Телеграм канал «Python | CMD»

🌎 Classic Computer Science Problems in Python. David Kopec

❔ Чему вы научитесь:
🔵 реализовывать поиск: BFS, DFS, A* и восстановление пути;
🔵 решать задачи удовлетворения ограничений — раскраска карты, расстановка, головоломки;
🔵 работать с графами: минимальное остовное дерево, кратчайшие пути;
🔵 применять генетические алгоритмы к задачам оптимизации;
🔵 писать k-means и простую нейросеть с нуля, без фреймворков;
🔵 разбирать состязательный поиск с отсечением альфа-бета для игр.

"Classic Computer Science Problems in Python" — классические алгоритмы разбираются не как теория, а как рабочий код на Python, который читатель пишет сам. Рассчитана на практикующих разработчиков без формального CS-образования; требуется уверенное владение Python, включая типизацию и generic-типы.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Efficient Node.js (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 понимать устройство event loop и его фаз, чтобы не блокировать основной поток;
🔵 профилировать приложение: CPU-профили, флеймграфы, снимки кучи;
🔵 находить утечки памяти и разбираться в работе сборщика мусора V8;
🔵 выносить тяжёлые вычисления в worker threads и дочерние процессы;
🔵 работать с потоками и обратным давлением при обработке больших объёмов данных;
🔵 масштабировать сервис через cluster и следить за латентностью под нагрузкой.

"Efficient Node.js" — книга о том, где именно Node теряет производительность и как это измерить, а не о том, как написать первый сервер. Рассчитана на бэкенд-разработчиков, у которых приложение уже в проде и упирается в задержки или потребление памяти; знание JavaScript и асинхронной модели предполагается. Практический результат — навык доказательной оптимизации: сначала профиль, потом правка.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Think Stats: Exploratory Data Analysis, 3rd Edition. Allen B. Downey (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 работать с распределениями через PMF, CDF и функции плотности;
🔵 проверять гипотезы вычислительными методами вместо таблиц критериев;
🔵 оценивать параметры и строить доверительные интервалы через ресемплинг;
🔵 исследовать связи переменных: корреляция, регрессия, множественные модели;
🔵 анализировать временные ряды и данные выживаемости;
🔵 доводить анализ от сырого набора данных до проверяемого вывода на Python.

"Think Stats" — статистика подаётся через код: вместо вывода формул читатель пишет симуляцию и видит результат. Порог входа низкий по математике, но требуется уверенный Python; материал строится на реальных наборах данных, а не на учебных примерах. Подход особенно удобен программистам, которым проще понять перестановочный тест через цикл, чем через аналитическое доказательство.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Mastering Linux Security and Hardening: A practical guide to protecting your Linux system from cyber attacks, 3rd Edition (2023)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 закрывать доступ: политика паролей, sudo, sudoers, отказ от прямого root-входа;
🔵 настраивать межсетевой фильтр через nftables и firewalld;
🔵 работать с SELinux и AppArmor — от режима логирования до собственных политик;
🔵 шифровать разделы и файлы, использовать LUKS и настраивать целостность файловой системы;
🔵 выстраивать аудит и разбор логов, отслеживать подозрительную активность;
🔵 сканировать систему на уязвимости и приводить конфигурацию к требованиям CIS-бенчмарков.

"Mastering Linux Security and Hardening" — практическое руководство с примерами для семейств Ubuntu и RHEL: команды и конфигурации даются под обе ветки. Рассчитана на администраторов и DevOps-инженеров, уверенно работающих с Linux; вводных глав про терминал здесь нет. Практический результат — сервер, приведённый к проверяемому базовому уровню защищённости, а не набор разрозненных мер.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Engineering Leadership: The Hard Parts: Navigating Chaos to Build Teams That Deliver. Juan Pablo Buriticá, James Turnbull. O'Reilly, 1-е издание (2026)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 распознавать симптомы организационного хаоса и доходить до его причин, а не гасить пожары;
🔵 задавать направление и техническую стратегию, устойчивую к смене приоритетов;
🔵 собирать команду, которая работает в условиях неопределённости, и растить её навыки;
🔵 доводить продукт до релиза, когда процессов и ресурсов не хватает;
🔵 работать с бюджетом, затратами и вендорами;
🔵 выстраивать принятие технических решений и подбирать метрики, полезные при хаосе.

"Engineering Leadership: The Hard Parts" — авторы прямо оспаривают допущение большинства книг о менеджменте: что читатель работает в стабильной организации с внятными процессами. Здесь исходная точка обратная — роли размыты, приоритеты меняются ежедневно. Аудитория — новые инженерные менеджеры, директора и техлиды без формальной власти. Первая половина посвящена роли лидера и команде, вторая — доставке софта; готового рецепта наведения порядка книга не обещает.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Windows Security Internals: A Deep Dive into Windows Authentication, Authorization, and Auditing. James Forshaw (2024)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 разбирать модель безопасности Windows: SID, токены доступа, дескрипторы, ACL;
🔵 понимать проверку доступа изнутри — как ядро принимает решение о разрешении;
🔵 работать с олицетворением, привилегиями и уровнями целостности;
🔵 разбирать аутентификацию: NTLM, Kerberos, взаимодействие с Active Directory;
🔵 исследовать систему через PowerShell-модуль NtObjectManager;
🔵 читать журнал аудита и понимать, что именно попадает в события безопасности.

"Windows Security Internals" — книга уровня внутреннего устройства: автор работает в Project Zero, и материал написан с позиции исследователя, а не администратора. Порог входа высокий — нужны опыт с Windows на системном уровне и понимание работы ОС. Практическая отдача для обеих сторон: защитникам — понимание, почему конфигурация даёт доступ, исследователям — база для поиска логических уязвимостей в рамках легальных работ и bug bounty.


🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Designing Electronics That Work: Real-World Hardware Development (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 вести проект от требований к схеме, прототипу и серийному изделию;
🔵 выбирать компоненты с оглядкой на доступность, допуски и жизненный цикл;
🔵 проектировать питание: развязка, земляные слои, тепловой расчёт;
🔵 разводить платы с учётом целостности сигналов и требований ЭМС;
🔵 закладывать в конструкцию тестируемость и производственные ограничения (DFM/DFT);
🔵 отлаживать реальное железо и разбирать причины отказов.

"Designing Electronics That Work" — книга о разнице между схемой, которая работает на столе, и устройством, которое работает всегда и в серии. Рассчитана на инженеров и продвинутых любителей, знающих основы электроники: базовые законы и работу компонентов здесь не объясняют. Ценность — в накопленном производственном опыте: типовые ошибки, из-за которых прототип не превращается в изделие, и способы их избежать на этапе проектирования.

🗄 Получить курс

Python | CMD