Программирование — это постоянная борьба со сложностью. Чем больше становится проект, тем труднее поддерживать качество кода, исправлять ошибки и внедрять новые возможности. Крис Циммерман предлагает практическую систему из 21 правила, которая помогает принимать более взвешенные инженерные решения и создавать код, с которым удобно работать годами.Что внутри:• как делать решения максимально простыми, но не упрощать их чрезмерно;• почему ошибки распространяются по проекту и как останавливать этот процесс;• эффективные подходы к именованию, тестированию и ревизии кода;• способы локализовать сложность и сохранять управляемость больших систем;• принципы командной разработки и формирования единых инженерных стандартов;• реальные примеры из многолетней практики разработки программного обеспечения и видеоигр.Книга не привязана к конкретному языку программирования или технологии. Она посвящена фундаментальным принципам инженерного мышления, которые остаются актуальными независимо от инструментов и платформ.

«LLMOps: управление большими языковыми моделями».Книга посвящена практическим аспектам внедрения и эксплуатации крупных моделей машинного обучения (LLM). Она охватывает полный цикл жизни проектов на базе LLM, начиная от выбора подходящей модели и подготовки данных, заканчивая развертыванием решений и контролем качества.Основные темы:- Архитектура и разработка LLM.- Операционные процессы (LLMOps).- Адаптация моделей к домену и оптимизация инфраструктуры.- Безопасность и приватность данных.- Методы оценки и мониторинга производительности.Особое внимание уделено решению ключевых проблем внедрения LLM, таких как размер и сложность моделей, скорость обработки запросов, этика и стоимость. Книга предназначена для инженеров, специалистов по данным и менеджеров, желающих эффективно интегрировать LLM в бизнес-процессы.Об автореАби АРИАН возглавляет собственную компанию Abide AI, исследует искусственный интеллект и машинное обучение, почти 10 лет разрабатывает ML-системы для бизнеса. Работала приглашенным научным сотрудником в Лаборатории когнитивных систем Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. Аби развивает науку в области агентов, распределенных многоагентных систем и GPU для масштабных задач ИИ.«Эта книга проясняет суть LLMOps, предлагая четкие и практические рекомендации. Идеальный ресурс для инженеров по машинному обучению, команд, отвечающих за платформы, и всех, кто переводит большие языковые модели из стадии прототипа в промышленную эксплуатацию». — Нирмал Будхатоки, старший специалист по обработке данных, Microsoft

«Data Science. Лучшие практики»Уникальное практическое руководство, содержащее методы и передовые практики, не так часто встречающиеся в традиционном подходе обучения науке о данных. Автор делится проверенными приемами и техниками, позволяющими создавать реальные проекты анализа данных, обладающие значимой ценностью.Книга охватывает широкий спектр практических вопросов, включая разработку новых функций моделей машинного обучения и глубокую декомпозицию роста, чтобы найти основные причины изменений в метриках.Основные темы:- Искусство построения сильных аргументов и презентаций работы.- Получение инструментов для успешной разработки аналитических проектов.- Улучшение понимания принципов управления и организации процессов в сфере данных.- Создание эффективных бизнес-кейсов.Книга будет отличным помощником как для начинающих специалистов, стремящихся стать профессионалами высокого уровня, так и для опытных дата-сайентистов, желающих углубить свои знания и повысить эффективность работы.Об автореДэниел ВОГАН — доктор экономических наук, получивший степень в Нью-Йоркском университете в 2011 году, руководитель отдела данных в Clip. Более 15 лет разрабатывает модели машинного обучения и более 8 лет управляет командами по работе с данными. Страстно увлечен созданием реальной ценности с помощью Data Science и развитием молодых талантов. «Эта книга — не просто инструкция, это переводчик с языка цифр на язык бизнеса и жизни. Каждая страница учит мыслить иначе, видеть за цифрой реальный результат, а не просто таблицу. Подходит для тех, кто создает и дорабатывает новые решения, кто строит будущее своими руками. Лаконично, емко и без воды». — Никита Злобин, операционный директор ATU Forwarding

Узнайте, как использовать мощный движок Unity для разработки 3D- и 2D-игр, создания шейдеров и эффектов, реализации искусственного интеллекта и многого другого. Благодаря гибкой системе скриптов, великолепным инструментам анимации, повествования и интерактивности, а также сетевым функциям, этот движок позволяет воплощать в жизнь все, что требует визуализации и симуляции в реальном времени.Книга представляет собой «сборник рецептов» для решения типичных задач. С ее помощью разработчики начального и среднего уровней смогут глубже изучить тонкости этого движка на конкретных примерах работы программ и скриптов. Приведенные в книге фрагменты кода охватывают такие распространенные сценарии, как подсчет очков, обработка ввода, работа со звуком и UI.Для каждой четко описанной задачи приводится четко описанное решение с наиболее простыми и эффективным примерами кода.Рассмотрены задачи из следующих областей:• Математика, физика и управление персонажем.• Анимация и движения.• Ввод данных и геймплей.• Поведение и ИИ.• Звуки и музыка.• Работа с материалами, шейдерами и эффектами.• Работа с освещением, отражениями и постобработка.• Система камер и управление кадрированием.• Доступ к веб-контенту по сети.• Парсинг JSON и система сохранений.• Создание пользовательского интерфейса (UI).• Написание расширений редактора.Пэрис Баттфилд-Эддисон, Джон Мэннинг и Тим Ньюджент — основатели компании Yarn Spinner, в которой они разрабатывают повествовательные инструменты для видеоигр. Каждый из них имеет докторскую степень в области вычислительной техники и огромный опыт в разработке игр. Пэрис и Джон — также сооснователи студии Secret Lab, прославившейся играми Night in the Woods, I Feel Fine и Leonardo’s Moon Ship.«Отличный материал для погружения в Unity с нуля. На конкретных примерах показывают, как работать с самыми разными задачами — от освещения и материалов до поведения персонажей и UI. Используется актуальная версия Unity, разобрано отличие разных рендер-пайплайнов (BRP/URP/HDRP), систем ввода, есть примеры создания расширений редактора и работы с JSON». — Роман Ильин, гейм-дизайнер и разработчик, директор SunGear Games

Визуализация данных на Python и JavaScript.Полный цикл: от сырых данных — к интерактивному представлению в браузере.Эта книга — практическое руководство по созданию цепочки инструментов для веб-визуализации данных. Используя Python и JavaScript, вы научитесь собирать, очищать, анализировать и превращать данные в динамичные визуализации, доступные в браузере, — локально или через интернет.Вы узнаете, как:• Получить необходимые данные из открытых источников с помощью веб-API: Requests, Scrapy, Beautiful Soup.• Очистить и обработать данные с использованием мощных библиотек Python в экосистеме NumPy.• Доставить информацию в браузер, задействуя Flask и RESTful API.• Приобрести стойкие навыки веб-разработки (HTML, CSS, JS), чтобы разместить диаграммы и графики в интернете.• Уверенно работать в веб-среде, представляя информацию просто и наглядно.Об автореКиран ДЕЙЛ — специалист по визуализации данных, разработчик и энтузиаст в области машинного обучения. Работает над проектами, объединяющими современные технологии и обработку данных, сочетая инженерный подход с визуальной выразительностью. «Если вы только начинаете знакомство с визуализацией данных, эта книга станет вашим надежным наставником. Она предлагает пошаговое практическое руководство по базовым инструментам Python и JavaScript, которое поможет уже за несколько недель освоить основные библиотеки Matplotlib, Seaborn и Chart.js и создавать красивые графики и анимированные диаграммы. Если нужно быстро и эффективно войти в мир визуализации данных — это лучший выбор». — Давид Салтхуцишвили, директор IT-продуктов студии визуализации данных AkademiaDev

Как освоить современный LINUX.Структурированный подход к использованию Linux в разработке и рабочих процессах.Книга будет полезна разработчикам, архитекторам программного обеспечения и SRE-инженерам.Что вы узнаете:* как использовать Linux не только для администрирования, но и как современную рабочую среду;* о критически важных компонентах Linux: ядре, терминальном мультиплексоре, оболочках и сценариях командной оболочки;* о принципах контроля доступа и роли файловых систем;* об управлении зависимостями приложений и о контейнерах;* о работе с сетевым стеком и инструментами Linux, включая DNS;* о современных средствах мониторинга операционных систем;* о принципах межпроцессного взаимодействия и некоторых аспектах безопасности.Об автореМайкл ХАУЗЕНБЛАС — специалист по наблюдаемости и облачным технологиям с опытом в сфере разработки данных, представитель Cloud Native в CNCF. Работает в AWS, бывшей Red Hat, занимается стартапами и прикладными исследованиями. «Это настоящий атлас выживания в джунглях Linux: от ядра до приложений. Лоскутное одеяло из CLI, конфигов и скриптов, прошитое общей идеей «задавайте вопросы и докапывайтесь до сути». Простые примеры приручают сложные задачи, а ссылки зовут копать глубже. Рекомендую всем — от бодрого джуна до матерого сеньора». — Антон Захаров, заместитель технического директора ИТ-компании Forward

Встроенная аналитика.Данные для роста эффективности и новых возможностей.В условиях растущего объема данных и усиливающейся конкуренции аналитика становится ключевым инструментом для повышения качества цифровых продуктов. Эта книга показывает, как выстроить системный подход к аналитике, сделать ее частью бизнес-логики и инструментом, который приносит реальную ценность.Внутри:• принципы проектирования программ со встроенной аналитикой;• архитектурные и технические решения для реализации функций;• практические кейсы с «разбором полетов»;• подходы к управлению и масштабированию аналитики.Об авторахДональд ФАРМЕР — международно признанный эксперт по данным и аналитике с более чем 30-летним опытом. Руководил командами в Microsoft и Qlik. Специализируется на стратегиях данных, инновациях и построении продуктов нового поколения.Джим ХОРБЕРИ — эксперт по интеграции аналитики в программные решения. Имеет богатый практический опыт в разработке приложений со встроенными аналитическими функциями и оптимизации пользовательского опыта.Это своевременное руководство, где автор доказывает: данные должны работать там, где работают люди, но не в отдельном инструменте — а в вашей CRM, ERP. Встроенная аналитика — невидимый, но мощный «движок», который поможет принять верные управленческие решения, держать руку на пульсе.Практично, без воды: архитектуры, кейсы, лайфхаки интеграции (даже со Slack!).Книга учит создавать аналитику, которая не просто информирует, а действует. Ирония в деталях делает чтение живым и непринужденным. Итог: революция тихая, но неизбежная. Данные становятся кислородом бизнеса — невидимым, но жизненно важным.«Больше не заставляйте коллег «зайти в BI». Теперь BI приходит к ним». — Сергей Белозор, BI-аналитик Т-Банка

TypeScript покорил мир JavaScript. Согласно результатам опросов разработчиков программного обеспечения, TypeScript стремительно набирает популярность во всем мире и широко используется программистами в разных странах в качестве эффективного инструмента создания массивных веб-приложений.Но что такое TypeScript? Как он работает и зачем вообще нужен? Как начать его использовать?Эта книга поможет новичкам с легкостью освоить TypeScript с самого начала, а тем, кто уже знаком с JavaScript, — понять, как сделать свой код надежнее и чище с помощью современных возможностей языка.Из этой книги вы узнаете:• в чем преимущества TypeScript и как устроена его система типов поверх «ванильного» JavaScript;• как задавать системе типов TypeScript аннотации, используемые только на этапе разработки;• как TypeScript анализирует и понимает код, чтобы помочь расширить уже используемые вами паттерны разработки;• как эффективно использовать множество параметров конфигурации TypeScript, чтобы настроить компилятор под нужды вашей команды и проекта;• как TypeScript помогает работать с массивами, классами, функциями, объектами и другими важными встроенными конструкциями JavaScript;• о разнообразных интеграциях IDE, таких как автоматический рефакторинг и интеллектуальный поиск кода, которые помогут вам быстрее разрабатывать программное обеспечение и делать меньше ошибок.«Откройте для себя новые мощные инструменты для создания надежных и чистых веб-приложений!Эта книга позволит легко освоить язык и интегрировать его с вашими JavaScript-навыками. Вы научитесь использовать преимущества типизации, настраивать компилятор по вашим нуждам и забудете о частых ошибках с интеграцией IDE. Ваш код станет более предсказуемым и поддерживаемым, а время разработки сократится». — Сергей Усынин, директор по развитию технологий, учредитель IT-компании «Диджитал Скрипка»

Надоело продираться через дебри малопонятных самоучителей по программированию? С этой книгой вы без труда усвоите азы Python и научитесь работать со структурами и функциями. В ходе обучения вы создадите свое собственное веб-приложение и узнаете, как управлять базами данных, обрабатывать исключения, пользоваться контекстными менеджерами, декораторами и генераторами. Все это и многое другое — во втором издании книги «Изучаем программирование на Python».Почему эта книга не похожа на другие?Основанная на новейших исследованиях работы мозга, эта книга имеет максимально наглядный формат, благодаря которому вы усвоите больше информации, чем при чтении скучных колонок текста. Так зачем же тратить время и силы, сражаясь с непонятными описаниями, если можно заставить свой мозг работать эффективнее!Все, что нужно знать о Python:- Не мучайся — используй DB-API.- Создавай веб-приложения с Flask.- Строй списки, словари, кортежи и множества.- Объекты? Декораторы? Генераторы? Они все здесь.- Записывай код при помощи модулей.