10 лучших книг для программиста по версии Библиотеки

Повышаем уровень профессионализма и осваиваем новые технологии. В статье 10 лучших книг для программиста по версии Библиотеки.

Разработка

• Чистый Python. Тонкости программирования для профи – Дэн Бейдер

Это золотой фонд практических приёмов и общих правил Python. Книга раскрывает тонкости стандартной библиотеки и показывает, как применять их на практике. Обязательна к прочтению для тех, кто давно мечтал писать чистый код и освоить сложные трюки языка. Также будет полезна тем, кто только задумался перейти на Python. Автор рассказывает, как ускорить работу приложений, написанных на старых версиях Python. Разработчик ядра Python Мариатта Виджайя рекомендует.

• Программирование на Java для начинающих – А.Н. Васильев

Российский компьютерный бестселлер. Здесь даются подробные и понятные инструкции для самостоятельного освоения Java с нуля. Книга подходит и для начинающих, и для программистов, знакомых с принципами объектно-ориентированного программирования. Это руководство затрагивает основополагающие методы разработки с самого начала: классов и объектов. После прочтения вы cможете сами создать приложение с графическим интерфейсом на Java.

Машинное обучение

• Создаем нейронную сеть – Тарик Рашид

Лучшая книга для углубления в сферу реализации нейронной сети. Руководство рекомендуется тем, кто мечтает создать нейронную сеть самостоятельно, но пока без опыта. В издании разбираются устройство и принцип работы нейронной сети. Есть объяснение, как происходит сглаживание сигналов в нейронных сетях, как тренировать и тестировать нейронные сети. Ещё вы научитесь распознавать образы посредством нейросетей. Кроме объяснения основополагающей теории, в книге представлен код для поэтапной реализации нейросети на Python.

• Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными – Андреас Мюллер, Сара Гвидо

Сборник практических приёмов создания систем машинного обучения. Именно с этого руководства удобно начинать знакомство с популярной областью анализа. Авторы подробно объясняют методы и типы машинного обучения, иллюстрируя примерами на Python. В этом руководстве сделан упор на практику без лишних теоретических доказательств. В результате читатель овладеет ключевыми научными инструментами Python и создаст персональную систему машинного обучения в интересующей сфере.

• Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей – Сергей Николенко, А. Кадурин, Екатерина Архангельская

Наконец получится понять машинное обучение и вникнуть в теорию. Учёные рассказывают об истории создания искусственных нейросетей и революции в их обучении. В увлекательной форме исследуются основные и современные архитектуры, а также их применение. Руководство содержит много серьёзных объяснений: от теоремы Байеса и основ градиентного спуска до глубокого обучения с подкреплением и нейробайесовых методов.

Математика и актуальные технологии

• Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python – Джордж Хайнеман, Гари Поллис, Стэнли Селков

Откровение о повышении производительности программ при помощи правильных алгоритмов. Книга подойдёт практикующим разработчикам и проектировщикам программных продуктов. В обновлённую версию включены дополнительные виды  сортировки, алгоритм Форчуна и древовидные структуры. В общем в книге предлагается 40 алгоритмов для поиска решений. Реализация алгоритмов приводится на различных языках: Java, Python, C и C++. Вы научитесь подбирать подходящие алгоритмы, правильно давать оценку их производительности и достигать высокой результативности.

• Дискретная математика для программистов – Род Хаггарти

Сенсационная книга в области дискретной математики. Благодаря доступной и увлекательной подаче, руководство подходит для начинающих. В этой книге много примеров, которые иллюстрируют понятия логики, множеств, графов, отношений и булевых функций. В новом издании фундаментальные концепции дискретной математики дополняются задачами теории графов и целочисленного программирования. Кроме того, рассматриваются рекурсивные алгоритмы и общая проблема перебора.

• NoSQL. Новая методология разработки нереляционных баз данных – Прамодкумар Дж. Садаладж, Мартин Фаулер

Полное руководство по работе с нереляционными базами данных NoSQL. Кратко и доходчиво авторы объясняют основы технологии и знакомят новичков с базовыми концепциями. В этом издании описываются преимущества NoSQL над реляционными базами. Также рассматриваются типы хранилищ, современные модели распределения, согласованность и штампы версий. Книга помогает освоить архитектурные приёмы и демонстрирует их реализацию.

• Алгоритмы для чайников – Джон Поль Мюллер, Лука Массарон

Книга из разряда вечной классики для начинающих. Это руководство по применению алгоритмов в повседневных задачах. Кроме определений алгоритмов, структурирования и графов, авторы показывают, как работать с большими данными и решать сложные задачи. Для иллюстрации алгоритмов в издании используется Python. Бонусом будут 10 алгоритмов, которые изменили мир, и 10 нерешённых алгоритмических проблем.

• Использование Docker – Эдриен Моуэт

Популярное руководство по использованию Docker. Книга будет полезной программистам, системным администраторам и специалистам по эксплуатации. В нынешнюю эпоху DevOps ценится умение запускать контейнеры и сопровождать сложнейшие системы в динамической среде. Потому стоит научиться использовать Docker в процессе разработки софта и развёртывания приложения. В книге детально рассматриваются этапы этого процесса.

И ещё 170 полезных книг для программиста:

• 149 лучших книг по геймдеву и смежным областям
• ТОП-10 лучших книг по Java для программистов
• 11 книг по ИИ и Data Science для изучения в 2019

Расскажите нам о книгах по программированию, которые вы считаете лучшими.