Телеграм канал «Python | CMD»

🌎 Node.js Projects: Building Real-World Web Applications and Backend APIs (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Создавать real-world Node.js проекты: web applications, REST APIs, microservices для практического portfolio; 🔵 Работать с Express.js: routing, middleware, authentication для backend development; 🔵 Интегрировать базы данных: MongoDB, PostgreSQL, Redis для data persistence и caching; 🔵 Реализовывать современные практики: async/await, error handling, testing для production-ready кода; 🔵 Деплоить приложения: Docker, cloud platforms, CI/CD для завершённых проектов. "Node.js Projects" — project-based руководство по построению реальных web-приложений и backend API на Node.js. Hands-on подход от разработки до deployment. Для Node.js-разработчиков, создающих практическое портфолио. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 Fundamentals of DevOps and Software Delivery: A Hands-On Guide to Deploying and Managing Software in Production (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Понимать DevOps принципы: culture, automation, measurement, sharing для эффективной delivery; 🔵 Строить CI/CD pipelines: automated testing, deployment, rollback strategies для continuous delivery; 🔵 Управлять инфраструктурой: Infrastructure as Code, configuration management, containerization для reproducible environments; 🔵 Мониторить production: logging, metrics, alerting, incident response для operational excellence; 🔵 Обеспечивать надёжность: deployment patterns, resilience, disaster recovery для stable systems. "Fundamentals of DevOps and Software Delivery" — hands-on руководство по основам DevOps от deployment до management в production. Практический подход к software delivery. Для разработчиков и ops, начинающих DevOps journey. 🗄 Получить курс Python | CMD

🎄 Новый год - идеальный момент перезапустить себя. Не “с понедельника”. Не “когда будет время”. А сейчас. 🔥 Мы собрали Telegram-каналы, где только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇 🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data 🖥 Python: t.me/pythonl 🖥 Linux: t.me/linuxacademiya 🖥 C++ t.me/cpluspluc 🖥 Docker: t.me/DevopsDocker 🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii 🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec 👣 Golang: t.me/Golang_google 🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml 🖥 Javascript: t.me/javascriptv 🖥 C#: t.me/csharp_ci 🖥 Java: t.me/javatg 🖥 Базы данных: t.me/sqlhub 👣 Rust: t.me/rust_code 🤖 Робототехника: t.me/vistehno 💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi 📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.

🌎 Hands-On Microservices with JavaScript: Build scalable web applications with JavaScript, Node.js, and Docker (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Разрабатывать микросервисы на JavaScript: service decomposition, API design, inter-service communication; 🔵 Применять Node.js для microservices: Express, async patterns, event-driven architecture для distributed систем; 🔵 Контейнеризировать с Docker: containerization, orchestration, deployment для scalable infrastructure; 🔵 Реализовывать service patterns: API gateway, service discovery, circuit breakers для resilient систем; 🔵 Масштабировать приложения: load balancing, horizontal scaling, monitoring для production workloads. "Hands-On Microservices with JavaScript" — практическое построение scalable web-приложений через микросервисную архитектуру на JavaScript/Node.js. Для JavaScript-разработчиков, переходящих к distributed systems. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 Artificial Intelligence for Cybersecurity: Develop AI approaches to solve cybersecurity problems in your organization (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Применять машинное обучение для обнаружения угроз: классификация малвари, детекция аномалий, фишинг-анализ через AI-модели; 🔵 Автоматизировать реагирование на инциденты: threat hunting, приоритизация алертов, automated response для быстрой защиты; 🔵 Анализировать поведение пользователей: UEBA, выявление инсайдерских угроз, профилирование активности через ML; 🔵 Предсказывать атаки: анализ векторов угроз, прогнозное моделирование, threat intelligence через AI; 🔵 Внедрять AI-решения: интеграция с SIEM, обучение моделей на реальных данных, избежание ложных срабатываний. "Artificial Intelligence for Cybersecurity" 2024 года — практическое руководство по применению искусственного интеллекта для решения проблем кибербезопасности в организациях. Книга показывает как AI трансформирует защиту: от ручного анализа логов к автоматическому обнаружению сложных атак в реальном времени. Конкретные подходы и кейсы применения. Для специалистов по безопасности, SOC-аналитиков и технических руководителей, которые понимают что современные киберугрозы слишком сложны и многочисленны для чисто ручной обработки, и AI становится необходимым инструментом для выживания в гонке вооружений с атакующими. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 The Definitive Guide to Data Integration: Unlock the power of data integration to efficiently manage, transform, and analyze data (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Проектировать стратегии интеграции данных: ETL vs ELT, batch vs streaming, data mesh для корпоративных нужд; 🔵 Работать с разнородными источниками: API интеграция, базы данных, файлы, SaaS-системы для единой картины данных; 🔵 Трансформировать данные: очистка, обогащение, нормализация, качество данных для надёжной аналитики; 🔵 Строить data pipelines: orchestration, мониторинг, обработка ошибок для устойчивых процессов интеграции; 🔵 Выбирать инструменты: сравнение платформ, open-source vs commercial, облачные сервисы для оптимального решения. "The Definitive Guide to Data Integration" 2024 года — исчерпывающее руководство по объединению данных из множества источников в единую систему для анализа. Книга систематизирует подходы, паттерны и инструменты интеграции данных в современном технологическом ландшафте. От концепций до реализации. Для дата-инженеров, архитекторов данных и BI-специалистов, которые борются с разрозненными данными в десятках систем и понимают что качественная аналитика начинается с правильной интеграции, превращающей хаос источников в структурированные, надёжные данные для принятия решений. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 AI & Data Scientist Roadmap ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Выстраивать пошаговый learning path от основ математики до production ML-систем; 🔵 Осваивать ключевые технологии стека: Python, NumPy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch; 🔵 Понимать, когда применять классический ML, глубокое обучение или статистические методы; 🔵 Структурировать знания в Computer Vision, NLP, рекомендательных системах и reinforcement learning; 🔵 Строить карьеру от junior до senior позиций, понимая требования рынка и gaps в навыках. "AI & Data Scientist Roadmap" — ваш навигатор в мире data science, где легко потеряться среди сотен технологий. Roadmap помогает избежать хаотичного обучения и фокусироваться на том, что действительно нужно для решения бизнес-задач. Идеально для начинающих, кто хочет системного входа в профессию, и практиков, планирующих развитие. 🗄 Получить курс Python | CMD