Программирование

Книга представляет собой обзор богатой экосистемы библиотек, доступных в языке программирования Python, начиная от основных инструментов для работы с данными и машинного обучения, и заканчивая инструментами для создания веб-приложений, обработки изображений и разработки игр. Основные темы включают в себя введение в библиотеки для анализа данных, такие как NumPy, Pandas, и Matplotlib, а также обсуждение алгоритмов машинного обучения с использованием Scikit-learn. Автор также рассматривает инструменты для работы с веб-технологиями, такие как Flask, Django, и для визуализации данных, такие как Seaborn, Plotly, и Bokeh.

В книге приводятся практические приемы анализа данных. Рассказано, как исследовать и тестировать взаимосвязи между переменными в Excel и использовать его для статистики и анализа. Описан перенос данных из Excel в R, язык программирования с открытым исходным кодом, специально разработанный для выполнения статистического анализа. Отдельный раздел посвящен переносу данных из Excel в Python и выполнению полного анализа данных средствами этого языка. В результате читатель научится выполнять разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) и проверку гипотез с использованием языков программирования Python и R.

Благодаря этой книге тысячи пользователей овладели технологией объектно-ориентированного программирования в С++. В ней есть все: основные принципы языка, готовые полномасштабные приложения, небольшие примеры, поясняющие теорию, и множество полезных иллюстраций. Книга пользуется стабильным успехом в учебных заведениях благодаря тому, что содержит более 100 упражнений, позволяющих проверить знания по всем темам.

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др. Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.

Даже плохой программный код может работать. Однако если код не является «чистым», это всегда будет мешать развитию проекта и компании-разработчика, отнимая значительные ресурсы на его поддержку и «укрощение».

Добро пожаловать в «Python с нуля»! Эта книга даст вам основные знания и инструменты, которые помогут стать опытным разработчиком на Python — универсальном, мощном и доступном языке программирования. Вы узнаете, почему Python стал одним из самых популярных языков программирования в мире и что делает его отличным выбором и для начинающих, и для опытных разработчиков. Эта книга приглашает вас в путешествие по огромному миру Python и охватывает все — от самых основ до более продвинутых тем, таких как наука о данных, веб-скрапинг и программирование графических интерфейсов. Каждая глава снабжена примерами, заданиями для самопроверки и лучшими практиками, чтобы вы не только поняли материал, но и получили практический опыт его применения. Неважно, новичок вы или опытный разработчик, желающий расширить свои навыки, — в этой книге найдется что-то для всех.

Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта уникальная книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях.

В книге подробно описывается весь процесс разработки программы: от конструирования диалогового окна до организации справочной системы и создания установочного CD-ROM. Материал включает ряд тем, которые, как правило, остаются за рамками книг, адресованных начинающим — обработка символьной информации, использование динамических структур, работа с файлами.

Глубокое обучение – это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей – технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники – вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению.

Опираясь на богатый соревновательный и эвристический опыт, автор предлагает оригинальные реализации классических алгоритмов Computer Science на языках Python и C++. Особое внимание уделено математическим и геометрическим алгоритмам, графовым алгоритмам, структурам данных (в особенности различным деревьям), комбинаторике и работе со строками.
Книга поможет заложить и расширить алгоритмическую подготовку, познакомит с эффективными решениями вычислительных задач, а для обучающихся станет настольной. Поможет подготовиться к экзаменам, сертификации, олимпиадам по программированию.

В монографии рассмотрена и проанализирована эволюция путей формирования менеджмента как науки, приводятся теории современного менеджмента. Анализируются существующие научные и практические подходы в сфере управления проектами и программами, а также основные этапы управления проектами на предпроектной стадии. Даётся теоретическое обоснование и предлагаются направления по повышению эффективности управления инновациями, приводятся рациональные формы управления инновациями.

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.

Изложены основные теоретические положения разработки программного обеспечения с использованием структурного и объектно-ориентированных подходов. Подробно рассмотрены основные приемы решения задач различных классов, в том числе приемы создания и обработки динамических структур данных, без которых невозможно современное программирование.

Книга написана на основе опыта обучения программированию на языке ScratchJr в кружке юных программистов и протестирована на десятках детей 4–9 лет. В ходе тестирования книги в кружке были сняты все возникающие у детей вопросы.

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.

The Little Schemer – не просто введение в функциональное программирование, это захватывающее исследование самих принципов вычислительного мышления. Книга проводит читателя через тонкости рекурсивного программирования, представляя материал в удобном для восприятия табличном формате («вопрос-ответ»).
Это незаменимое руководство для тех, кто стремится не только уметь понимать код, но и мыслить в нем и перестраивать его, выходя за рамки обыденного программирования и погружаясь в более абстрактный мир вычислений.

Познакомьтесь с самыми необходимыми алгоритмами решения сложных задач программирования в области анализа данных, машинного обучения и графов. Вы постоянно сталкиваетесь с бесчисленными проблемами программирования, которые поначалу кажутся запутанными, трудными или нерешаемыми. Не отчаивайтесь! Многие из «новых» проблем уже имеют проверенные временем решения. Эффективные подходы к решению широкого спектра сложных задач кодирования легко адаптировать и применять в собственных приложениях, а при необходимости создавать собственные структуры данных под конкретную задачу. Сбалансированное сочетание классических, продвинутых и новых алгоритмов обновит ваш инструментарий программирования, добавив в него новые перспективы и практические методы. Специалист по информатике, разработчик программного обеспечения, специалист по обработке данных и вообще любой профессионал, чья эффективная работа зависит от вычислений, должен свободно владеть языком алгоритмов и структур данных. Вот почему на собеседованиях в компаниях Кремниевой долины соискателям часто предлагают задачи из этой области.

Программирование – одна из самых востребованных профессий в наше время, и она останется таковой в ближайшем будущем. Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этих книг! Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

Книга написана на основе опыта работы с детьми 3–11 классов и посвящена творческим проектам юных программистов и конструкторов. На примере алгоритмов черепашьей графики и простых компьютерных игр дети познакомятся с креативным программированием в визуальной среде Scratch. Рассмотрено применение плат Arduino, плат расширения и различных внешних датчиков в конструкторских проектах начального уровня.

Издание предназначено для этических хакеров, пентестеров и специалистов по IT-безопасности. От читателя требуются базовые знания операционных систем Windows и Linux. Знания из области информационной безопасности будут плюсом и помогут вам лучше понять изложенный в книге материал.