Тендеры и лиды
Информация
Вы уже слышали о трендах в IT на 2025 год? Если нет, не беда! У нас есть классная статья, где мы собрали самые интересные направления, которые будут задавать тон в мире технологий.
И это еще не все! Мы также подготовили для вас сборник крутых книг по дата-инженерии и искусственному интеллекту. Эти материалы помогут вам прокачать навыки и быть в курсе всех новинок!
Date engineering:
1. Разработка приложений, требующих большого объема данных (Designing Data-Intensive Applications) - Мартин Клеппман
Эта книга охватывает основные концепции и принципы проектирования приложений, работающих с большими объемами данных.
2. Основы разработки данных (Fundamentals of Data Engineering) - Joe Reis, Matt Housley
Данную книгу рекомендуют множество опытных дата-инженеров. Она помогает понять, как применять концепции создания данных, подключения источников данных, оркестрации, преобразования, хранения и Governance — критически важные в любой среде данных вне зависимости от технологий, на которых она строится.
3. Инструментарий хранилища данных: Полное руководство по размерному моделированию (The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling) - Ralph Kimball, Margy Ross
Классика в области проектирования хранилищ данных, эта книга предлагает глубокое понимание модели размерности.
Охватывает новые и улучшенные шаблоны многомерного моделирования схемы «звезда», добавляет две новые главы о методах ETL, включает новые и расширенные бизнес-матрицы для 12 тематических исследований и многое другое.
4. Построение конвейеров передачи данных с помощью Python (Building Data Pipelines with Python) - James D. Miller
Здесь рассматриваются основные техники и инструменты для создания и управления данными с использованием Python.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
12584 тендера
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Artificial intelligence:
1. Искусственный интеллект: Современный подход" (Artificial Intelligence: A Modern Approach) – Стюарт Рассел и Питер Норвиг.
Эта книга является классическим учебником по искусственному интеллекту и охватывает широкий спектр тем, включая алгоритмы, машинное обучение, логическое вывод и многое другое. Подходит для студентов и профессионалов.
Комплект из трех книг.* Четвертое, обновленное, пересмотренное и дополненное издание.
2. Глубокое обучение" (Deep Learning) – Ян Лекун, Иоанн Бенджиу и Аерон Курвил.
Эта работа считается одной из лучших по теме глубокого обучения. Авторы описывают основы нейронных сетей, архитектуры, алгоритмы обучения и практические применения глубокого обучения в самых разных областях.
3. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2: концепции, инструменты и техники для создания интеллект-х систем (Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow) — Орельен Герон.
Практическое руководство по машинному обучению с использованием популярных библиотек Python, подходящее как для новичков, так и для опытных разработчиков.
"Машинное обучение: Путь к искусственному интеллекту" (Machine Learning: A Probabilistic Perspective) – Киран Г. Д. Бишоп.
Эта книга предлагает глубокое понимание машинного обучения с акцентом на вероятностные методы.
Она подходит для студентов и исследователей, интересующихся более теоретическими аспектами AI и статистическими методами.
