😰 Введение в статистическое обучение с примерами на языке Python

Здесь простым и понятным языком разбирается весь спектр методов статистического обучения — от базовых моделей до продвинутых подходов, которые применяются в реальных задачах анализа данных.

Материал охватывает линейную и полиномиальную регрессию, классификацию, методы повторной выборки, отбор признаков и регуляризацию, сплайны и локальные модели, обобщённые аддитивные подходы, деревья решений, метод опорных векторов и кластеризацию. Отдельное внимание уделено нейронным сетям, анализу выживаемости и множественной проверке гипотез.

Теория постоянно подкрепляется практикой: разбираются реальные кейсы и решения с использованием Python, без абстрактных формул ради формул.

Подойдёт как специалистам, которые уже работают со статистикой и хотят углубить понимание, так и тем, кто готов применять продвинутые методы статистического обучения для анализа собственных данных.

#books

⭐️ Как правильно собрать требования для создания надёжных и масштабируемых решений?

В видеопроекте Road to Highload Евгений Ширанков, руководитель платформенных сервисов в Яндекс 360, на основе практических примеров разбирает, как формировать функциональные и нефункциональные требования, какие ловушки часто встречаются и как их избежать, чтобы создавать надёжные и масштабируемые решения.

Road to Highload — это цикл видео от Яндекс 360 о том, как строятся системы, которыми ежедневно пользуются миллионы людей и тысячи компаний. Здесь говорят о highload и отказоустойчивости не по учебникам, а на основе многолетнего опыта разработки.

Смотрите проект, чтобы узнать, как создаются одни из крупнейших облачных сервисов в России

➕ Сайт проекта
➕ VK Видео
➕ Ютуб

⌨️ Рецепты чистого кода

Здесь подход выходит далеко за рамки привычного «чистого кода» и фокусируется на том, как находить точки улучшения и понимать, к чему эти изменения приведут в реальном продукте.

Речь идёт о практиках, которые напрямую влияют на надёжность, развитие и долгую жизнь системы — и со временем начинают реально окупаться.

В основе — проверенные рецепты для JavaScript, PHP, Python, Java и других языков, применимые к крупным проектам. По ходу разбора затрагиваются фундаментальные вещи: читаемость и связность кода, тестируемость, безопасность, расширяемость, а также «запахи» кода и понятные способы их устранения.

📌 Отличный ориентир для тех, кто хочет не просто писать код, а строить системы, которые переживут рост, изменения и время.

#books

💻 Журнал Хакер Июль 2025

#pentest #books