уделяется аннотированию и проверке типов, а также созданию пользовательских специализированных типов. Продвинутые главы книги посвящены вопросам тестирования, линтинга и обеспечения надежности программ на Python.

Анализ данных с LLM, Текст, таблицы, изображения и аудио, Труммер И., 2026.

   Эта книга написана, чтобы помочь разработчикам создавать приложения для анализа мультимодальных данных с использованием современных языковых технологий. Здесь рассматриваются языковые модели и основные библиотеки Python, которые понадобятся для работы с ними. С помощью серии мини-проектов показано, как использовать языковые модели для анализа текста, табличных данных, графов, изображений, видео- и аудиофайлов. Изучив такие темы, как промпт-инжиниринг (создание подсказок для языковых моделей), дообучение и современные программные фреймворки, вы сможете с помощью моделей быстро создавать сложные, производительные и экономически эффективные приложения для анализа данных.

Python и анализ данных, Маккинли У., 2024.

   Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.

Python, Красивые задачи для начинающих, Добряк П.В., 2024.

   В книге приведены примеры решения различных практических задач на языке Python и предложено детальное пошаговое описание процесса написания программы для каждой из них. Подобраны задачи, которые имеют несколько вариантов решений и формируют алгоритмическое мышление. Показаны основы структурного, динамического, объектно-ориентированного, функционального программирования. Приведены способы работы с функциями, алгоритмы поиска в длину, в ширину, бэктрекинга, рекурсии. Материал расположен по возрастанию сложности, код программ снабжен комментариями, разъясняющими все языковые конструкции Python.

Python - от базовых конструкций до обработки данных, Агалаков А.А., Дементьева К.И., 2025.

   В учебном пособии описаны этапы работы программирования на языке Python. Рассмотрены основы современных технологий и методов программирования, практические вопросы создания программ, основные алгоритмические конструкции и их реализация, алгоритмы линейной и циклической структуры, обработка одномерных и многомерных массивов, функции, списки, работа с файлами и наиболее популярными библиотеками. Приведены примеры применения алгоритмов.
Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по укрупненным группам специальностей среднего профессионального образования «Информатика и вычислительная техника», «Информационная безопасность», изучающих дисциплины «Основы алгоритмизации и программирования», «Программирование».