Программирование

Изложены основы теории проектирования баз данных. Рассмотрены этапы инфологического, логического и физического проектирования баз данных. Предназначено для студентов вузов всех форм обучения направлений подготовки 09.03.03 – Прикладная информатика и 27.03.04 – Управление в технических системах. Рекомендовано для формирования профессиональных компетенций в соответствии с ФГОС ВО. Проектирование базы данных (БД) – одна из наиболее сложных и ответственных задач, связанных с созданием информационных систем. Цель пособия состоит в формировании концептуальных представлений о принципах проектирования баз данных. Проектирование базы данных – это процесс, в основе которого лежит методология, подразумевающая последовательное выполнение определенных этапов и шагов. Пособие состоит из глав, каждая из которых соответствует одному из этапов проектирования. В конце каждой темы внутри главы приводятся вопросы для самопроверки и практические задания.

Пособие содержит справочный материал и необходимый набор лабораторных и индивидуальных заданий для инвариантной самостоятельной работы.

Книга "Введение в мир ЧПУ. Искусство и Наука Программирования" представляет собой полное руководство для начинающих и опытных специалистов в области числового программного управления. В ней подробно рассмотрены основы работы с ЧПУ-станками, написание программ на G-коде, использование расширенных функций и оптимизация производственных процессов. Читатели смогут погрузиться в захватывающий мир автоматизации, узнать о новейших технологиях и тенденциях Индустрии 4.0. Книга содержит практические советы, примеры кода и рекомендации по безопасности, а также основные пути к развитию и совершенствованию навыков в этой быстро меняющейся сфере. Этот ресурс станет надежным помощником для инженеров, разработчиков и всех, кто стремится к высоким достижениям в области ЧПУ-технологий. С каждым годом спрос на технологии ЧПУ только растет, и неотъемлемой частью этого процесса является доступность платформ, таких как Arduino, которые дают возможность многим пользователям воплотить свои мечты в реальность.

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.

Представлены основные IT-термины в области разработки, тестирования, системного администрирования, облачных вычислений. Для начинающих IT-рекрутеров и всех, кто интересуется информационными технологиями.

В настоящей книге изложены основы построения современных и устремленных в будущее цифровых платформ, рассматриваются характерные элементы, обязательные для любой платформы. Поднимаемые в книге вопросы затрагивают все этапы жизненного цикла платформ и продуктов, создаваемых на их основе. Особое внимание уделено архитектуре платформ, рискам, возникающим при их создании и развитии, а также способам преодоления этих рисков. Книга будет полезна как ИТ-специалистам, так и руководителям организаций.

Книга посвящена интеллектуальному анализу данных с помощью KNIME – инструмента с открытым исходным кодом и визуальным интерфейсом разработки. Настраиваемые узлы аналитической системы можно перетаскивать мышью в среду выполнения, компонуя из них интерактивный граф. На страницах книги вы найдете подробное описание наиболее распространенных методов машинного обучения, таких как линейная и логистическая регрессия, кластерный анализ, деревья решений, нейронные сети и т.д. Вы также научитесь реализовывать эти методы на практике с применением KNIME.

Учебное пособие представляет собой вторую часть курса по языку SQL, созданного при поддержке компании Postgres Professional. В книге рассмотрены такие расширенные возможности СУБД PostgreSQL, как общие табличные выражения, агрегатные и оконные функции, подзапросы LATERAL, создание пользовательских функций и процедур. Материал сопровождается многочисленными практическими примерами, заданиями и упражнениями, дополняющими основной текст каждой главы. Пособие заинтересует читателей, желающих повысить базовый уровень владения языком SQL. Изучать материал пособия можно как под руководством преподавателя, так и самостоятельно.

Большие языковые модели (LLM) зарекомендовали себя как мощные инструменты для решения широкого круга задач, и предприятия взяли это на заметку. Однако переход от демонстрационных образцов и прототипов к полноценным приложениям может быть затруднен. Эта книга помогает устранить этот пробел, предоставляя инструменты, методы и руководства, которые необходимы инженерам-практикам для создания полезных продуктов, используя возможности языковых моделей. Опытный исследователь в области машинного обучения (ML) Сухас Пай предлагает практические советы по использованию LLM для ваших задач и решению часто встречающихся задач. Эта книга предназначена для широкой аудитории, включая инженеров-программистов, переходящих к разработке приложений ИИ, практиков и ученых в области машинного обучения, а также менеджеров по продуктам. Единственными необходимыми условиями для изучения этой книги являются знание языка программирования Python и понимание основных принципов машинного обучения и глубокого обучения.

Поймите и реализуйте структуры данных и преодолейте разрыв между теорией и практикой. Эта книга охватывает широкий спектр структур данных, от базовых массивов и связанных списков до продвинутых деревьев и графов, предоставляя читателям глубокие знания об их реализации и оптимизации на C++. Вы изучите важнейшие темы, позволяющие оптимизировать производительность и сделать карьеру в области разработки программного обеспечения. В современных условиях растущей сложности и масштаба задач глубокое понимание структур данных C++, включая эффективную обработку и хранение данных, актуально как никогда. Эта книга знакомит с фундаментальными принципами структур данных и проектирования, переходя к основным концепциям для высокопроизводительных приложений. Наконец, вы изучите применение структур данных в реальных сценариях, включая тематические исследования и использование в Machine Learning и Big Data.

Чтобы добиться успеха в области ИИ и Data Science, необходимо сначала освоить API. С помощью этой практической книги ученые, изучающие данные, и разработчики программного обеспечения получат практический опыт разработки и использования API с помощью языка программирования Python и таких популярных фреймворков, как FastAPI и StreamLit. В первой части вы шаг за шагом разберете проекты по созданию API с помощью Python и FastAPI и развертыванию их в облаке. Часть 2 научит вас использовать API в проектах Data Science с помощью стандартных инструментов. А в третьей части вы используете ChatGPT, фреймворк LangChain и другие инструменты для доступа к API с помощью генеративного ИИ и больших языковых моделей (LLM).

Изучая операционные системы, важно и понимать теорию, и уметь практически работать на компьютере. Функции любой операционной системы сводятся к понятию управления. Реализация этих функций — это выбор интерфейса пользователя: командная строка, файловый менеджер или оконная система.

С помощью этой практической книги вы получите всестороннее, глубокое введение в язык программирования Python. Основанное на популярном учебном курсе автора Марка Лутца, это обновленное шестое издание поможет вам быстро написать эффективный и качественный код на Python. Это идеальный способ начать, независимо от того, являетесь ли вы новичком в программировании или профессиональным разработчиком, знающим другие языки. В комплекте с тестами, упражнениями и полезными иллюстрациями этот простой в освоении самоучитель поможет вам начать работу с Python 3.12 и всеми другими используемыми сегодня версиями. Прагматично ориентированный на то, что вам нужно знать, он также знакомит с некоторыми расширенными возможностями языка, которые становятся все более распространенными в коде Python.

В данном пособии дети смогут познакомиться с основами программирования в среде Scratch (Скретч). Особенность этой среды заключается в том, что программированию обучаются играя. В Скретче можно сочинять истории, рисовать, оживлять придуманные персонажи, создавать презентации и игры. В книге содержится множество проектных заданий, при этом задания на компьютере чередуются с чтением и выполнением заданий в письменном виде.

Машинное обучение стало доминирующим методом решения проблем в современном мире, имеющим широкий спектр применений - от поисковых систем и социальных сетей до самоуправляемых автомобилей и искусственного интеллекта (ИИ). В этом понятном учебнике изложены теоретические основы алгоритмов машинного обучения, а затем каждая концепция проиллюстрирована подробной реализацией на языке Python, что позволит начинающим эффективно применять эти принципы в реальных приложениях. Все основные методы, такие как регрессия, классификация, кластеризация, глубокое обучение и поиск ассоциаций, проиллюстрированы с помощью пошаговых инструкций по программированию, чтобы помочь привить подход "обучение на практике". Книга не имеет предварительных требований и охватывает предмет с нуля, включая подробную вводную главу по языку Python. Поэтому она станет ценным пособием не только для студентов, изучающих информатику, но и для всех, кто ищет основу для изучения предмета, а также для профессионалов, которым нужен готовый справочник.

Быстрое введение в Python для разработчиков среднего уровня - теперь с освещением генеративного ИИ! Это четвертое издание охватывает последние функции Python, структуры управления и библиотеки, а также новое освещение работы с кодом Python, созданным AI. Независимо от того, новичок ли вы в Python или хотите улучшить свои базовые навыки, "Быстрый Python, четвертое издание" быстро научит вас писать эффективный код на Python. В книге в сжатой форме изложены основы программирования, а также глубоко и подробно представлены обширная стандартная библиотека и уникальные возможности Python. Вы также научитесь наилучшим образом использовать инструменты программирования ИИ, такие как Copilot и Colaboratory Google (Colab). Для читателей, знакомых с основами программирования и заинтересованных в изучении Python.

Современное программное обеспечение должно хорошо поддаваться масштабированию, эффективно справляясь при этом с балансировкой нагрузки, отслеживанием состояния и обеспечением безопасности. Узнайте, как можно решать эти и другие важные задачи. В издании рассматриваются все составляющие процесса контейнеризации и развертывания приложения на платформе Kubernetes с точки зрения разработчика. Сначала вы создадите небольшое приложение, способное работать в облачном кластере Kubernetes, а затем поэтапно изучите рекомендуемые практики, позволяющие сделать развертывание стабильным в долгосрочной перспективе, включая методы масштабирования, планирования емкости и оптимизации ресурсов.

В книге подробно представлены три проблемно-ориентированных вида машинного обучения (Machine learning, ML): автоматизированное обучение AutoML без кодирования, обучение BigQuery ML с малым объемом кодирования и обучение с применением пользовательского кода на основе библиотек scikit-learn и Keras. При этом от читателя не требуется глубоких предварительных знаний в ML или программировании, но базовые навыки в этих областях будут полезны. Специализированные библиотеки, фреймворки ML, репозиторий GitHub и другие инструменты описаны по мере их необходимости.

Книга «Публикация пакетов Python» описывает практический процесс масштабируемого совместного использования кода Python с высокой эффективностью и помогает получить опыт работы с новейшими инструментами упаковки. Пособие дает возможность изучить все тонкости тестирования и непрерывной интеграции пакетов, а также предлагает профессиональные советы по созданию поддерживаемого проекта с открытым исходным кодом, включая вопросы лицензирования, документации и создания сообщества участников.

Способен ли TypeScript устранить проблемы, которыми так знаменит javascript? Да, но его изучение потребует определенных усилий, времени и практики. 83 правила позволят ускорить и облегчить знакомство с TypeScript. Каждое правило — это конкретная рекомендация, рассказывающая на примерах что можно и чего нельзя делать в TypeScript и как грамотно работать с этим языком. Эта книга поможет подняться с уровня начинающего или среднего пользователя, знакомого с основами TypeScript, на уровень TS-эксперта, который может профессионально работать с этим языком. Второе издание было обновлено для TypeScript 5, и включает две новые главы, посвященные программированию на уровне типов и рецептам TypeScript.