Телеграм канал «Python | CMD»

🌎 Machine Learning Platform Engineering: Build an internal developer platform for ML and AI systems (2026)

❔ Чему вы научитесь:

🔵 Проектированию и развертыванию Internal Developer Platform (IDP) для Data Science команд;

🔵 Автоматизации жизненного цикла ML-моделей (MLOps) от обучения до деплоя в Production;

🔵 Управлению инфраструктурой как кодом (IaC) с использованием Kubernetes и Terraform для AI-нагрузок;

🔵 Организации Feature Stores и Model Registries для версионирования и переиспользования артефактов;

🔵 Настройке мониторинга Data Drift и деградации моделей в реальном времени.

"Machine Learning Platform Engineering" — это инструкция по преодолению хаоса в ML-разработке. Книга учит создавать стандартизированные платформы (IDP), которые снимают инфраструктурную головную боль с дата-саентистов. Вы узнаете, как превратить разрозненные Jupyter-ноутбуки в надежные, масштабируемые конвейеры, позволяя бизнесу выкатывать AI-фичи в разы быстрее и без сбоев на проде.


🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Building Data Integration Solutions: Unifying Data for Enhanced Decision Making (2025)

❔ Чему вы научитесь:

🔵 Проектированию надежных ETL и ELT пайплайнов для современных Data Warehouses и Data Lakes;

🔵 Интеграции разрозненных источников данных (API, реляционные базы, потоки) в единое хранилище;

🔵 Использованию современных инструментов оркестрации (например, Apache Airflow или Dagster);

🔵 Обеспечению качества данных (Data Quality) и трансформации "сырых" логов в бизнес-метрики;

🔵 Оптимизации производительности и масштабируемости интеграционных решений при росте объемов информации.

"Building Data Integration Solutions" — это фундаментальное руководство для дата-инженеров, работающих на передовой бизнес-аналитики. Книга не привязывается к одному вендору, а учит архитектурным паттернам объединения зоопарка систем в единый "источник правды" (Single Source of Truth). Это мост между хаотичными терабайтами данных и прозрачными дашбордами, на которых топ-менеджмент принимает критические решения.


🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Introduction to Generative AI: Reliable, responsible, and real-world applications, 2nd Edition (2026)

❔ Чему вы научитесь:

🔵 Интеграции LLM в production-приложения через API (OpenAI, локальные open-source модели);

🔵 Реализации архитектуры RAG (Retrieval-Augmented Generation) с использованием векторных баз данных;

🔵 Оптимизации затрат на инференс и эффективному управлению контекстным окном;

🔵 Применению продвинутых методов Prompt Engineering для получения предсказуемых форматов данных;

🔵 Внедрению Guardrails для предотвращения галлюцинаций, защиты от prompt injections и обеспечения этичности AI.

"Introduction to Generative AI" — это трезвый взгляд на революцию нейросетей. Второе издание уходит от хайпа и фокусируется на инженерии: как заставить вероятностные языковые модели работать надежно, предсказуемо и безопасно в корпоративном секторе. Это must-read для разработчиков, которым нужно внедрить GenAI в продукт так, чтобы он приносил реальную пользу, а не придумывал несуществующие факты.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Learning Serverless Security: Hacking and Securing Serverless Cloud Applications on AWS, Azure, and Google Cloud (2026)

❔ Чему вы научитесь:

🔵 Аудиту и эксплуатации уязвимостей в бессерверных функциях (AWS Lambda, Azure Functions, GCP Cloud Functions);

🔵 Предотвращению инъекций (Event-data injections) через нестандартные триггеры и API Gateway;

🔵 Настройке гранулярных политик IAM и принципа наименьших привилегий (Least Privilege);

🔵 Защите цепочки поставок (Supply Chain) и управлению секретами в Serverless-окружении;

🔵 Мониторингу аномалий и реагированию на инциденты в эфемерных вычислительных средах.

"Learning Serverless Security" — это руководство по защите инфраструктуры, которой "не существует". Переход на Serverless избавляет от патчинга ОС, но открывает новые, неочевидные векторы атак. Эта книга учит мыслить как хакер в облачной среде, показывая, как злоумышленники эксплуатируют триггеры событий, и как архитекторам и ИБ-специалистам выстроить надежную защиту в AWS, Azure и GCP, где код выполняется миллисекунды.


🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Practical Playwright Test: Next-Generation Web Testing and Automation (2026)

❔ Чему вы научитесь:

🔵 Настройке и написанию стабильных E2E-тестов с использованием Playwright;

🔵 Работе с асинхронными событиями веба и автоматическим ожиданием (Auto-waiting) элементов;

🔵 Эмуляции мобильных устройств, геолокации и сетевых условий для кроссбраузерного тестирования;

🔵 Перехвату и мокированию (Mocking) сетевых запросов для изоляции фронтенда;

🔵 Интеграции тестов в CI/CD пайплайны с параллельным запуском и генерацией HTML-отчетов.

"Practical Playwright Test" — это прощание с нестабильными (flaky) тестами и болью Selenium. Книга погружает в инструмент нового поколения от Microsoft, который работает быстрее, надежнее и "понимает" современный реактивный веб. Это практический курс для QA-инженеров и разработчиков, желающих автоматизировать проверку качества так, чтобы тесты приносили уверенность в релизе, а не ночные дебаги упавших пайплайнов.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Learning Kotlin by building Android Applications: Explore the fundamentals of Kotlin while building real-world Android applications (2018)

❔ Чему вы научитесь:

🔵 Основам синтаксиса Kotlin: Null-безопасности, data-классам и функциям-расширениям;

🔵 Проектированию пользовательских интерфейсов Android с использованием XML-разметки;

🔵 Управлению жизненным циклом Activity и Fragment в классической Android-архитектуре;

🔵 Работе с фоновыми потоками и базовыми сетевыми запросами для загрузки данных;

🔵 Сохранению данных локально с использованием SQLite и SharedPreferences.

"Learning Kotlin by building Android Applications" — это классический учебник, зафиксировавший момент перехода Android-разработки с Java на Kotlin. Хотя книга описывает технологии 2018 года (до эпохи Jetpack Compose и корутин), она остается отличным тренажером для понимания фундаментальных концепций языка через создание реальных мобильных приложений. Идеально для тех, кому нужно поддерживать legacy-проекты или понять базовую философию Kotlin с нуля.


🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Data Contracts: Developing Production-Grade Pipelines at Scale (2026)

❔ Чему вы научитесь:

🔵 Внедрению Data Contracts для гарантии качества данных между продюсерами и консьюмерами;

🔵 Проектированию отказоустойчивых Data Pipelines на уровне Production;

🔵 Управлению эволюцией схем данных (Schema Evolution) без поломки downstream-процессов;

🔵 Автоматизации тестирования и валидации данных в рамках CI/CD;

🔵 Мониторингу SLA и индикаторов качества данных (DQI) в реальном времени.

"Data Contracts" — это манифест конца эпохи "мусор на входе, мусор на выходе". Книга решает главную боль современной инженерии данных: рассинхронизацию между разработчиками микросервисов и аналитическими командами. Это практическое руководство по созданию жестких контрактов, которые превращают хрупкие конвейеры данных в предсказуемые и масштабируемые системы уровня Enterprise.

🗄 Получить курс

Python | CMD