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

Базы данных на Python и ИИ, Статистика, аналитика, большие данные и машинное обучение, Измайлов К.К., 2026.

   Эта книга - практическое руководство по работе с данными в Python, написанное для тех, кто хочет не просто «знать теорию», а реально работать с данными в повседневных задачах. Шаг за шагом мы пройдем полный жизненный цикл данных: от хранения в базах и написания запросов до анализа, оптимизации и осмысленной интерпретации результатов.
Особое внимание уделено работе с большими данными, ИИ, машинному обучению: научимся создавать эффективные аналитические ИИ-модели, оптимизировать большие объёмы данных, разберем приёмы, которые редко встречаются во вводных курсах (обработка данных порциями, стриминговые выборки, снижение потребления памяти, ускорение pandas-кода, использование эффективных форматов хранения и т.д.).

Конфигурирование ИТ-инфраструктуры, Прикладное программное обеспечение под ОС Astra Linux Special Edition, Батуро А.Н., Бойко Г.М., 2026.

   В учебном пособии рассмотрена программная конфигурация компьютера под операционной системой Astra Linux Special Edition, представлены основы работы с числовыми, логическими, графическими данными, а также вопросы защиты данных средствами прикладных программ под ОС Astra Linux Special Edition. Отдельное внимание уделено технологиям глобальной сети. Даны практические задания по каждой представленной теме, которые включают рекомендации и образцы выполнения упражнений.
Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по укрупненным группам профессий и специальностей среднего профессионального образования «Информатика и вычислительная техника», «Информационная безопасность», изучающих дисциплины «Конфигурирование ИТ-инфраструктуры», «Программные и программно-аппаратные средства защиты информации», «Операционные системы».

Информационные технологии и сервисы, Практикум, Банных П.Ю., Валиев Р.Т., Губин П.Ю., 2026.

   Практикум включает в себя лабораторные работы, которые содержат теоретические сведения и задачи для изучения основ языка программирования Python. В издании рассматриваются вопросы применения основных математических операторов в рамках расчета значений математических функций, логические операторы и операторы циклов для формирования простейших функций, работа со строковыми переменными, а также начало анализа данных и кластеризации.
Материал будет полезен для студентов начальных курсов, обучающихся по специальности 13.03.02, которые изучают вопросы математического моделирования режимов работы электрических систем.

Архитектура медальона, Проектирование с помощью Delta Lake и Spark, Стренгхольт П., 2026.

   Объемы данных растут экспоненциально, а опасность оказаться в «болоте данных» (data swamp) подстерегает на каждом шагу? Чтобы получить ценную аналитику, которая обеспечит конкурентное преимущество, можно обратиться к проверенной модели архитектуры медальона. Однако реализовать надежную архитектуру данных довольно сложно, особенно бронзовый, серебряный и золотой уровни.
Опираясь на свой богатый практический опыт, Питхейн Стренгхольт развеивает распространенные заблуждения и объясняет сложные проблемы, с которыми вы столкнетесь, начиная работу над новой архитектурой данных. Архитекторы и инженеры любого профиля найдут здесь ответы на свои частые вопросы, а также юзкейсы реальных компаний с примерами того, что сработало, а что нет и почему.
Вы получаете не очередную «теорию уровней», а полное практическое руководство, позволяющее разобраться, как правильно проектировать и реализовывать каждый уровень на Microsoft Fabric и Azure Databricks (с готовыми примерами кода и GitHub-репозиторием); реальные кейсы внедрения в АР Pension, Amadeus и ZEISS; рекомендации о том, как вписать медальон в data mesh; разбор таких вопросов, как контракты данных, безопасность и генеративный ИИ (включая RAG и работу с неструктурированными данными).
Для дата-инженеров, архитекторов данных, глав дата-офисов и всех, кто устал от «еще одного озера, которое никто не может использовать».

Argo CD, Быстрый старт, Блок Э., Эрнандес К., 2026.

   Узнайте, как управлять кластерами Kubemetes и конфигурациями приложений с помощью Argo CD — простого и удобного инструмента GitOps с открытым исходным кодом. Благодаря этому практическому руководству команды разработчиков быстро освоят базовые навыки использования Argo CD для развертывания контейнерных приложений и управления ими — без полного доступа к существующей среде Kubemetes.
С тех пор как Kubemetes прочно утвердился в качестве фундамента всей облачной экосистемы, его способность эффективно управлять конфигурациями платформы превратилась в первоочередную задачу. Авторы этой книги — Эндрю Блок из Red Hat и Кристиан Эрнандес из Akuity — расскажут, как с помощью Argo CD уверенно управлять и одной, и даже тысячами сред Kubemetes. Сначала вы познакомитесь с основами технологии Argo CD, а затем будете развивать эти знания, пока не научитесь быстро и безопасно развертывать свои приложения.

Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens, Гинько А.Ю., 2026.

   Данная книга представляет собой обновленное и дополненное издание руководства, опубликованного в 2023 году. Она посвящена стремительно развивающемуся отечественному инструменту для бизнес-аналитики Yandex DataLens, который со времени выхода первого издания очень сильно изменился. Автор не останавливается на описании функционала DataLens и погружает читателя в полноценные проекты с применением ETL, языка Python и машинного обучения, что поможет легче встроиться в современную бизнес-среду. В качестве бонуса в книге содержится подробное описание революционного инструмента Editor, позволяющего строить чарты и селекторы на основе языка JavaScript.
Издание предназначено всем желающим овладеть приемами работы с Yandex DataLens. Опыт работы с другими системами бизнес-аналитики не требуется, но будут полезны базовые навыки программирования на Python.

HTML5, Основы клиентской разработки, Савельев А.О., Алексеев А.А., 2024.

   Учебное пособие иллюстрирует основные возможности HTML5 и неотъемлемых от него CSS3 и JavaScript, особое внимание уделено canvas-составляющей и Microsoft WebMatrix, как инструменту разработки. Издание содержит разделы по соответствующим темам, достаточные для формирования цельного и структурированного понимания HTML5. Учебное пособие ориентировано на начинающих веб-разработчиков.

AI продает за тебя, Ташев Р.Р., 2026.

   В 2026 году побеждает не тот, кто громче продает, а тот, у кого быстрее и точнее работает система: маркетинг, отдел продаж и AI-инструменты как единый механизм. Эта книга дает практическую модель роста выручки, контроля маржи, ускорения сделки и внедрения ИИ в ежедневные продажи.