Издательство Питер. Колонка редактора, февраль 25 г

Привет, Хаброжители!

Предлагаем ознакомиться с краткими обзорами новинок, отправленных в типографию.

^[1] System Design: пережить интервью
Автор(ы): Тань Ч.

Собеседования по проектированию систем могут стать серьезной преградой даже для опытных разработчиков. К счастью, стоит немного подготовиться — и все эти вопросы, не имеющие однозначного ответа, и whiteboard-сессии станут вашим конкурентным преимуществом! В своей замечательной книге Чжиюн Тань делится практикой успешных собеседований и советами по дизайну систем, благодаря которым разработчики получали предложения от Amazon, Apple, ByteDance, PayPal и Uber.

«System design: пережить интервью» — мастер-класс по уверенному прохождению собеседования. Используя простые и легко запоминающиеся методы, вы научитесь быстро анализировать задачи, находить эффективные решения и четко объяснять свои идеи эксперту. В ходе работы с книгой вы не только приобретете навыки, необходимые, чтобы успешно пройти собеседование, но и попрактикуетесь в создании качественного дизайна.

» Оглавление ^[2]
» Отрывок ^[3]
Оформить предзаказ ^[1]

^[4] Машинное обучение ^[5]: основы
Автор(ы): Николенко С. И.

Машинное обучение давно уже стало синонимом искусственного интеллекта ^[6]. Оно проникло во многие аспекты нашей жизни и стало одной из важнейших областей современной науки. Эта книга — путеводитель по ключевым идеям машинного обучения. Вы узнаете, как методы машинного обучения получаются из основных принципов теории вероятностей, пройдёте путь от теоремы Байеса до обобщённых линейных моделей и узнаете в лицо тех китов, на которых стоит весь современный искусственный интеллект. Множество увлекательных кейсов, практических примеров и интересных задач — от анализа ретроспективных научных исследований до эффекта «горячей руки» в баскетболе — помогут разобраться в самых сложных концепциях.
Кроме того, книга может лечь в основу базовых курсов по машинному обучению.

» Оглавление ^[7]
» Отрывок ^[8]
Оформить предзаказ ^[4]

^[9] Linux для разработчиков
Автор(ы): Дэвид Коэн, Кристиан Штурм

Разработчики всегда стремятся подняться на новый уровень мастерства, но большинство полностью теряется, когда дело доходит до командной строки Linux.

С помощью этой книги вы сделаете следующий важный шаг в своей карьере. Большую часть навыков, которые вы получите после ее прочтения, можно сразу же применить на практике, чтобы стать более эффективным разработчиком.

Книга написана специально для программистов, а не для системных администраторов Linux. Каждая глава даст достаточно теоретических знаний, чтобы понять, что вы делаете, прежде чем переходить к практическим командам, которые вы сможете использовать в своей повседневной работе в качестве разработчика ПО.

По мере прочтения вы быстро освоите основы работы Linux и освоитесь с командной строкой.

Овладев основными навыками, вы разберетесь, как применять их в различных контекстах, с которыми столкнетесь как разработчик ПО: создание образов Docker и работа с ними, автоматизация скучных задач сборки с помощью сценариев оболочки и устранение неполадок в продакшен-средах.

К концу книги вы сможете с комфортом пользоваться Linux и командной строкой и применять приобретенные навыки в повседневной работе. Это позволит вам экономить время, быстро устранять неполадки и стать мастером работы с командной строкой, к которому обращается вся команда.

» Оглавление ^[10]
» Отрывок ^[11]
Оформить предзаказ ^[9]

^[12] Excel с Python и R: раскройте потенциал расширенной обработки и визуализации данных
Автор(ы): Сандерсон С., Кун Д.

Анализ и визуализация данных имеют большое значение, именно они позволяют принимать обоснованные решения. Но в Excel достаточно много ограничений, которые превращают вашу жизнь в ад. «Excel с Python и R» меняет правила. Стивен Сандерсон — автор пакетов healthyverse для R, Дэвид Кун — соучредитель Functional Analytics, компании, создавшей ownR (платформа для разработки решений на R, Python и других языках обработки данных).

Интеграция Python и R с Excel изменит ваш подход к анализу данных с использованием электронных таблиц. Вы сможете автоматизировать задачи статистического анализа и создавать мощные визуализации, научитесь выполнять разведочный анализ данных и анализ временных рядов и даже интегрировать различные API для максимальной эффективности. И новички, и эксперты найдут в этой книге все необходимое, чтобы раскрыть весь потенциал Excel и поднять навыки анализа данных на новый уровень.

К концу книги вы освоите приемы импортирования данных из Excel, манипулирования ими в R или Python, сможете решать задачи анализа данных в выбранном вами фреймворке и возвращать результаты обратно в Excel.

» Оглавление ^[13]
» Отрывок ^[14]
Оформить предзаказ ^[12]