🔖 Designing Data-Intensive Applications
Автор: Martin Kleppmann

ℹ️ Про книгу:
Designing Data-Intensive Applications — це фундаментальний посібник для розробників, архітекторів і аналітиків даних, які працюють із системами великих даних.

Автор детально пояснює, як спроєктувати масштабовані, надійні та ефективні системи для роботи з даними.🎙

📌 Структура книги:

1️⃣ Основи систем роботи з даними:
➖Як працюють бази даних, обробка повідомлень і кешування.
➖Типи сховищ даних: SQL, NoSQL, key-value stores, графові бази даних.

2️⃣ Масштабування та узгодженість:
➖Розподілені системи, балансування навантаження, реплікація.
➖CAP-теорема, консенсус, алгоритми, такі як Raft і Paxos.

3️⃣ Обробка даних у реальному часі та аналітика:
➖Потокова обробка даних.
➖Технології, такі як Apache Kafka, Hadoop, Spark.

4️⃣ Інтеграція систем:
➖Архітектура ETL, обробка даних між різними системами.
➖Використання API, логів, черг повідомлень.

5️⃣ Проєктування надійних систем:
➖Виявлення помилок, відновлення після збоїв.
➖Тестування та безпека систем.

✨ Особливості:

Глибокий аналіз ключових технологій у роботі з великими даними.🥸

Порівняння систем, що використовуються в реальному світі (MongoDB, Cassandra, Redis, Kafka).📊

Практичні приклади та пояснення складних концепцій простою мовою.✏️

Книга є своєрідним довідником для проєктування розподілених систем.⚙️

💡 Рекомендації та кому підходить:

✔️ Архітекторам і розробникам, які створюють системи для великих обсягів даних.

✔️ Інженерам даних, які хочуть зрозуміти, як ефективно працювати з різними типами сховищ.

✔️ Студентам та дослідникам, які вивчають основи розподілених систем.

❓ Чому варто прочитати:

🟢 Це одна з найбільш повних книг із проєктування сучасних систем обробки даних.

🟢 Книга допоможе побудувати масштабовані та надійні додатки з використанням найкращих практик у галузі.


Designing Data-Intensive Applications — це маст-хев для кожного, хто працює у сфері розробки, науки про дані та обробки великих даних! ⚡️

🔖 AI Engineering – Building Applications eith Foundation Models (2024)
Автор: Chip Huyen

ℹ️ Опис:
Сучасні досягнення в галузі штучного інтелекту (ШІ) спростили створення AI-продуктів, перетворивши ШІ з вузької дисципліни на потужний інструмент розробки. У цій книзі авторка розглядає AI engineering – процес створення застосунків із використанням доступних моделей.🧠

📌 Структура книги:

1️⃣ Вступ до AI Engineering: Відмінності між AI та традиційним машинним навчанням, нові технологічні стеки.

2️⃣ Оцінювання моделей: Методи оцінки відкритих моделей та підходи AI-as-a-judge.

3️⃣ Розробка AI-застосунків: Покроковий процес розробки, від простих до складних методів.

4️⃣ Адаптація моделей: Техніки, такі як prompt engineering, RAG, fine-tuning та інші.

5️⃣ Оптимізація продуктивності: Подолання вузьких місць у затримках та вартості при використанні моделей.

6️⃣ Вибір ресурсів: Поради щодо вибору моделей, датасетів та метрик відповідно до потреб.

💡 Рекомендації:
Книга буде корисною для розробників AI-застосунків, інженерів з машинного навчання та всіх, хто цікавиться сучасними підходами до створення AI-продуктів.✔️

Про автора: Чіп Хюєн – фахівчиня з прискорення аналітики даних на GPU у Voltron Data, раніше працювала в Snorkel AI та NVIDIA, заснувала стартап з AI-інфраструктури, викладала курс "Machine Learning Systems Design" у Стенфорді. Авторка бестселера "Designing Machine Learning Systems".

🖥 O'REILLY

💡 Вітаємо з Новим роком, друзі-програмісти! 💡

2025 рік уже на порозі, і це чудова нагода подякувати вам за вашу підтримку та інтерес до нашого каналу "Книги програміста".👼

Ви — наша головна мотивація збирати найкращі книги, ресурси та знання у світі розробки, аналітики та технологій.

🚩 Нехай цей рік буде роком нових можливостей та звершень!

👍 Більше вдалих проєктів.
❔ Нових мов програмування та технологій, які ви підкорите.
👣 Цікавих книг, які змінять ваш підхід до коду.

Ми обіцяємо продовжувати ділитися з вами найкориснішими матеріалами для навчання та професійного розвитку.🔔

🥂 Бажаємо успішного коду, цікавих задач і багато часу для саморозвитку!

Дякуємо, що залишаєтесь із нами. До зустрічі у 2025 році!

🔖 Learning Data Science
Автори: Sam Lau, Joseph Gonzalez, Deborah Nolan

🔗 O'REILLY

Learning Data Science — це комплексний посібник, що охоплює всі етапи життєвого циклу науки про дані: від збору та обробки до аналізу й отримання висновків.⚙️

Книга призначена для початківців у сфері науки про дані, а також для тих, хто вже працює з даними та прагне поглибити свої знання.🟢

📌 Структура книги:

1️⃣ Життєвий цикл науки про дані:
Огляд основних етапів роботи з даними.
2️⃣ Формулювання питань та визначення обсягу даних:
Як правильно ставити дослідницькі запитання та визначати необхідні дані.
3️⃣ Збір та обробка даних:
Методи збору, очищення та підготовки даних для аналізу.
4️⃣ Аналіз та візуалізація даних: Інструменти та техніки для дослідження та представлення даних.
5️⃣ Моделювання та узагальнення результатів:
Побудова моделей та інтерпретація отриманих результатів.

💡 Особливості:

➖Практичний підхід: Книга містить реальні приклади та вправи для закріплення матеріалу.
➖Використання Python: Основна увага приділяється роботі з даними за допомогою мови програмування Python та бібліотеки pandas.
➖Універсальність: Підходить як для початківців, так і для фахівців, які бажають розширити свої знання.

❓ Кого зацікавить:

✔️Для студентів та викладачів: Як навчальний посібник для курсів з науки про дані.
✔️Для аналітиків та дослідників: Для покращення навичок роботи з даними та освоєння нових методів аналізу.
✔️Для всіх, хто цікавиться наукою про дані: Книга стане надійним путівником у світі даних та їх аналізу.

🔖 AI-Assisted Programming
Автор: Tom Taulli

O'Reilly Media

Книга AI-Assisted Programming надає практичні поради щодо використання інструментів штучного інтелекту на всіх етапах розробки програмного забезпечення: від збору вимог і планування до кодування, налагодження, тестування та документування.✏️

Автор розглядає як загальні мовні моделі (ChatGPT, Gemini, Claude), так і спеціалізовані системи для кодування (GitHub Copilot, Tabnine, Cursor, Amazon CodeWhisperer).⚠️

📌 Структура книги:

1️⃣ Новий світ для розробників: Еволюція та революція в програмуванні, переваги та недоліки використання генеративного ШІ, вплив на кар'єру розробників.
2️⃣ Як працюють технології AI-кодування:
Основні функції, відмінності між AI-асистентами та традиційними компіляторами, інтеграція з середовищами розробки.
3️⃣ Популярні AI-інструменти для розробки:
Огляд можливостей та випадків використання GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer та інших.
4️⃣ Використання загальних мовних моделей для кодування:
Як застосовувати ChatGPT, Gemini, Claude для написання коду, пояснення та конвертації між мовами.
5️⃣ AI у життєвому циклі розробки ПЗ:
Використання ШІ для збору вимог, планування, кодування, налагодження та тестування.
6️⃣ Інженерія запитів для розробки:
Як ефективно формулювати запити до AI-асистентів для отримання потрібного коду.
7️⃣ AI-асистування у рутинних завданнях:
Створення регулярних виразів, початкового коду, об'єктно-орієнтованих класів та GitHub Actions за допомогою ШІ.
8️⃣ Використання AI-інструментів з низьким та нульовим кодом:
Створення професійних інтерфейсів користувача без глибоких знань програмування.

⭐️ Особливості:

➖Практичний підхід: Книга пропонує реальні приклади та методології для інтеграції AI-інструментів у процес розробки.
➖Актуальність: Розглядаються найсучасніші інструменти та технології, що використовуються в індустрії.
➖Універсальність: Матеріал буде корисним як для початківців, так і для досвідчених розробників, які прагнуть підвищити свою продуктивність за допомогою ШІ.

💡 Рекомендації:

AI-Assisted Programming рекомендується всім, хто цікавиться сучасними підходами до розробки програмного забезпечення✔️ та бажає дізнатися, як ефективно використовувати 🧠-інструменти для покращення якості та швидкості написання коду.

🔖 Fundamentals of Data Engineering
Автори: Joe Reis, Matt Housley

🔗 O'Reilly

Ця книга є ідеальним гідом для тих, хто хоче зрозуміти основи інженерії даних. Вона охоплює ключові концепції та практики, необхідні для побудови масштабованих, надійних та ефективних data-пайплайнів. Автори пропонують системний підхід до управління даними, починаючи від збору і обробки до зберігання та аналізу.

🔍 Основні теми книги:

1️⃣ Концепції інженерії даних:
➖ Основи роботи з даними та їх трансформації.
➖ Архітектурні принципи створення пайплайнів.

2️⃣ Сучасні технології та інструменти:
➖ Використання хмарних платформ для зберігання та обробки даних.
➖ Огляд таких інструментів, як Kafka, Spark, Snowflake, Airflow.

3️⃣ Скалювання та оптимізація:
➖ Побудова масштабованих систем.
➖ Оптимізація обробки великих обсягів даних.

4️⃣ Практичний підхід:
➖ Кейси з реального життя, які демонструють, як впроваджувати ефективні data-пайплайни.

✨ Особливості книги:
- Чіткий і структурований підхід до навчання інженерії даних.
- Актуальні приклади, які базуються на реальних викликах у сфері управління даними.
- Пояснення ключових технологій, необхідних для роботи з сучасними data-системами.

💡 Рекомендації:
Ця книга підходить:
✔️ Початківцям, які хочуть отримати базові знання про інженерію даних.
✔️ Досвідченим інженерам, які прагнуть структурувати свої знання або вивчити нові інструменти.
✔️ Менеджерам, які хочуть краще розуміти, як будуються ефективні data-проєкти.

Fundamentals of Data Engineering — це обов’язковий посібник для всіх, хто хоче побудувати міцну базу у сфері роботи з даними та зрозуміти, як створювати інноваційні рішення для управління інформацією.⚙️

🔖 Designing Machine Learning Systems
Авторка: Chip Huyen

🖥 O'Reilly Media

У цій книзі авторка розглядає комплексний підхід до проєктування систем машинного навчання, які є надійними, масштабованими, підтримуваними та адаптивними до змінних умов і бізнес-вимог.☄️

📌 Основні теми книги:

➖ Інженерія даних: вибір правильних метрик для вирішення бізнес-завдань.
➖Автоматизація: розробка процесів для безперервної розробки, оцінки, впровадження та оновлення моделей.
➖Моніторинг: створення системи спостереження для швидкого виявлення та вирішення проблем моделей у продакшені.
➖Архітектура ML-платформи: розробка платформи, що обслуговує різні випадки використання.
➖Відповідальне ML: розробка етичних та відповідальних систем машинного навчання.

Книга містить практичні приклади та реальні кейси, що допоможуть інженерам та дослідникам у створенні ефективних ML-систем.🔥

🔖 Your AI Roadmap: Дії для розширення вашої кар'єри, фінансів та радості
Авторка: Джоан Пальмітер Бажорек

🖥 O'Reilly

У сучасну епоху штучного інтелекту (ШІ) багато професій зазнають змін, і необхідність забезпечити стабільність кар'єри та фінансів стає актуальною як ніколи. Книга "Your AI Roadmap" пропонує сучасний план дій для розвитку кар'єри та фінансової незалежності.

Поєднуючи поради щодо кар'єрного зростання та управління фінансами, авторка надає практичні рекомендації для досягнення успіху в епоху 🧠

📌 Основні теми книги:

➖Фінансова грамотність: Розуміння різниці між заощадженнями та інвестиціями, а також ефективне управління фінансами.
➖Адаптація до змін: Як успішно орієнтуватися в умовах нестабільності на ринку праці.
➖Постановка цілей: Використання клінічно перевірених методів для досягнення поставлених завдань.
➖Особистий бренд: Створення та розвиток професійної присутності в онлайн-просторі.
➖Нетворкінг: Сучасні підходи до розширення професійних зв'язків.
➖Фінансова незалежність: Триетапний рецепт досягнення фінансової свободи.

❓ Для кого ця книга?

Книга буде корисною для:
✔️ студентів,
✔️ випускників,
✔️ керівників,
✔️ підприємців,
... всіх, хто прагне адаптуватися до змін, спричинених розвитком ШІ, та забезпечити стабільність своєї кар'єри та фінансів.🕯

Забезпечте своє майбутнє в епоху ШІ разом із "Your AI Roadmap"! ☄️

🔖 Grokking Machine Learning
Автор:Luis Serrano

🖥 O'REILLY

— це книга яка пропонує просте та інтуїтивне введення в машинне навчання (ML). Книга відома своїм доступним стилем викладу і підходить для початківців, які хочуть зрозуміти основи машинного навчання без складних математичних формул чи програмування.💎

⭐️ Особливості структури книги:

🟢 Простий підхід:
- Книга пояснює принципи ML через практичні приклади та аналогії.
- Вона не передбачає попередніх знань у галузі математики чи програмування.
📌 Структура книги:
- Від простих концепцій до складніших алгоритмів: спочатку вводяться базові поняття (наприклад, лінійна регресія, класифікація), а потім розглядаються нейронні мережі та методи кластеризації.
- Кожна глава фокусується на одній концепції та містить зрозумілі пояснення, графіки та кроки.
✏️ Практичний фокус:
- Навчання базується на ідеях та візуалізаціях, які дозволяють зрозуміти, як працюють алгоритми ML, ще до їх програмування.
- Завдання в книзі допомагають читачу самостійно закріпити знання.

❓ Кому підійде:
- Тим, хто починає вивчати машинне навчання.
- Студентам і спеціалістам інших галузей, які хочуть зрозуміти ML.
- Тим, хто хоче розвинути інтуїтивне розуміння ключових концепцій перед заглибленням у код або математику.

📣 Основні теми:
➖ Що таке машинне навчання та як воно працює.
➖ Підходи до створення моделей (регресія, класифікація, кластеризація).➖ Основи нейронних мереж.
➖ Методи оцінювання моделей.
➖ Інтуїтивний огляд популярних алгоритмів ML (наприклад, дерево рішень, k-ближчі сусіди, градієнтний спуск).

Книга особливо популярна серед тих, хто шукає легкий та цікавий вхід у сферу машинного навчання.🙂

🔖 Prompt Engineering for Generative AI
Автори: Джон Берріман і Альберт Ціглер

🖥 O'Reilly Media

— це новаторська книга, яка надає читачам практичний підхід до створення ефективних підказок для великих мовних моделей (LLMs). Автори зосереджуються на глибокому розумінні того, як працюють мовні моделі, та як максимально використати їхній потенціал.

📌 Що ви дізнаєтесь із книги?

1️⃣ Основи роботи з LLMs
Як формуються підказки, що впливають на якість відповідей моделі? Ви отримаєте інструменти для точного управління мовною поведінкою моделей.

2️⃣ Типи підказок:
➖Zero-shot prompting — для завдань без прикладів.
➖Few-shot prompting — використання кількох прикладів для контексту.
➖Chain-of-thought prompting — техніка, яка дозволяє моделі "думати вголос" для складних рішень.

3️⃣ Практичні стратегії
Реальні сценарії використання:
- Генерація тексту.
- Автоматизація відповіді на запити.
- Використання API мовних моделей, таких як OpenAI.

4️⃣ Інструменти та платформи
Як використовувати OpenAI Playground, налаштовувати AI-асистентів і тестувати ваші підказки в реальному часі.

❓ Кому підійде ця книга?
Це видання стане ідеальним для:
✔️ Розробників, які працюють з AI-рішеннями.
✔️ Дослідників у сфері ШІ та обробки природної мови.
✔️ Менеджерів продуктів, які інтегрують LLMs у бізнес-процеси.
✔️ Новачків, які хочуть швидко оволодіти основами роботи з мовними моделями.

❓ Чому це важливо?

Prompt engineering — це мистецтво, яке дозволяє отримати максимум від великих мовних моделей. Це не лише про технічні навички, а й про творчий підхід до роботи з AI. У світі, де LLMs все більше інтегруються в різні галузі, книга допоможе вам залишатись на передовій технологій.🧠

Не пропустіть можливість покращити свої навички у взаємодії з AI!⚠️

🔖 Essential Math for Data Science
Автор: Томас Нілд

🖥 O'Reilly

— це книга, яка допоможе вам опанувати необхідні математичні основи для успішної роботи в галузі науки про дані та машинного навчання.👨‍💻

📌 Основні теми:

➖ Обчислення
➖ Ймовірність
➖ Лінійна алгебра
➖ Статистика

Книга демонструє, як ці математичні концепції застосовуються в таких техніках, як лінійна регресія, логістична регресія та нейронні мережі. Вона також містить практичні приклади з використанням Python, що робить матеріал більш доступним для розуміння та застосування.📱


Ця книга є чудовим ресурсом для тих, хто прагне зміцнити свої математичні знання для застосування в науці про дані та машинному навчанні.⚠️

📱 Відеоогляд книги

🔖 Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals
Автор: Cole Nussbaumer Knaflic

🖥 O’Reilly

— це книга, яка навчає фундаментальним принципам візуалізації даних та ефективної комунікації за їх допомогою. Авторка демонструє, як перетворити дані на переконливі історії, що резонують з аудиторією.❗️

📌 Основні теми книги:

➖ Важливість контексту: Розуміння аудиторії та мети презентації даних.

➖ Вибір ефективної візуалізації: Визначення найбільш підходящих типів графіків для різних ситуацій.

➖ Усунення зайвого: Видалення елементів, що відволікають, для покращення сприйняття інформації.

➖ Фокусування уваги: Спрямування уваги аудиторії на ключові аспекти даних.

➖ Дизайнерське мислення: Застосування принципів дизайну для створення привабливих та зрозумілих візуалізацій.

➖ Мистецтво сторітелінгу: Інтеграція даних у захоплюючі та інформативні історії.


Ця книга є незамінним ресурсом для професіоналів, які прагнуть покращити свої навички візуалізації даних та ефективної комунікації.💎

📱 Відеоогляд книги

🔖 Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition
Автори:Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf

🖥 O'Reilly

— це оновлене видання книги, яке глибоко занурюється у світ трансформерів та їх застосування в обробці природної мови (NLP).

Автори Льюїс Тунсталл, Леандро фон Верра та Томас Вулф, співзасновники Hugging Face, пропонують практичний підхід до навчання та масштабування великих моделей з використанням бібліотеки Hugging Face Transformers.

📌 Основні теми книги:

➖ Архітектура трансформерів: Детальний розгляд механізмів уваги та принципів роботи моделей трансформерів.

➖ Практичні завдання NLP: Реалізація задач класифікації тексту, розпізнавання іменованих сутностей та відповіді на запитання з використанням трансформерів.

➖ Мультимовне перенесення навчання:
Використання трансформерів для роботи з різними мовами та перенесення знань між ними.

➖ Оптимізація моделей:
Методи дистиляції, обрізки та квантизації для підвищення ефективності моделей та їх розгортання.

➖ Масштабування навчання: Навчання моделей з нуля та їх масштабування на декількох GPU та в розподілених середовищах.


Ця книга є незамінним ресурсом для дата-сайєнтистів та розробників ✔️, які прагнуть глибше зрозуміти трансформери та їх застосування в NLP.🤔

🔖 Kafka: The Definitive Guide
Автор:Tamer Khraisha

🖥 O'Reilly

— це вичерпний посібник про роботу з Apache Kafka, потужною платформою для обробки потоків даних у реальному часі.⚙️

✏️ Автори Неха Наркеде, Ґвен Шапіра та Тодд Палліно, експерти у сфері розподілених систем, пропонують детальний огляд архітектури Kafka та її застосувань.

📌 Основні теми книги:

➖ Архітектура Kafka:
Розуміння внутрішньої структури та компонентів Kafka, включаючи брокери, теми, партиції та реплікацію.

➖ Встановлення та налаштування:
Покрокові інструкції щодо розгортання Kafka, налаштування кластерів та забезпечення їхньої надійності.

➖ Продюсери та конс'юмери: Створення та налаштування продюсерів і конс'юмерів для ефективної передачі та отримання повідомлень.

➖ Обробка потоків: Використання Kafka Streams для побудови потужних додатків з обробки потоків даних у реальному часі.

➖ Забезпечення надійності та безпеки:
Методи забезпечення стійкості, відновлення після збоїв та захисту даних у Kafka.


Ця книга є незамінним ресурсом для розробників, архітекторів та адміністраторів ✔️, які прагнуть глибше зрозуміти Apache Kafka та ефективно використовувати її у своїх проєктах.😎

🔖 Essential Math for AI
Автор: Hala Nelson

🖥 O'Reilly

— це книга, яка надає фундаментальні математичні знання, необхідні для розуміння та розробки систем штучного інтелекту.🧠

Авторка пропонує практичний підхід до вивчення математики, зосереджуючись на реальних застосуваннях, а не на абстрактній теорії.☄️

📌 Основні теми книги:

➖ Регресія:
Методи аналізу залежності між змінними та побудови прогнозних моделей.

➖ Нейронні мережі:
Принципи роботи та навчання штучних нейронних мереж для вирішення різноманітних завдань.

➖ Оптимізація:
Техніки знаходження оптимальних рішень у задачах машинного навчання та штучного інтелекту.

➖ Зворотне поширення помилки (Backpropagation):
Алгоритм навчання нейронних мереж шляхом мінімізації похибки.

➖ Згортки (Convolution):
Операції, що використовуються в згорткових нейронних мережах, особливо в задачах комп'ютерного зору.

➖ Ланцюги Маркова:
Моделі, що описують системи, які переходять з одного стану в інший з певними ймовірностями.

🙂 Книга також містить додаткові Jupyter-ноутбуки з прикладами на Python та візуалізаціями, що допомагає краще зрозуміти матеріал.

Ця книга є чудовим ресурсом для інженерів, дата-сайєнтистів та студентів✔️, які прагнуть отримати міцну математичну базу для роботи в галузі штучного інтелекту.🧠

🔖 Generative Deep Learning: вчимося будувати моделі, що створюють новий контент
Автор: Девід Фостер

🖥 O'Reilly

У другому виданні книги "Генеративне глибоке навчання" Девід Фостер пропонує оновлений та розширений погляд на сучасні методи генеративного моделювання. Ця книга є вичерпним посібником для тих, хто прагне зрозуміти та застосовувати техніки генеративного глибокого навчання у своїх проектах.🥸

📌 Основні теми:

➖ Генеративно-змагальні мережі (GANs): Розуміння архітектури та навчання GANs для створення реалістичних зображень та інших даних.

➖ Автокодувальники (Autoencoders): Вивчення різних типів автокодувальників, включаючи варіаційні автокодувальники (VAEs), та їх застосування у генеративних задачах.

➖ Трансформери: Дослідження моделей на основі трансформерів, таких як GPT-3, та їх здатність генерувати текст та інші послідовності.

➖ Нормалізуючі потоки (Normalizing Flows): Огляд методів для моделювання складних розподілів даних.

➖ Практичні застосування: Реалізація генеративних моделей у реальних проектах, включаючи створення зображень, музики та тексту.


Книга містить численні приклади коду на Python з використанням бібліотек TensorFlow та PyTorch, що робить її цінним ресурсом для практикуючих інженерів та дослідників у галузі машинного навчання.🙂

❓ Для кого ця книга:

Ця книга призначена для інженерів з машинного навчання, дослідників та студентів✔️, які мають базові знання у глибокому навчанні та прагнуть розширити свої навички у сфері генеративних моделей.


"Генеративне глибоке навчання" Девіда Фостера є незамінним посібником для тих, хто прагне освоїти сучасні техніки генеративного моделювання та застосувати їх у практичних проектах.☄️

🔖 Data Engineering Design Patterns: Recipes for Solving the Most Common Data Engineering Problems
Автор: Бартосз Конечни

🖥 O'Reilly


У сучасному світі проєкти, пов'язані з даними, є невід'ємною частиною технічної екосистеми будь-якої організації. Проте багато інженерів з обробки даних стикаються з проблемами, які вже були вирішені раніше.🔍

Книга "Data Engineering Design Patterns" пропонує практичний підхід до розв'язання найпоширеніших проблем у цій галузі, зосереджуючись на аспектах, таких як завантаження даних, їх якість, ідемпотентність та інші.⚙️

📌 Основні теми книги:

⬇️ Завантаження даних (Data Ingestion): Розгляд різних підходів до завантаження даних, включаючи повне та інкрементальне завантаження, а також реплікацію даних.

🚩 Управління помилками (Error Management):
Методи обробки непроцесованих записів, дубльованих даних та запізнілих даних.

💎 Якість даних (Data Quality):
Підходи до забезпечення цілісності та точності даних у системах.

👀 Спостережуваність даних (Data Observability):
Моніторинг та відстеження стану даних у реальному часі для забезпечення їх надійності.

⭐️ Особливості книги:

Практичні приклади ✏️: Кожен шаблон містить опис проблеми, можливі рішення та їх наслідки, що допомагає зрозуміти застосування в реальних сценаріях.

Використання сучасних інструментів 🆕:
Розглядається впровадження шаблонів за допомогою таких інструментів, як Apache Airflow, Apache Spark, Apache Flink та Delta Lake.

Актуальність 🔄: Книга надає технологічно нейтральні рішення, які можна застосувати як у нових, так і в існуючих проєктах з обробки даних.

❓ Для кого ця книга:

Видання буде корисним для інженерів з обробки даних, архітекторів даних та всіх, хто працює над створенням надійних та ефективних систем обробки даних ✔️. Книга допоможе зрозуміти та впровадити перевірені шаблони проєктування для розв'язання поширених проблем у цій галузі.


Data Engineering Design Patterns Бартосза Конечни є незамінним посібником для тих, хто прагне вдосконалити свої навички в галузі обробки даних та застосувати ефективні рішення для найпоширеніших проблем у цій сфері.🥸

🔖 Deciphering Data Architectures: Choosing between a modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lake and Data Mesh
Автор: James Serra

🖥 O'Reilly

У сучасному світі обробки даних з'явилися нові архітектурні підходи, такі як Data Fabric, Data Lakehouse та Data Mesh, які пропонують альтернативи традиційним сховищам даних.⚙️

Ці нові архітектури мають свої переваги, але також викликають багато запитань та плутанини. У своїй книзі "Розшифровка архітектур даних" Джеймс Серра, архітектор рішень з великих даних та сховищ даних у Microsoft, надає детальний огляд цих архітектур, допомагаючи фахівцям з даних зрозуміти їхні сильні та слабкі сторони. Автор досліджує еволюцію сховищ даних та їхню інтеграцію з функціями озер даних, а також допомагає відрізнити реальні можливості Data Mesh від гіперболізованих обіцянок. Ця книга стане надійним ресурсом для вибору найбільш відповідної архітектури даних для ваших потреб 🙂

📌 Основні теми книги:

➖ Розуміння різних архітектур даних:
Отримайте практичне уявлення про сучасні підходи до зберігання та обробки даних

➖ Переваги та недоліки кожного підходу:
Дізнайтеся про сильні та слабкі сторони сучасних архітектур даних

➖ Від теорії до практики:
Навчіться відрізняти теоретичні концепції від реальних можливостей та обмежень

➖ Вибір оптимальної архітектури:
Зрозумійте, як обрати найкращий підхід для конкретних бізнес-випадків

➖ Відмінності між сховищами та озерами даних:
Опануйте ключові відмінності та сценарії використання

➖ Основні концепції архітектури даних:
Поглибте знання про фундаментальні принципи побудови систем зберігання та обробки даних

➖ Еволюція архітектур даних:
Досліджуйте історичний розвиток та характеристики різних підходів

➖ Проведення сесій з проектування архітектури:
Дізнайтеся про ключові аспекти організації та проведення сесій з проектування, формування команд та фактори успіху проектів

❓ Для кого ця книга:

✔️ Це видання буде корисним для архітекторів даних, інженерів з обробки даних, менеджерів проектів та всіх, хто зацікавлений у сучасних підходах до зберігання та обробки даних.
Книга допоможе зрозуміти складні концепції та прийняти обґрунтовані рішення щодо вибору оптимальної архітектури для конкретних потреб💡


Deciphering Data Architectures Джеймса Серри є незамінним посібником для тих, хто прагне розібратися в сучасних архітектурних підходах до обробки та зберігання даних, а також обрати найкраще рішення для своїх бізнес-задач☄️

🔖 Data Governance: The Definitive Guide
Автори: Evren Eryurek, Uri Gilad, Valliappa Lakshmanan, Anita Kibunguchy-Grant, Jessi Ashdown

🖥 O'Reilly

У сучасному світі, де обсяг даних стрімко зростає, а їхнє перенесення в хмару стає необхідністю, питання управління даними набуває критичної важливості. Книга "Управління даними: Вичерпний посібник" пропонує практичні рекомендації щодо впровадження та масштабування стратегій управління даними в організаціях. Автори детально розглядають, як люди, процеси та технології можуть співпрацювати для забезпечення надійності та ефективності використання даних 📊

📌 Основні теми книги:

➖ Стратегії управління даними:
Розробка політик та процесів, що забезпечують цілісність та доступність даних
➖ Переваги та виклики хмарних рішень:
Аналіз плюсів та мінусів перенесення управління даними в хмару
➖ Процеси управління даними:
Від збору та підготовки до безпосереднього використання даних
➖ Підтримка якості даних:
Методи постійного моніторингу та покращення якості інформації
➖ Управління потоковими даними:
Особливості роботи з даними, що надходять у реальному часі
➖ Захист даних:
Аспекти автентифікації, безпеки, резервного копіювання та моніторингу
➖ Формування культури даних:
Створення середовища, де дані є ключовим активом організації

❓ Для кого ця книга:
Це видання стане корисним для керівників інформаційних та безпекових підрозділів, аналітиків даних, інженерів ✔️ та всіх, хто прагне впровадити ефективні стратегії управління даними у своїй організації.
Книга допоможе зрозуміти складні концепції та надасть інструменти для реалізації на практиці.


"Управління даними: Вичерпний посібник" є незамінним джерелом знань для тих, хто прагне забезпечити надійність, безпеку та ефективність використання даних у своїй організації, особливо в умовах переходу до хмарних технологій 🔥

🔖 AI-Powered Search
Автори:Trey Grainger, Doug Turnbull, Max Irwin

🖥 O'REILLY

У сучасному світі ефективний пошук є однією з найскладніших задач для інженерів. Книга "Пошук на основі штучного інтелекту" пропонує глибокий посібник із побудови інтелектуальних пошукових систем, які автоматично навчаються на кожному оновленні контенту та взаємодії користувачів, забезпечуючи постійне покращення релевантності результатів📈

Автори детально розглядають сучасні методи, такі як семантичний пошук із використанням векторних уявлень, генерація відповідей на запитання за допомогою великих мовних моделей (LLMs), персоналізований пошук та інші передові техніки.

📌 Основні теми книги:

➖ Семантичний пошук:
Використання щільних векторних уявлень для покращення точності пошуку

➖ Генерація відповідей та узагальнень:
Інтеграція LLMs для надання точних відповідей на складні запитання

➖ Персоналізований пошук:
Аналіз поведінкових сигналів користувачів для налаштування результатів під індивідуальні потреби

➖ Навчання ранжуванню (Learning to Rank):
Реалізація моделей машинного навчання для покращення порядку результатів пошуку

➖ Гібридний та мультимодальний пошук:
Комбінування різних підходів для обробки різноманітних типів даних та запитів

❓ Для кого ця книга:

Це видання призначене для розробників програмного забезпечення та спеціалістів з обробки даних ✔️, які мають базові знання про технології пошукових систем і прагнуть впровадити сучасні 🧠-рішення у свої проекти


"Пошук на основі штучного інтелекту" є вичерпним посібником для тих, хто прагне створювати інтелектуальні пошукові системи, здатні автоматично покращуватися завдяки взаємодії з користувачами та оновленням контенту. Ця книга допоможе вам опанувати передові техніки та інструменти для розробки сучасних пошукових рішень 🔥