Libros de TI - para programadores

📕 Windows Terminal Tips, Tricks, and Productivity Hacks: Optimize your command-line usage and development processes with pro-level techniques (2021) Практическое руководство по настройке Windows Terminal, PowerShell и WSL2 для более быстрой и удобной работы в командной строке. ❓ Что внутри: — Настройка Windows Terminal и профилей — Вкладки, split-панели и горячие клавиши — PowerShell Core и Windows Subsystem for Linux (WSL2) — Использование Git, SSH и PSReadLine — Автоматизация повседневных задач — Работа с AWS, Azure и Google Cloud — Примеры для frontend-, backend- и DevOps-разработки Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как ускорить работу в терминале Windows ✅ Как эффективно использовать PowerShell и WSL2 ✅ Как настроить удобное окружение для разработки ✅ Как автоматизировать рутинные операции и управление инфраструктурой 💡 Освоить современные инструменты разработки и автоматизации поможет курс «ИИ для разработчиков». 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 A Philosophy of Software Design, 2nd Edition (2021) Книга о том, как писать простой код. Автор считает, что именно простота является главным признаком хорошего дизайна. Следовательно, главной проблемой он считает борьбу со сложностью кода. Он выделяет 2 пути борьбы со сложностью: 🔵 Писать более понятный код. За счет хороших комментариев, правильного именования переменных, простого интерфейса и реализации. 🔵 Инкапсулировать сложность. Другими словами — скрывать неважную информацию. Используй идеи из книги для минимизации сложности больших программных систем, что позволит разрабатывать софт быстро и дешево. 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Introduction to Modern Statistics (2024), 2nd edition Современное введение в статистику с акцентом на анализ данных, визуализацию и методы статистического вывода на основе симуляций. ❓ Что внутри: — Разведочный анализ данных (EDA) — Визуализация многомерных данных — Bootstrap и рандомизационные методы — Центральная предельная теорема и статистический вывод — Практические лабораторные работы на R и tidyverse — Интерактивные учебные задания и реальные датасеты Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как анализировать и интерпретировать данные ✅ Какие методы статистики применяются в Data Science ✅ Как использовать R для исследования данных ✅ Как перейти от теории к практическому анализу 💡 Разобраться в статистике и математике, лежащих в основе анализа данных и машинного обучения, поможет курс «Математика для Data Science». 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Data Science: The Hard Parts: Techniques for Excelling at Data Science (2023) Книга про то, что ты не прочитаешь в большинстве учебников. Да, машинное обучение и программирование — это важно, но настоящее мастерство кроется в мелочах, которые обычно игнорируют. Здесь рассказывается, как стать не просто хорошим, а топовым специалистом: ✅ Узнаешь, как создавать реальную ценность с помощью Data Science, а не просто строить красивые графики. ✅ Научишься продавать свои проекты и эффективно доносить бизнесу важность данных. ✅ Разработаешь бизнес-кейсы, используя принципы unit economics. ✅ Создашь новые фичи для ML моделей, применяя сторителлинг. 📉 Разберешься в декомпозиции KPI, чтобы выявить причины изменений метрик. 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 An Introduction to R and Python for Data Analysis: A Side-By-Side Approach (2023) Практическое введение в анализ данных, которое параллельно обучает работе с R и Python, показывая сходства и различия двух языков. ❓ Что внутри: — R и Python в формате «бок о бок» — Основы программирования без предварительной подготовки — Анализ и обработка данных — Практические упражнения для закрепления материала — Сравнение синтаксиса и подходов двух языков — Примеры для Data Science и статистики Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Когда использовать R, а когда Python ✅ Как анализировать данные на двух самых популярных языках ✅ Как быстрее освоить инструменты Data Science ✅ Как получить универсальную базу для работы с аналитикой 💡 Если хотите глубже изучить Python для анализа данных и машинного обучения, обратите внимание на курс «ML для старта в Data Science». 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

От AI-сомелье до собственного деплоя с разбором логов — хороший пример того, как пет-проект может вырасти в полезный инструмент 🎹

😎 Продолжаем рубрику про проекты студентов Сегодняшний герой — backend-разработчик, который начал с AI-сомелье для пива: говоришь ему настроение и что на столе — он подбирает подходящий сорт. Забавная штука для пятничного вечера 🍻🍻 Но по пути к этому сомелье он собрал кое-что посерьёзнее — свою систему деплоя с AI-ассистентом, который сам читает логи и разбирается, что сломалось. Как из пивного пет-проекта выросло что-то реально полезное — читай в карточках 🔥 Уже открыта предзапись на осень ⚡️ 🏃♀️ Proglib Academy

📕 Build Your Own Robot: Using Python, CRICKIT, and Raspberry PI (2024) Это не просто книга, а полноценный гайд, как создать собственного железного друга на базе простых компонентов и с минимальными затратами. ❓ Что внутри: — Простой Python-код для управления моторами и сенсорами — Камеры для захвата фото и даже распознавания лиц — Создание веб-приложения для удалённого управления роботом — Управление джойстиком —Чтение QR-кодов, чтобы находить и идентифицировать объекты Здесь не нужно быть инженером-электронщиком. Всё, что тебе нужно — это минимальные знания Python и готовность собрать робота из доступных компонентов, используя отвертку ✅ 🔗 Скачать книгу 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

Куда на самом деле уходят токены во время агентного кодинга? ⚡️