Архиватор | IT


Гео и язык канала: Россия, Русский
Категория: Технологии


Архив ценного IT материала
Все материалы взяты из открытых источников. По авторским правам и удалению, обращаться по ссылке ниже.
Python, Frontend, Backend, Data Science, Big Data, Machine Learning, SysAdmin, GameDev, Javascript
Связь: clck.ru/3S6apG
РКН: clck.ru/3HYoy8

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Технологии
Статистика

🌎 Time Series Forecasting Using Foundation Models: How to build high accuracy predictive models (2026)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 понимать идею предобученных моделей для рядов и предсказания без обучения на своих данных (zero-shot);
🔵 применять готовые foundation-модели прогнозирования к своим рядам;
🔵 дообучать модель под конкретную задачу, когда zero-shot недостаточно;
🔵 сравнивать подход с классическими методами и оценивать, когда он оправдан;
🔵 корректно валидировать прогноз во времени, без утечки будущего;
🔵 встраивать прогнозирование в рабочий конвейер на Python.

"Time Series Forecasting Using Foundation Models" — про перенос идеи предобученных моделей из обработки языка на временные ряды: одна модель прогнозирует разные ряды без обучения с нуля. Область молодая, поэтому аудитория — ML-инженеры и аналитики, уже работавшие с прогнозированием и готовые к незрелому инструментарию.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 AI Agents and Applications: With LangChain, LangGraph, and MCP (2026)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 собирать цепочки вызовов модели и подключать провайдеров через единый интерфейс LangChain;
🔵 строить графы состояний в LangGraph для агентов с ветвлением, циклами и контролем шагов;
🔵 подключать внешние инструменты и источники данных через протокол MCP;
🔵 реализовывать RAG: эмбеддинги, векторный поиск, извлечение контекста;
🔵 управлять памятью диалога и состоянием между вызовами;
🔵 оценивать поведение агента и ловить зацикливание и ложные вызовы инструментов.

"AI Agents and Applications" — книга завязана на связке LangChain, LangGraph и MCP: последний — протокол подключения инструментов к моделям, по сути стандарт для интеграций. Рассчитана на Python-разработчиков, знакомых с API языковых моделей. Содержание конкретно этого издания я не проверял; стоит учитывать, что эти библиотеки ломают совместимость между версиями чаще обычного, поэтому переносимы принципы, а не конкретные импорты.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 DevOps for the Desperate: A Hands-On Survival Guide. Bradley Smith. No Starch Press (2022)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 ориентироваться в Linux-системе и диагностировать типовые проблемы хоста;
🔵 разворачивать инфраструктуру декларативно через Terraform и Ansible;
🔵 работать с контейнерами и базовыми объектами Kubernetes;
🔵 настраивать мониторинг и алерты на golden signals;
🔵 выстраивать CI/CD-конвейер под типовой проект;
🔵 реагировать на инциденты и разбирать их по горячим следам.

"DevOps for the Desperate" — сжатый практический минимум для тех, кого бросили в DevOps-задачи без подготовки: разработчиков, сисадминов, тех, кто внезапно стал дежурным. Широкий охват ценой глубины — каждая тема даётся на уровне «достаточно, чтобы начать работать». Как стартовая карта и набор первой помощи книга работает, но за каждой темой дальше идут отдельные полноценные руководства.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 Machine Learning Simplified: A Gentle Introduction to Supervised Learning (2022)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 понимать интуицию обучения с учителем без тяжёлого математического аппарата;
🔵 разбираться в линейной и логистической регрессии от принципа работы;
🔵 применять деревья решений, ансамбли и метод ближайших соседей;
🔵 оценивать модели: переобучение, разделение выборок, метрики качества;
🔵 работать с подготовкой признаков и их влиянием на результат;
🔵 доводить понимание до кода на Python с привычным ML-стеком.

"Machine Learning Simplified" — мягкое введение, делающее ставку на интуицию и визуальное объяснение перед формулами. Рассчитана на начинающих с базовым Python; служит ступенью перед более строгими курсами. Автор выкладывает книгу с открытым доступом к сопроводительному коду; охват намеренно ограничен обучением с учителем, без нейросетей и обучения без учителя.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 JavaScript for Hackers: Learn to think like a hacker (2022)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 эксплуатировать XSS разных типов и обходить фильтры ввода;
🔵 применять DOM clobbering и манипуляции с разметкой для обхода защит;
🔵 разбираться в особенностях парсинга HTML и JavaScript, которыми можно злоупотребить;
🔵 обходить Content Security Policy в типичных конфигурациях;
🔵 использовать prototype pollution и другие специфичные для JS техники;
🔵 конструировать полезную нагрузку под ограничения конкретной цели.

"JavaScript for Hackers" — книга Гарета Хейса, узко сфокусированная на наступательных возможностях самого языка; разбор идёт на уровне тонкостей парсеров и движков. Рассчитана на пентестеров веба и участников bug bounty, уже уверенно владеющих JavaScript. Все техники применимы только в легальном контуре: собственные стенды, лаборатории и программы bug bounty в рамках их правил — применение к чужому сайту без разрешения незаконно.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 Raspberry Pi Assembly Language Programming: ARM Processor Coding, 2nd Edition. Stephen Smith (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 разбираться в архитектуре ARM: регистры, режимы адресации, набор инструкций;
🔵 писать и собирать программы под Linux на Raspberry Pi, отлаживать их в gdb;
🔵 обращаться к системным вызовам напрямую и работать с памятью;
🔵 понимать соглашения о вызовах и связывать ассемблерный код с C;
🔵 работать с арифметикой с плавающей точкой и векторными инструкциями NEON;
🔵 управлять аппаратной периферией платы — GPIO и подключённые устройства.

"Raspberry Pi Assembly Language Programming" — ассемблер изучается на дешёвом реальном железе, а не в эмуляторе, и ARM здесь уместен вдвойне: та же архитектура лежит в основе телефонов и современных ноутбуков. Порог входа невысокий, нужен базовый опыт программирования и сама плата. Второе издание учитывает переход на 64-битную ARM, что существенно: наборы инструкций 32- и 64-битного режимов различаются заметно.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 Principles of Web API Design: Delivering Value with APIs and Microservices. James Higginbotham (2021)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 начинать проектирование с задач потребителя, а не с существующей схемы базы;
🔵 раскладывать предметную область на цифровые возможности и границы сервисов;
🔵 моделировать профили API — ресурсы, операции, связи — до выбора стиля;
🔵 выбирать между REST, gRPC и GraphQL по характеру задачи, а не по моде;
🔵 проектировать контракт, обрабатывать ошибки и версионировать без поломки клиентов;
🔵 документировать API и выстраивать процесс его развития внутри организации.

"Principles of Web API Design" — автор предлагает последовательный процесс ALIGN-DEFINE-DESIGN-REFINE: сначала выравнивание с потребностями, и только в конце выбор технологии. Аудитория — архитекторы и бэкенд-разработчики, проектирующие API для внешних или внутренних команд. Ценность в том, что книга закрывает стадию до написания кода — то место, где дорогие ошибки и закладываются.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 50 Algorithms Every Programmer Should Know. Imran Ahmad, 2-е издание (2023)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 реализовывать базовые алгоритмы сортировки, поиска и работы с графами;
🔵 применять линейное программирование и эвристики к задачам оптимизации;
🔵 использовать генетические алгоритмы и другие эволюционные методы;
🔵 строить алгоритмы машинного обучения — с учителем и без;
🔵 работать с алгоритмами для текста, рекомендаций и обработки изображений;
🔵 применять криптографические алгоритмы и оценивать параллелизацию на больших данных.

"50 Algorithms Every Programmer Should Know" — обзорный каталог широкого охвата: код на Python, по каждой теме даётся рабочая реализация и область применения. Подойдёт разработчикам, которым нужна карта местности, а не глубина — на каждый алгоритм приходится немного страниц.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents. David L. Poole, Alan K. Mackworth (2026)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 описывать задачи ИИ через единую модель агента, действующего в среде;
🔵 применять поиск в пространстве состояний и эвристические методы;
🔵 работать с логическим представлением знаний и выводом над ним;
🔵 рассуждать в условиях неопределённости: вероятностные модели, байесовские сети;
🔵 строить планирование и принятие решений, включая марковские процессы;
🔵 разбираться в обучении — от классических моделей до нейросетевых и обучения с подкреплением.

"Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents" — университетский учебник: строгие формулировки, алгоритмы и упражнения, а не прикладное руководство с кодом. Сквозная идея — агент, объединяющий представление знаний, рассуждение и обучение в одну рамку, поэтому нейросети здесь лишь часть картины. Нужна математическая подготовка: логика, вероятности, линейная алгебра.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund. O'Reilly, 2-е издание (2023)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 загружать данные из файлов и баз и приводить их к аккуратному виду;
🔵 преобразовывать таблицы средствами dplyr и tidyr — фильтрация, группировка, соединения;
🔵 строить графики на ggplot2 по грамматике графики;
🔵 работать со строками, датами и факторами через пакеты tidyverse;
🔵 писать функции и использовать итерации с purrr;
🔵 оформлять воспроизводимые отчёты в Quarto.

"R for Data Science" — книга об анализе данных в экосистеме tidyverse, написанная её основным автором; весь материал подчинён единому стилю работы с таблицами. Порог входа низкий: программистского опыта не требуется, статистики — почти нет, книга про обработку и визуализацию, а не про моделирование. Доступна бесплатно на сайте проекта; второе издание существенно переработано.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 Everything You Need to Ace Computer Science and Coding in One Big Fat Notebook: The Complete Middle School Study Guide (2020)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 понимать, как устроен компьютер: железо, память, двоичное представление данных;
🔵 разбираться в базовых конструкциях программирования — переменные, условия, циклы;
🔵 читать и составлять простые алгоритмы и блок-схемы;
🔵 ориентироваться в основах работы сетей и интернета;
🔵 пробовать код на Python и Scratch на уровне первых программ;
🔵 соблюдать базовые правила цифровой безопасности.

"Everything You Need to Ace Computer Science and Coding" — учебное пособие для средней школы, оформленное как конспект отличницы: рукописный стиль, схемы, выделения, короткие блоки. Рассчитано на школьников и их родителей, помогающих с предметом.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 Terraform in Depth: Infrastructure as Code with Terraform and OpenTofu (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 описывать инфраструктуру декларативно и понимать механику state;
🔵 организовывать код через модули, переменные и выражения HCL;
🔵 работать с удалённым бэкендом, блокировками и разделением окружений;
🔵 разбираться в графе зависимостей и читать план изменений;
🔵 писать собственные провайдеры и расширять функциональность;
🔵 встраивать Terraform в CI/CD, обрабатывать дрейф и импорт существующих ресурсов.

"Terraform in Depth" — книга разбирает оба инструмента: Terraform и форк OpenTofu, появившийся после смены лицензии HashiCorp, с указанием расхождений между ними. Рассчитана на инженеров, уже писавших конфигурации и упирающихся в организацию кода и управление состоянием. Практическая отдача — предсказуемые изменения инфраструктуры вместо осторожного нажатия apply с надеждой на лучшее.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 AI-Powered Search. Trey Grainger, Doug Turnbull, Max Irwin. Manning (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 сочетать лексический и векторный поиск в гибридной выдаче;
🔵 обучать ранжирование на поведении пользователей — Learning to Rank;
🔵 собирать и корректно интерпретировать сигналы кликов с поправкой на смещение позиции;
🔵 строить семантический поиск на эмбеддингах и работать с базами знаний;
🔵 персонализировать выдачу и учитывать намерение запроса;
🔵 измерять качество поиска и ставить онлайн-эксперименты.

"AI-Powered Search" — книга о поисковых системах, которые учатся на обратной связи, а не только сопоставляют термы. Аудитория — инженеры поиска и специалисты по данным, знакомые с классическими движками вроде Solr или Elasticsearch. Ценная часть — разбор смещений в пользовательских сигналах: наивное обучение на кликах усиливает уже показанное, и этому уделено отдельное внимание.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 Think Python: How to Think Like a Computer Scientist. Allen B. Downey. O'Reilly, 3-е издание (2024)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 владеть базой языка: переменные, условия, циклы, функции, обработка ошибок;
🔵 работать со строками, списками, словарями и кортежами;
🔵 применять рекурсию и разбивать задачу на функции;
🔵 писать классы и понимать, как устроены объекты в Python;
🔵 отлаживать код системно — отладке посвящены отдельные разделы каждой главы;
🔵 доводить решение от постановки задачи до работающей программы.

"Think Python" — вводный курс с уклоном в мышление программиста: акцент на том, как разбирать задачу и искать ошибки, а не на перечислении возможностей языка. Порог входа нулевой, темп размеренный, каждая глава заканчивается упражнениями. Третье издание обновлено под современный Python и работу в Jupyter; книга бесплатно доступна на сайте автора.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 Introduction to Modern Statistics, 2nd edition. Mine Çetinkaya-Rundel, Johanna Hardin (2024)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 проводить разведочный анализ и визуализировать данные осмысленно;
🔵 строить статистический вывод через рандомизацию и бутстрэп, а не только по формулам;
🔵 проверять гипотезы и интерпретировать p-значения корректно;
🔵 применять линейную и логистическую регрессию, включая множественную;
🔵 различать наблюдательные исследования и эксперименты, понимать границы выводов;
🔵 работать с данными в R и оформлять воспроизводимый анализ.

"Introduction to Modern Statistics" — современный вводный курс, где симуляционные методы идут раньше классических формул: логика вывода становится понятнее до знакомства с распределениями. Порог входа низкий, математической подготовки почти не требуется. Учебник распространяется бесплатно в открытом доступе вместе с наборами данных и упражнениями.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 Linux for Beginners: The Complete Survival Guide to Commands, Terminal, and System Administration (2026)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 уверенно перемещаться по файловой системе и работать с командами в терминале;
🔵 настраивать оболочку под себя и ускорять повседневную работу сочетаниями и приёмами;
🔵 вести конфигурацию через dotfiles и переносить её между машинами;
🔵 писать скрипты для автоматизации рутины;
🔵 ставить задачи по расписанию и поддерживать систему в порядке;
🔵 разбираться в базовых сетевых командах и работе с Linux в облаке.

"Linux for Beginners" — книга ведёт от первых команд к скриптам и обслуживанию системы, с заметным упором на настройку рабочего окружения: внешний вид оболочки, dotfiles, ускорение ввода. Порог входа нулевой. Судя по оглавлению, это руководство для пользователя и начинающего администратора — системного устройства Linux вроде ядра, процессов и прав на уровне модели здесь ждать не стоит.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 Network Basics for Hackers: How Networks Work and How They Break. OccupyTheWeb (2023)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 разбирать структуру пакетов и работу стека TCP/IP по слоям;
🔵 анализировать трафик в Wireshark и tcpdump, читать дампы осмысленно;
🔵 понимать работу ARP, DNS, DHCP и связанные с ними классы атак;
🔵 сканировать сеть через Nmap и интерпретировать результаты;
🔵 разбираться в особенностях Wi-Fi, Bluetooth и SCADA-протоколов;
🔵 видеть, где в протоколе заложено доверие, которым можно злоупотребить.

"Network Basics for Hackers" — сети объясняются через призму того, как они ломаются: сначала механика протокола, затем его слабое место. Порог входа низкий — базовые знания Linux желательны, сетевой подготовки не требуется. Практика допустима только на своём оборудовании, в лабораториях и в рамках согласованных работ: сканирование и перехват в чужой сети без разрешения — уголовно наказуемое деяние.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 PostgreSQL 16 изнутри. Егор Рогов (2024)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 разбираться в изоляции и многоверсионности: снимки данных, xmin/xmax, очистка мёртвых версий;
🔵 понимать работу vacuum, autovacuum и опасность разрастания таблиц;
🔵 разбирать устройство буферного кеша и журнала предзаписи;
🔵 выбирать тип индекса под задачу — B-дерево, GiST, GIN, BRIN — и понимать их внутреннее строение;
🔵 читать планы запросов и знать, как планировщик считает стоимость;
🔵 разбираться в методах соединения таблиц и причинах выбора конкретного.

"PostgreSQL 16 изнутри" — книга написана на русском языке изначально, а не переведена, и объясняет именно внутреннее устройство СУБД: почему запрос выполняется так, а не иначе. Рассчитана на разработчиков и администраторов с опытом; вводных глав по SQL здесь нет. Электронная версия доступна бесплатно на сайте Postgres Professional, где автор ведёт и учебные курсы.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 Python for Excel: A Modern Environment for Automation and Data Analysis. Felix Zumstein. O'Reilly (2026)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 читать и записывать книги Excel из Python через openpyxl, xlsxwriter и pandas;
🔵 управлять живым приложением Excel средствами xlwings;
🔵 заменять макросы VBA на Python-код, вызываемый прямо из книги;
🔵 строить пользовательские функции на Python и подключать их к листам;
🔵 переносить громоздкие расчётные модели в воспроизводимый скрипт;
🔵 автоматизировать отчётность и работу с большими наборами данных.

"Python for Excel" — книга адресована не разработчикам, а тем, кто живёт в таблицах: Excel остаётся интерфейсом, а вычисления уходят в Python. Требуется уверенное владение Excel и базовый Python; автор — создатель xlwings, поэтому этому инструменту уделено больше всего места.

➡️ Скачать курс

Архиватор


🌎 Learning LangChain: Building AI and LLM Applications with LangChain and LangGraph (2026)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 собирать цепочки вызовов модели и подключать разных провайдеров через общий интерфейс;
🔵 строить RAG: загрузка документов, разбиение, эмбеддинги, векторный поиск;
🔵 описывать инструменты и организовывать их вызов моделью;
🔵 управлять памятью диалога и состоянием между шагами;
🔵 строить графы состояний в LangGraph для агентов с ветвлением и циклами;
🔵 отлаживать и оценивать поведение цепочек, ловить зацикливание.

"Learning LangChain" — акцент на LangGraph как на способе задать агенту явную структуру вместо непредсказуемого цикла «модель решает сама». Рассчитана на Python-разработчиков, знакомых с API языковых моделей. Главная оговорка — темп изменений: LangChain ломает совместимость между версиями чаще большинства библиотек, поэтому переносимы принципы, а не конкретные импорты.

➡️ Скачать курс

Архиватор

Показано 20 последних публикаций.