Все для школьников, студентов, учащихся, преподавателей и родителей - Обучалка - Obuchalka.org

Elasticsearch для разработчиков, Индексирование, анализ, поиск и агрегирование данных, Шривастава А., 2025.

   Elasticsearch — мощный инструмент для работы с большими объемами данных. Это масштабируемая, надежная и быстрая система со множеством функций для анализа и поиска данных.
Книга представляет собой подробное руководство по использованию Elasticsearch для управления данными. Вначале приводится обзор Elasticsearch, где описана его важность в современном мире. Далее рассматриваются основы Elasticsearch, включая установку, настройку и управление индексами. Затем автор переходит к более сложным темам, таким как обработка геопространственных данных и использование агрегаций для анализа данных. Кроме того, внимание уделено вопросам оптимизации работы, производительности и администрирования. Практические примеры помогут понять и применить изученные концепции.
Вы получите глубокое представление об Elasticsearch и сможете использовать его для управления большими объемами данных и извлечения из них ценной информации.

Django with MongoDB, Development with MongoDB, Oliveira W.

   In the ever-evolving landscape of web development, Django and MongoDB have emerged as powerful tools in building modern, scalable applications. Django, a high-level Python web framework, simplifies the development of robust web applications by providing a clean, pragmatic design with features like authentication, form handling, and an ORM for managing databases. MongoDB, on the other hand, is a NoSQL database that offers flexibility and scalability, making it particularly well-suited for projects requiring quick data retrieval, horizontal scaling, and large volumes of unstructured data. While Django traditionally uses relational databases like PostgreSQL or MySQL, the combination of Django with MongoDB offers an innovative approach to building data-driven web applications.

CSS для профи, Грант К., 2021.

   Как вы понимаете, что зашли на хороший сайт? Это происходит практически мгновенно, с первого взгляда. Такие сайты привлекают внимание картинкой — отлично выглядят, а кроме этого они интерактивны и отзывчивы. Сразу видно, что такую страничку создавал CSS-профи, ведь именно каскадные таблицы стилей (CSS) отвечают за все наполнение и оформление сайта — от расположения элементов до неуловимых штрихов. Дело за малым — стать CSS-профи, а для этого придется разобраться в принципах CSS, научиться воплощать в жизнь идеи дизайнеров, не забывать о таких важных «мелочах», как красиво подобранный шрифт, плавные переходы и сбалансированная графика.
Перед вами прямой путь в высшую лигу веб-разработки. Книга «CSS для профи» подарит вам не только свежие идеи, но и вдохновит на подвиги, а облегчить этот тернистый путь помогут новейшие технические достижения — адаптивный дизайн, библиотеки шаблонов и многое другое.

CSS для профессионалов, Руководство по разработке в примерах от сообщества Stack Overflow, 2025.

   Это подробное руководство по каскадным таблицам стилей (CSS), основанное на лучших практиках и решениях, предложенных специалистами крупнейшего в мире сообщества разработчиков — Stack Overflow.
Книга охватывает весь спектр возможностей CSS: от базового синтаксиса и правил форматирования до сложных тем, таких как Flexbox, Grid, анимации, трансформации и управление слоями. В ней представлены разъяснения ключевых концепций, примеры кода и советы по оптимизации, которые помогут как начинающим, так и опытным разработчикам углубить свои знания и улучшить навыки веб-стилизации.
Вы узнаете, как правильно работать с селекторами, медиазапросами, типографикой, тенями, градиентами, масками, фильтрами и многими другими аспектами CSS. Особое внимание уделено кроссбраузерной совместимости, производительности и современным подходам к верстке.
Это идеальное руководство для тех, кто хочет освоить CSS с нуля или вывести свои знания на новый уровень, изучая проверенные временем решения, которыми делятся эксперты Stack Overflow.

Creating Images Using AI, A Step-by-Step Guide to Midjourney, Pallant J., 2025.

   Creating Images Using AI: A Step-by-Step Guide to Midjourney is an essential resource for professionals and others looking to harness the amazing power of AI-powered image generator programs and to ensure they keep up to date with developments in this rapidly evolving field. This comprehensive guide offers an in-depth exploration of Midjourney, one of the most respected programs available today, used by over 17 million users.

Python с нуля, От новичка до собственных игр и программ, Gurbanov R., Chretien J.

   Методы управления данными и их интеграции быстро развиваются, хранение данных в одном месте становится все сложнее и сложнее масштабировать. Пора разобраться с тем, как перевести сложный и тесно переплетенный ландшафт данных вашего предприятия на более гибкую архитектуру, готовую к современным задачам.
Архитекторы и аналитики данных, специалисты по соблюдению требований и управлению узнают, как работать с масштабируемой архитектурой и внедрять ее без больших предварительных затрат. Питхейн Стренгхольт поделится с вами идеями, принципами, наблюдениями, передовым опытом и шаблонами.
В этом проекте, Вы создадите собственную программу для бортового компьютера космического корабля. И эта программа отвечает за стыковку корабля с космической станцией.

Масштабируемые данные, Лучшие шаблоны высоконагруженных архитектур, Стренгхольт П., 2022.

   Методы управления данными и их интеграции быстро развиваются, хранение данных в одном месте становится все сложнее и сложнее масштабировать. Пора разобраться с тем, как перевести сложный и тесно переплетенный ландшафт данных вашего предприятия на более гибкую архитектуру, готовую к современным задачам.
Архитекторы и аналитики данных, специалисты по соблюдению требований и управлению узнают, как работать с масштабируемой архитектурой и внедрять ее без больших предварительных затрат. Питхейн Стренгхольт поделится с вами идеями, принципами, наблюдениями, передовым опытом и шаблонами.

Проектирование систем машинного обучения, Хьюен Ч., 2023.

   Сегодня машинное обучение — основной практический аппарат для применения искусственного интеллекта. Книга, основанная на стэнфордском учебном курсе, не ограничивается разбором конкретных библиотек, а описывает высокоуровневый подход к разработке систем машинного обучения, который упрощает их поддержку и развитие, позволяет избежать переобучения, искажения результатов. Рассказано, как сделать новую систему машинного обучения или нейронную сеть надёжной, репрезентативной и расширяемой, а также качественно доработать уже существующие системы. Также показано, как подобрать библиотеки и алгоритмы с учётом имеющегося множества данных и действующих бизнес-требований, конструировать признаки и отслеживать метрики.
Книга адресована программистам и специалистам по data science.