📚 Coding Interview Patterns: Nail Your Next Coding Interview (2024) ✍️ Авторы: Alex Xu, Shaun Gunawardane Это не просто очередной сборник задач — это гайд по выживанию на собесе, где: ✔️ Разбирают, что реально ищет интервьюер, а не просто заставляет тебя вспоминать, что делает O(log n) ✔️ Есть 101 задача с подробными решениями, чтобы ты не просто «зубрил», а реально понимал ✔️ Более 1000 схем и картинок, чтобы даже графы перестали пугать Внутри — все ключевые шаблоны. Автор будто собрал все кошмары программиста за ночь перед собесом — и превратил в учебник, после которого даже «напиши LRU-кеш с нуля» звучит не так страшно. 🔗 Скачать 📲 Мы в MAX 👉 @bfbook

📚 Работа с MySQL, MS SQL Server и Oracle в примерах, 2-е издание (2025) ✍️ Автор: Святослав Куликов Книга посвящена практике использования SQL для решения типичных задач. Она не рассматривает теорию реляционных БД — ты сразу переходишь к хардкору. 🔥 В книге тебя ждет: 3 СУБД, 50 примеров, 129 задач, более 500 запросов с пояснениями и комментариями. От SELECT * до поиска кратчайшего пути в ориентированном графе. Никакой теории, только схемы и код, много кода. 👉 Будет полезно тем, кто: — когда-то изучал базы, но многое забыл; — имеет опыт работы с одной СУБД, но хочет быстро переключиться на другую; — хочет в предельно сжатые сроки научиться писать типичные SQL-запросы. 🔗 Скачать 📲 Мы в MAX 👉 @bfbook

📚 Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications (2022) ✍️ Автор: Chip Huyen Chip Huyen в своей книге не просто рассказывает, как собирать ML-системы, а учит думать итерациями: от данных и метрик до деплоя и мониторинга. Она показывает, что ML — это не про «магическую модель», а про жизненный цикл: данные, фичи, пайплайны, MLOps и мониторинг — всё как в нормальной инженерии, только с более хитрым дебагом. 👀 В книге ты найдёшь: — как выбрать правильные метрики; — как автоматизировать переобучение моделей, чтобы не бегать вручную после каждого апдейта данных; — как мониторить прод; — как сделать твой ML-продукт не просто «умным», а живучим и масштабируемым. Идеальна для тех, кто уже понял, что «ML — это не нейронки, а архитектура вокруг них». 🔗 Скачать 📲 Мы в MAX 👉 @bfbook