Не только владение определенными методами и практиками, но и умение применять их там, где это действительно имеет значение, отличает хорошего специалиста по данным от выдающегося. Эта книга для тех, кто хочет выйти за рамки учебных примеров и научиться строить проекты, приносящие ощутимую ценность бизнесу.

▪️ text-effects.colorion.co — Текстовые эффекты CSS с подсказками от ИИ.
▪️ sespulse.dev — Самостоятельная панель управления с открытым исходным кодом для Amazon SES.
▪️ apifinder.io — Бесплатный каталог общедоступных API.
▪️ tirreno.com — Платформа безопасности с открытым исходным кодом.
▪️ opentui.com — Библиотека пользовательского интерфейса для создания терминалов.

В ходе изучения вы познакомитесь с популярными фреймворками (LangChain и Llamalndex) и различными архитектурными приемами разработки ИИ-ассистентов, получите знания о принципах работы с большими языковыми моделями, промт-инжиниринге и способах эффективного управления ими. Для практического применения в книге подробно разбирается создание чат-ботов для популярных платформ: Telegram и ВКонтакте, это позволит вам самостоятельно проектировать и внедрять ИИ-ассистентов в свои бизнес-процессы. Также даны рекомендации по получению бесплатного доступа к некоторым языковым моделям для реализации ИИ-ассистентов на практике.

Практическое руководство MSD превращает сложные собеседования в предсказуемый процесс. Вы получаете 5-шаговую схему эффективного прохождения интервью и разбор 7 реальных кейсов (лента новостей, мессенджер, YouTube, Google Drive, трейдинговая платформа и др.), позволяющих проектировать архитектуру клиента, API, офлайн-режим, кэширование и масштабируемость. Здесь вы найдете готовые шаблоны, trade-off’ы и шпаргалки — всё, чтобы уверенно проходить интервью в топ-компаниях и расти от мидла до стафф+.

Python — идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для data science» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования и анализа данных в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке принятия решений.
Познакомьтесь с богатым набором встроенных структур данных Python для выполнения основных операций, а также о надежной экосистемы библиотек с открытым исходным кодом для data science, включая NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib и другие. Научитесь загружать данные в различных форматах, упорядочивать, группировать и агрегировать датасеты, а также создавать графики, карты и другие визуализации. На подробных примерах стройте реальные приложения, в том числе: службу такси, использующую геолокацию, анализ корзины для определения товаров, которые обычно покупаются вместе, а также модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции.

Сделайте код-ревью продуктивным, вызывающим положительные эмоции процессом, каким он и должен быть. Неважно, проверяют ваш код или же вы проверяете чью-то работу, получите продуманные инструкции, которые помогут избежать напряженных дебатов, неплодотворных придирок и узких мест — всего того, чего мы привычно ждем от код-ревью.