автордың кітабына ұқсайтындар Теоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и data science
Python для сетевых инженеров. Автоматизация сети, программирование и DevOps
·
Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python
·
Глубокое обучение на Python. 2-е межд. издание
·
Объектно-ориентированный Python
·
Масштабируемые данные. Лучшие шаблоны высоконагруженных архитектур
·
Математика для DATA SCIENTIST. Анализ данных и математическое моделирование (путеводитель)
·
Алгоритмы на практике
·
Грокаем технологию Биткоин
·
Английский для айтишников. Tech English: Язык программистов и IT-специалистов
·
Как вытащить из данных максимум: Навыки аналитики для неспециалистов
·
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
·
Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения
·
Безопасный DevOps. Эффективная эксплуатация систем
·
Гид по Computer Science
·
System Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью
·
Алгоритмы. С примерами на Python
·
Грокаем глубокое обучение с подкреплением
·
Как научиться проектировать базы данных и остаться в живых
·
Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных
·
Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
·