Книги по Python

Python Cookbook: Everyone can cook delicious recipes 300+ - Hernando Abella (2024)

 Learn to cook delicious and fun recipes in Python. codes that will help you grow in the programming environment using this wonderful language.
Some of the recipes you will create will be related to: Algorithms, classes, flow control, functions, design patterns, regular expressions, working with databases, and many more things.

 Learning these recipes will give you a lot of confidence when you are creating great programs and you will have …

Программирование на Python в примерах и задачах - Алексей Николаевич Васильев (2021)

 Популярность языка программирования Python постоянно растет, поэтому его изучение является удачной инвестицией в себя. Такие инвестиции, как известно, всегда наиболее эффективны.

 В книге рассмотрены базовые методы, подходы и конструкции, важные для понимания принципов использования языка Python на практике. Материал от главы к главе постепенно усложняется. Некоторые важные моменты достаточно часто повторяются (в разном контексте), особенно в начальных главах. Иногда похожие задачи решаются разными методами. Все это сделано …

Starting Data Analytics with Generative AI and Python - Artur Guja, Marian Siwiak, Marlena Siwiak (2025)

 Whether you're a data novice or an experienced pro looking to do more work, faster, Starting Data Analytics with Generative AI and Python is here to help simplify and speed up your data analysis! Written by a pair of world-class data scientists and an experienced risk manager, the book concentrates on the practical analytics tasks you'll do every day.

 Inside Starting Data Analytics with Generative AI and Python you’ll learn how …

Алгоритмы и структуры данных на Python - Cuantum Technologies (2025)

 Представьте, что вы не просто программируете, а создаете элегантные решения, обладая глубоким пониманием алгоритмов и структур данных. Откройте же мощь алгоритмического мышления с помощью Python. Разберитесь в алгоритмах и структурах данных с нуля до продвинутого уровня и применяйте знания в реальном мире. Кем бы вы ни были — начинающим программистом, опытным разработчиком, желающим расширить знания, или специалистом с нетехническим образованием, интересующимся анализом данных, — книга поможет улучшить понимание и …

Python, Django, Data Science: учебное пособие - Андрей Владимирович Протодьяконов, Пётр Андреевич Пылов, Роман Вячеславович Майтак (2025)

 Показаны основы работы на Python, а также два его основных ответвления – веб-разработка на Django и область прикладного искусственного интеллекта, являющаяся частью Data Science. Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа данных.

Алгоритмы. С примерами на Python - Джордж Хайнеман (2023)

 Когда нужно, чтобы программа работала быстро и занимала поменьше памяти, профессионального программиста выручают знание алгоритмов и практика их применения. Эта книга — как раз про практику. Ее автор, Джордж Хайнеман, предлагает краткое, но четкое и последовательное описание основных алгоритмов, которые можно эффективно использовать в большинстве языков программирования. О том, какими методами решаются различные вычислительные задачи, стоит знать и разработчикам, и тестировщикам, и интеграторам.

Digital Signal Processing: Illustration Using Python - Badri Narayan Subudhi, S. Esakkirajan, T. Veerakumar (2024)

 Digital signal processing deals with extraction of useful information from signals. Signal processing algorithms help observe, analyse and transform signals. The objective of this book is to develop signal processing algorithms using Python. Python is an interpreted, object-oriented high-level programming language widely used in various software development fields such as data science, machine learning, web development and more.

 Digital Signal Laboratory is playing an important role in realizing signal processing …

Программирование на Python с помощью GitHub Copilot и ChatGPT - Даниэль Зингаро, Лео Портер (2024)

 В наши дни люди пишут компьютерные программы совсем не так, как раньше. Используя GitHub Copilot, можно простым языком описать, что должна делать программа, а искусственный интеллект тут же сгенерирует ее.

 Узнайте, как создавать и улучшать программы на Python с помощью ИИ, даже если прежде вы не написали ни строчки компьютерного кода. Сэкономьте время на рутинном программировании и воспользуйтесь услугами ИИ, способного мгновенно воплотить ваши идеи …

Чистый Python. Тонкости программирования для профи - Дэн Бейдер (2024)

 Изучение всех возможностей Python - сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Раскопайте "скрытое золото" в стандартной библиотеке Python и начните писать чистый код уже сегодня. .Если у вас есть опыт работы со старыми версиями Python, вы сможете ускорить работу с современными шаблонами и функциями, представленными на Python 3. .Если вы работали с другими языками программирования, и хотите перейти на Python, …

Getting Started with Forex Trading Using Python: Beginner's guide to the currency market and development of trading algorithms - Alexey Krishtop (2023)

 Algorithm-based trading is a popular choice for Python programmers due to its apparent simplicity. However, very few traders get the results they want, partly because they aren't able to capture the complexity of the factors that influence the market. Getting Started with Forex Trading Using Python helps you understand the market and build an application that reaps desirable results.

 The book is a comprehensive guide to everything that is market-related: …

Нейросети на Python. Основы ИИ и машинного обучения - И. В. Куликова (2025)

 Эта книга является практическим комплексным гидом по изучению ИИ и применению нейросетей. В ней вы найдете информацию о различных типах нейросетей, их архитектуре, принципах работы и различных возможностях использования. Примеры использования библиотек NumPy, PyTorch, Matplotlib, SciPy, NetworkX, TensorFlow, OpenCV, Pandas, scikit-learn, nltk помогут вам лучше понять действия нейросети в реальных условиях. Математические основы машинного обучения, с многочисленными примерами уравнений и формул на языке программирования Python, помогут понять истоки появления …

Machine Learning Theory and Applications: Hands-on Use Cases with Python on Classical and Quantum Machines - Xavier Vasques (2024)

 Machine Learning Theory and Applications delves into the realm of machine learning and deep learning, exploring their practical applications by comprehending mathematical concepts and implementing them in real-world scenarios using Python and renowned open-source libraries. This comprehensive guide covers a wide range of topics, including data preparation, feature engineering techniques, commonly utilized machine learning algorithms like support vector machines and neural networks, as well as generative AI and foundation models. To …

Machine Learning Interviews: Kickstart Your Machine Learning and Data Career - Susan Shu Chang (2024)

 As tech products become more prevalent today, the demand for machine learning professionals continues to grow. But the responsibilities and skill sets required of ML professionals still vary drastically from company to company, making the interview process difficult to predict. In this guide, data science leader Susan Shu Chang shows you how to tackle the ML hiring process.

 Having served as principal data scientist in several companies, Chang has considerable …

Becoming an Enterprise Django Developer: Discover best practices, tooling, and solutions for writing and organizing Django applications in production - Mike Dinder (2022)

 Django is a powerful framework but choosing the right add-ons that match the scale and scope of your enterprise projects can be tricky. This book will help you explore the multifarious options available for enterprise Django development. Countless organizations are already using Django and more migrating to it, unleashing the power of Python with many different packages and dependencies, including AI technologies.

 This practical guide will help you understand practices, …

Pandas Workout: 200 exercises to make you a stronger data analyst - Reuven Lerner (2024)

 Work out your pandas skills against dozens of real-world challenges, each carefully designed to build an intuitive knowledge of essential pandas tasks.

In Pandas Workout you’ll learn how to:
 

• Clean your data for accurate analysis
• Work with rows and columns for retrieving and assigning data
• Handle indexes, including hierarchical indexes
• Read and write data with a number of common formats, such as CSV and JSON
• Process and manipulate textual …
  Английский PDF