Виртуальная выставка «Программируем на Python»

Брюс, П. Практическая статистика для специалистов Data Science : 50+ важнейших понятий с использованием R и Python / П. Брюс, Э. Брюс, П. Гедек ; пер. с англ. - 2-е изд. - Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2023. - 352 с.

Книга рассчитана на специалистов в области Data Science, обладающих некоторым опытом работы с языком программирования R и имеющих предварительное понятие о математической статистике. В ней в удобной и легкодоступной форме представлены ключевые понятия из статистики, которые относятся к науке о данных, а также объяснено, какие понятия важны и полезны с точки зрения науки о данных, какие менее важны и почему. Подробно раскрыты темы: разведочный анализ данных, распределения данных и выборок, статистические эксперименты и проверка значимости, регрессия и предсказание, классификация, статистическое машинное обучение и обучение без учителя.

Левашов, П. Python с нуля / П. Левашов. - Санкт-Петербург : Питер, 2024. - 448 с. : ил.

Python, известный своей простотой и универсальностью, завоевал огромную популярность среди разработчиков во всем мире. Благодаря удобному синтаксису и широкой библиотечной поддержке он идеально подходит для решения широкого спектра задач – от веб-разработки и анализа данных до программирования графических интерфейсов. Книга представляет собой комплексное руководство по изучению языка Python с нуля.

Любанович, Б. Простой Python. Современный стиль программирования / Б. Любанович. - 2-е изд. - Санкт-Петербург : Питер, 2023. - 592 с. : ил.

«Простой Python» познакомит вас с одним из самых популярных языков программирования. Книга идеально подойдет как начинающим, так и опытным программистам, желающим добавить Python к списку освоенных языков. Любому программисту нужно знать не только язык, но и его возможности. Вы начнете с основ Python и его стандартной библиотеки. Узнаете, как находить, загружать, устанавливать и использовать сторонние пакеты. Изучите лучшие практики тестирования, отладки, повторного использования кода и получите полезные советы по разработке. Примеры кода и упражнения помогут в создании приложений для различных целей. Что изменилось? Абсолютно новые 100 страниц (там есть котики). Глав стало большое, но они стали короче. Появилась глава, посвященная типам данных, переменным и именам. Добавился рассказ о новых возможностях Python, таких как f-строки. Обновилась информация о сторонних библиотеках.- Новые примеры кода. Дан обзор библиотеки asyncio. Рассмотрен новый стек технологий: контейнеры, облачные технологии, data science и машинное обучение. Что осталось неизменным? Примеры c утками и плохими стихотворениями. Они навечно с нами.

Орланд, П. Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python / П. Орланд. - Санкт-Петербург : Питер, 2023. - 752 с. : ил.

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.

Python и DevOps : ключ к автоматизации Linux / Ной Гифт [и др.]. - Санкт-Петербург : Питер, 2024. - 544 с. : ил.

За последнее десятилетие технологии сильно изменились. Данные стали хитом, облака — вездесущими, и всем организациям понадобилась автоматизация. В ходе таких преобразований Python оказался одним из самых популярных языков программирования. Это практическое руководство научит вас использовать Python для повседневных задач администрирования Linux с помощью наиболее удобных утилит DevOps, включая Docker, Kubernetes и Terraform.

Персиваль, Г. Паттерны разработки на Python : TDD, DDD и событийно-ориентированная архитектура / Г. Персиваль, Б. Грегори. - Санкт-Петербург : Питер, 2023. - 336 с. : ил.

В этой книге: «Инверсия зависимостей» и ее связи с портами и адаптерами (гексагональная/чистая архитектура). Различия между паттернами «Сущность», «Объект-значение» и «Агрегат в рамках DDD. Паттерны «Репозиторий» и UoW, обеспечивающие постоянство хранения данных. Паттерны «Событие», «Команда» и «Шина сообщений». Разделение ответственности на команды и запросы (CQRS). Событийно-управляемая архитектура и реактивные расширения.

Постолит, А. Основы искусственного интеллекта в примерах на Python : самоучитель / А. Постолит. - 2-е изд. - Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2024. - 448 с. : ил.

Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения, и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован  простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения. Во 2-м издании обновлены программные коды и версии библиотек, улучшены рисунки, учтены пожелания читателей и исправлены ошибки. Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров.