​Mostly Codeless Game Development: New School Game Engines (2017)
Автор: Robert Ciesla
Количество страниц: 219

#english #book #beginner

При помощи данной книги вы сможете начать свою карьеру в разработке игр. Для создания коммерчески успешных игр вам необходимы правильные инструменты, многие из которых обсуждаются в этой книге. Она позволяет новичкам, у которых практически нет опыта в программировании, исследовать все основные аспекты разработки в краткой, увлекательной манере.

Во время чтения книги вы:
✔️Получите начальные навыки разработки;
✔️Научитесь правильно работать с графикой и звуками;
✔️Найдёте лучший комплект для создания вашего проекта;
✔️Откроете для себя основы маркетинга видеоигр.

Достоинства:
➕Автор учит правильно планировать работу с проектом;
➕Описаны плюсы и минусы инструментов;
➕Легко читается.

Недостатки:
➖Не замечено.

​Get Programming with Go (2018)
Авторы: Nathan Youngman, Roger Peppe
Количество страниц: 360

#english #book #beginner

Книга предоставляет практическое введение в основы Go. Вы овладеете синтаксисом Go, поработаете с типами и функциями и изучите более сложные темы, такие как параллелизм, с множеством упражнений для закрепления материала. Книга подойдет новичкам в программировании и тем, кто хочет изучить Go.

Что внутри:
✔️Быстрое введение в программирование;
✔️Языковые концепции, такие как срезы, интерфейсы, указатели и параллелизм;
✔️Семь разных проектов.

Достоинства:
➕Легко читается;
➕Хорошая структурированность;
➕Хороший авторский стиль.

Недостатки:
➖Не замечено.

Если вы всегда хотите быть в курсе книжных новинок, обновлений и другой полезной информации, касающейся вашего языка или области программирования, вы можете начать читать один из наших каналов, где мы каждый день публикуем учебные материалы для разработчиков разного уровня.

Подписывайтесь:
Полезные материалы по всему, что может быть интересно любому программисту: @proglibrary
Go: @goproglib
C\C++: @cppproglib
PHP: @phpproglib
Frontend: @frontendproglib
Python: @pyproglib
Mobile: @mobileproglib
Data Science: @dsproglib
Java: @javaproglib
C#: @csharpproglib

Приглашаем присоединиться к обсуждению: Статей по каким темам вам не хватает?

https://proglib.io/discussions/statey-po-kakim-temam-vam-ne-hvataet-2020-02-05

​​ПЕРВЫЙ ОНЛАЙН-КУРС В РУНЕТЕ, по Flutter в мобильной разработке.

Перспективной технологии, которую уже используют Google, Alibaba, eBay, BMW и другие мировые бизнес-империи!🔥

Курс предлагает изучение мультиплатформенной разработки на языке Dart. Вы научитесь создавать эффектный Frontend и максимально отзывчивый UI с потрясающей анимацией и стабильными 60 FPS.

• Длительность курса 3,5 месяца
• Более 40 часов лекций и 100 часов практики
• Code Review вашего проекта
• Cистема автоматической проверки заданий

❗️Результатом обучения станет реально выполненный проект – созданное вами мобильное приложение на Flutter, и сертификат, подтверждающий полученные навыки.
⠀
🗣Приобщайся к сообществу в чате, посвящённом Flutter-разработке
👉🏼 @Flutter_Mobile_Dev

=========================
Узнай больше о новом курсе по Flutter-разработке от Skill-Branch.🚀

​Artificial Intelligence for Marketing: Practical Applications (2017)
Автор: Jim Sterne
Количество страниц: 368

#english #book #beginner

Книга является введением в машинное обучение, написанным специально для профессионалов маркетинга. Она не сделает из вас специалиста по анализу данных, но она объясняет, как искусственный интеллект и машинное обучение обновляют маркетинговую стратегию вашей компании, и учит читателя делать её более эффективной.

Книга поможет вам:
✔️Больше узнать об искусственном интеллекте и его преимуществах в маркетинге;
✔️Понять, как маркетологи без ученой степени в Data Science могут использовать технологии машинного обучения;
✔️Помочь вашей компании получить преимущество перед конкурентами, используя передовые технологии в маркетинге.

Достоинства:
➕Хороший авторский стиль;
➕Практикоориентированность.

Недостатки:
➖Не замечено.

​Cloud Native: Using Containers, Functions, and Data to Build Next-Generation Applications (2019)
Авторы: Boris Scholl, Trent Swanson, Peter Jausovec
Количество страниц: 232

#english #book #intermediate

С помощью этого практического руководства вы сможете быстро освоить шаблоны для создания облачных приложений и получить рекомендации по выполнению общих задач, таких как обмен сообщениями, работа с событиями и DevOps. Вы изучите основы создания облачных приложений, в том числе способы их проектирования, разработки и поддержки.

Во время чтения книги вы:
✔️Изучите технологии, необходимые для разработки облачных приложений;
✔️Узнаете о контейнерах, функциях, и когда их использовать;
✔️Изучите основы DevOps для разработки, тестирования и эксплуатации ваших приложений;
✔️Получите рекомендации, советы и методы;
✔️Поймёте стоимость и компромиссы, необходимые для создания переносимых приложений.

Достоинства:
➕Актуальность материала;
➕Хорошо подходит для начинающих;
➕Создаёт хорошую основу для дальнейшего углубления в тему.

Недостатки:
➖Не замечено.

Приглашаем принять участие в обсуждении: Какие самые заковыристые вопросы вам попадались на собеседованиях?

https://proglib.io/discussions/kakie-samye-zakovyristye-voprosy-vam-popadalis-na-sobesedovaniyah-2020-01-14

​​5 причин стать специалистом в Data Science в 2020 году

1. Огромный спрос на профи
Data Scientists анализируют данные и прокачивают искусственный интеллект. С 2012 года спрос на эту профессию увеличился на 650%. Компании больше не хотят полагаться на гипотезы — им нужны точные данные для принятия решений и спецы, готовые с ними работать.

2. Карьерные перспективы
Мечтаешь работать в западной компании? Google, Amazon, Uber, Facebook — в этих корпорациях и в крупных российских компаниях открыто больше 2 000 вакансий для мастеров машинного обучения и работы с данными.

3. Высокая зарплата
Потребность в Data Scientists растет — и им готовы много платить. 200 000 рублей — средняя зарплата специалиста по работе с данными в России.

4. Гарантированное трудоустройство
Skillbox гарантирует трудоустройство всем студентам. Правда, специалиста в Data Science с готовыми проектами в портфолио и так с руками оторвут.

5. Полгода бесплатного обучения
Первый платёж только через 6 месяцев обучения!

На курсе «Профессия Data Scientist» от Skillbox тебя ждет много практики под руководством специалистов из NVIDIA, НИУ ВШЭ и ivi.ru. Сможешь освоить крутую профессию, даже если пока ничего не умеешь. Узнай подробности курса: https://clc.to/fWj78A.

​Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python (2019)
Автор: Matt Harrison
Количество страниц: 320

#english #book #advanced

С подробными примечаниями, таблицами и примерами этот удобный справочник поможет вам разобраться в основах машинного обучения на структурированных данных. Автор предлагает ценное руководство, которое вы сможете использовать для получения дополнительной поддержки во время обучения и в качестве удобного ресурса, когда вы начинаете новый проект с использованием МО. Книга подходит для программистов, специалистов по обработке данных и работе с искусственным интеллектом.

Книга охватывает следующие темы:
✔️Очистка данных и обработка недостающих;
✔️Разведочный анализ данных;
✔️Классификация с использованием датасета Титаник;
✔️Общие этапы предварительной обработки с использованием примеров данных;
✔️Выбор функций, полезных для модели;
✔️Выбор модели и многие другие.

Достоинства:
➕Актуальность материала;
➕Множество качественных примеров кода.

Недостатки:
➖Не замечено.

Если вы хотите быть в курсе последних событий в мире разработки, подписывайтесь на нашего бота @event_listener_bot. Там можно настроить бота под себя: указать интересующие города и темы.

Подписывайтесь: t.me/event_listener_bot

​Python for Programmers: with Big Data and Artificial Intelligence Case Studies (2019)
Авторы: Paul J. Deitel, Harvey Deitel
Количество страниц: 640

#english #book #advanced

Написанная для программистов с опытом работы на другом высокоуровневом языке, эта книга является самоучителем по Python - одному из самых популярных и быстрорастущих языков программирования в мире. После глав по синтаксису языка в книге начинаются главы об ИИ, включая анализ данных из Twitter, обработку естественного языка, машинное обучение и многие другие.

Что внутри:
✔️Больше 500 примеров кода из реальных проектов;
✔️Работа с Jupyter Notebook;
✔️Процедурное, функциональное, объектно-ориентированное программирование;
✔️Статичные, динамические и интерактивные визуализации;
✔️Введение в разделы Data Science;
✔️Работа с NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, Folium, SciPy, NLTK, TextBlob, spaCy, Textatistic, Tweepy, scikit-learn, Keras и многое другое.

Достоинства:
➕Широкий спектр тем;
➕Актуальность материала.

Недостатки:
➖Не замечено.

21 февраля в 20:00 мск приглашаем на День открытых дверей курса «Web-разработчик на Python»: https://otus.pw/nVhz/

Старт курса уже скоро - успейте пройти вступительный тест и получить спецпредложение: https://otus.pw/GOw9/

На бесплатном вебинаре:
- вы познакомитесь с преподавателем-практиком Леонидом Орловым, программистом с 8-летним опытом;
- сможете задать любые вопросы по web-разработке на Python;
- узнаете подробнее о хардкорной программе курса, формате обучения и выпускном проекте;
- расскажем о карьерных перспективах.

Вебинар рассчитан на разработчиков, знающих азы Python, JavaScript и html/css. Регистрируйтесь сейчас - напомним в день вебинара!

​Java Testing with Spock (2016)
Автор: Konstantinos Kapelonis
Количество страниц: 304

#english #book #advanced

Книга учит читателя использовать Spock в широком спектре вариантов тестирования в Java. В книге приводятся лучшие методики написания тестов, внедрения интеграционных тестов, использования встроенных инструментов тестирования от Spock и функционального веб-тестирования с использованием Geb. Читатели, плохо знакомые с Groovy, оценят краткое руководство по языку в книге, которое даст достаточно для эффективного использования Spock. Книга написана для Java-разработчиков, знание groovy и JUnit будет полезно, но не обязательно.

Что внутри:
✔️Тестирование со Spock с нуля;
✔️BDD тесты, которые сможет прочитать ваш бизнес-аналитик;
✔️Введение в Groovy для Spock;
✔️Параметризованные тесты.

Достоинства:
➕Легко читается;
➕Хорошие примеры;
➕Показаны различия между Spock и JUnit.

Недостатки:
➖Не замечено.