Букич IT

🖥 Introduction to Machine Learning with Security: Theory and Practice Using Python in the Cloud, 2nd Edition (2025) "Introduction to Machine Learning with Security" — книга стыкует две области: как применять ML в задачах ИБ и как защищать сами модели от атак. Издание академической серии, поэтому теория идёт наравне с практикой на Python; нужна базовая математика и знание языка. Прикладная часть предполагает работу в…

🖥 Time Series Forecasting Using Foundation Models: How to build high accuracy predictive models (2026) "Time Series Forecasting Using Foundation Models" — про перенос идеи предобученных моделей из обработки языка на временные ряды: одна модель прогнозирует разные ряды без обучения с нуля. Область молодая, поэтому аудитория — ML-инженеры и аналитики, уже работавшие с прогнозированием и готовые к незрелому…

🖥 DevOps for the Desperate: A Hands-On Survival Guide. Bradley Smith. No Starch Press (2022) "DevOps for the Desperate" — сжатый практический минимум для тех, кого бросили в DevOps-задачи без подготовки: разработчиков, сисадминов, тех, кто внезапно стал дежурным. Широкий охват ценой глубины — каждая тема даётся на уровне «достаточно, чтобы начать работать». Как стартовая карта и набор первой помощи книга работает,…

🖥 Machine Learning Simplified: A Gentle Introduction to Supervised Learning (2022) "Machine Learning Simplified" — мягкое введение, делающее ставку на интуицию и визуальное объяснение перед формулами. Рассчитана на начинающих с базовым Python; служит ступенью перед более строгими курсами. Автор выкладывает книгу с открытым доступом к сопроводительному коду; охват намеренно ограничен обучением с учителем, без…

🖥 50 Algorithms Every Programmer Should Know. Imran Ahmad, 2-е издание (2023) "50 Algorithms Every Programmer Should Know" — обзорный каталог широкого охвата: код на Python, по каждой теме даётся рабочая реализация и область применения. Подойдёт разработчикам, которым нужна карта местности, а не глубина — на каждый алгоритм приходится немного страниц. 📌 Скачать курс Букич IT

🖥 Raspberry Pi Assembly Language Programming: ARM Processor Coding, 2nd Edition. Stephen Smith (2025) "Raspberry Pi Assembly Language Programming" — ассемблер изучается на дешёвом реальном железе, а не в эмуляторе, и ARM здесь уместен вдвойне: та же архитектура лежит в основе телефонов и современных ноутбуков. Порог входа невысокий, нужен базовый опыт программирования и сама плата. Второе издание учитывает переход…

🖥 Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents. David L. Poole, Alan K. Mackworth (2026) "Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents" — университетский учебник: строгие формулировки, алгоритмы и упражнения, а не прикладное руководство с кодом. Сквозная идея — агент, объединяющий представление знаний, рассуждение и обучение в одну рамку, поэтому нейросети здесь лишь часть картины.…

🖥 R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund. O'Reilly, 2-е издание (2023) "R for Data Science" — книга об анализе данных в экосистеме tidyverse, написанная её основным автором; весь материал подчинён единому стилю работы с таблицами. Порог входа низкий: программистского опыта не требуется, статистики — почти нет, книга про…

🖥 Terraform in Depth: Infrastructure as Code with Terraform and OpenTofu (2025) "Terraform in Depth" — книга разбирает оба инструмента: Terraform и форк OpenTofu, появившийся после смены лицензии HashiCorp, с указанием расхождений между ними. Рассчитана на инженеров, уже писавших конфигурации и упирающихся в организацию кода и управление состоянием. Практическая отдача — предсказуемые изменения инфраструктуры вместо…

🖥 AI-Powered Search. Trey Grainger, Doug Turnbull, Max Irwin. Manning (2025) "AI-Powered Search" — книга о поисковых системах, которые учатся на обратной связи, а не только сопоставляют термы. Аудитория — инженеры поиска и специалисты по данным, знакомые с классическими движками вроде Solr или Elasticsearch. Ценная часть — разбор смещений в пользовательских сигналах: наивное обучение на кликах усиливает уже…