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

CLAUDE в деле, Первый миллион, Как зарабатывать на ИИ, 2026.
   
Фрагмент из книги:
Главная ошибка новичка — продавать «работу с нейросетью». Клиенту это не нужно. Разберём, за что он платит на самом деле.
Клиенту всё равно, чем вы пользуетесь — Claude, ChatGPT или пишете руками. Он покупает решённую проблему: больше заявок с сайта, разгруженную голову, сэкономленное время, готовый документ. ИИ — это ваша кухня, а клиент ест блюдо.

C# 11 и .NET 7.0, Сазанавец Ф., 2024.
   
   Книга о разработке нативных, кросс-платформенных и веб-приложений на платформе .NET с использованием языка С#. Подробно рассмотрена экосистема платформы .NET, средства связи в распределенных системах (gRPC и SignalR). инструменты современной веб-разработки — Blazor, библиотека машинного обучения ML.NET, фреймворк для веб-разработки ASP.NET Core, инструментарий Entity Framework Core 7. Объяснены возможности подготовки микросервисной архитектуры, а также развертывание контейнеров и управление ими с применением Docker Swarm и Kubernetes.

Apache Iceberg, Полное руководство, Ширан Т., Хьюз Дж., Мерсед А., 2024.
   
   Традиционные архитектурные шаблоны хранения данных сильно ограничены. Чтобы использовать их, приходится применять довольно дорогостоящие процессы ETL для загрузки данных в каждый инструмент, открывающий доступ к функциям хранилища данных. Отсутствие гибкости в этих шаблонах вынуждает замыкаться на некотором наборе инструментов и форматов, что вызывает дрейф данных.
Apache Iceberg предлагает высокую производительность, масштабируемость и экономичность - главные преимущества, свойственные открытым озерным хранилищам данных. Следуя урокам в этой книге и используя этот высокопроизводительный формат с открытым исходным кодом, вы сможете организовать поддержку интерактивным инструментам, пакетной и потоковой аналитике и машинному обучению.
Издание адресовано специалистам, занимающимся обработкой и анализом данных, а также администраторам, обслуживающим озера данных.

Apache Arrow, Обработка больших данных в оперативной памяти, Топол М., 2025.
   
   Платформа Apache Arrow фактически является стандартом ускоренной обработки табличных данных в памяти. Она поддерживает десятки языков программирования и все чаще служит основой для создания новых систем обработки данных и баз данных. В книге подробно описан принцип работы платформы и выделено множество разнообразных компонентов, которые пользователь Arrow может применять для ускорения или упрощения своего приложения. Опираясь на примеры кода, пояснения и схемы, вы научитесь интегрировать источники данных с библиотеками Python DataFrame, такими как pandas или NumPy, и использовать Arrow Flight для создания эффективных сервисов обработки данных.
Издание предназначено разработчикам и специалистам по анализу и обработке данных, желающим изучить возможности Apache Arrow с нуля, а также будет полезно инженерам, которые создают механизмы запросов и работают с данными.

Adobe Photoshop CC 2022, Мастер-класс, Тучкевич Е.И., 2022.
   
   В основу книги положена эффективная методика обучения дизайнеров, опробованная в учебных аудиториях. Последовательно в виде уроков рассмотрены основные инструменты, технологии и приемы обработки фотоизображений в программе Adobe Photoshop на примере версии СС 2022. Рассмотрены возможности палитры Properties (Свойства). Описаны методы создания коллажей, приемы реставрации старых фотографий, а также коррекция фигуры, гламурная ретушь, автоматизация, пакетная обработка файлов и многое другое. Особое внимание уделено работе с каналами, созданию и сохранению выделения, работе с векторными изображениями, коррекции и алгоритмам ретуши фотографий. При обучении рассматриваются реальные задачи, возникающие в процессе работы; выполняются коллажи в слоевой модели. В новом издании описаны нейронные фильтры, работающие на основе искусственного интеллекта, обновленные возможности работы с наборами служебных файлов, представленных отдельными палитрами.

Adobe Illustrator CC 2022, Мастер-класс, Тучкевич Е.И., 2022.
   
   В основу книги положена эффективная методика обучения дизайнеров, опробованная в учебных аудиториях. Последовательно в виде уроков рассмотрены основные инструменты, технологии и приемы построения для различных проектов в программе Adobe Illustrator на примере версии СС 2022. Особое внимание уделено созданию графики и техникам рисования в программе. Рассмотрены вопросы подготовки графики для Web или печати, в том числе прозрачных объектов. Описаны многочисленные способы трансформации объектов, использование графических стилей, кистей, узорных заливок, символов, эффектов и многое другое.

Математика и анализ данных с поддержкой MS Excel и языка R, Борисова Л.Р., Светлова Н.И., Седых И.Ю., 2023.
   
   Данное учебное пособие «Математика и анализ данных с поддержкой MS Excel и языка R» разработано для учебного и методического обеспечения организации и проведения учебного процесса по дисциплине «Математика и анализ данных» для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Гостиничное дело», «Государственное и муниципальное управление», «Политология», «Социология», «Туризм», «Управление персоналом» по программе подготовки бакалавра в соответствии с Федеральными государственными образовательными стандартами высшего образования последнего поколения.
В учебном пособии последовательно излагаются общие характеристики табличного процессора MS Excel и языка программирования R с дальнейшим применением их по мере изучения основных положений линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и математической статистики. Каждый раздел начинается с изложения теоретического материала, снабженного большим количеством решенных примеров разного уровня сложности. Решение примеров проводится традиционным способом, а также для основных типов задач приводится реализация решения в MS Excel и с использованием языка R. В каждом разделе находятся задачи для самостоятельного решения, ответы к которым приведены в конце пособия.
Пособие предназначено, в первую очередь, для студентов, обучающихся по программам академического бакалавриата, изучающих вышеперечисленные разделы математики, и стремящихся освоить современные инструментальные средства и их применение при решении задач. Также оно может быть рекомендовано для программ прикладного бакалавриата, при обучении слушателей бизнес-школ, колледжей, также для программ повышения квалификации и всем желающим приобрести основы математических знаний.

Математика и анализ данных с поддержкой MS Excel и языка R, Практикум, Часть 2, Борисова Л.Р., Седых И.Ю., Хрипунова М.Б., 2025.
   
   Данное учебное пособие «Математика и анализ данных с поддержкой MS Excel и языка R. Практикум. Часть 2» представляет собой заключительную часть практикумов учебно-методического комплекса учебных пособий, разработанных для учебного и методического обеспечения организации и проведения учебного процесса по дисциплине «Математика и анализ данных» для студентов, обучающимся по направлениям подготовки «Гостиничное дело», «Государственное и муниципальное управление», «Политология», «Социология», «Туризм», «Управление персоналом» по программе подготовки бакалавра в соответствии с Федеральными государственными образовательными стандартами высшего образования последнего поколения.
В учебном пособии последовательно излагаются общие характеристики табличного процессора MS Excel и языка программирования R с дальнейшим применением их по мере изучения основных положений теории вероятностей и математической статистики. Каждая глава начинается с кратного изложения основных теоретических сведений. Затем приводится большое количество решенных примеров разного уровня сложности. Решение для основных типов задач проводится традиционным способом, в MS Excel и с использованием языка R. В каждой главе находятся задачи для самостоятельного решения. Представлены типовые варианты контрольной и демонстрационные варианты экзаменационной работы.
Пособие предназначено, в первую очередь, для студентов, обучающихся по программам академического бакалавриата, изучающих вышеперечисленные разделы математики, и стремящихся освоить современные инструментальные средства и их применение при решении задач. Также оно может быть рекомендовано для программ прикладного бакалавриата, при обучении слушателей бизнес-школ, колледжей, также для программ повышения квалификации и всем желающим приобрести основы математических знаний.