Телеграм канал «Python | CMD»

🌎 Security Automation with Python: Practical Python solutions for automating and scaling security operations (2025)

❔ Чему вы научитесь:

🔵 Взаимодействию с API SIEM и SOAR систем для автоматического обогащения инцидентов;

🔵 Парсингу фидов Threat Intelligence (VirusTotal, MISP) и анализу индикаторов компрометации (IoC);

🔵 Написанию скриптов для автоматического реагирования на сетевые угрозы (Incident Response);

🔵 Созданию кастомных инструментов сканирования уязвимостей и аудита с использованием Scapy и Nmap;

🔵 Разработке ботов для оповещения ИБ-команды в Slack/Teams в режиме реального времени.

"Security Automation with Python" — это книга о том, как превратить рутину Security Operations Center (SOC) в эффективный код. Когда атаки происходят со скоростью машин, защищаться вручную бессмысленно. Вы научитесь использовать Python как мультитул, чтобы снять с аналитиков задачу "кликать по алертам" и позволить им сфокусироваться на реальном хантинге за угрозами (Threat Hunting), многократно масштабируя возможности вашей команды ИБ.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Ghidra Software Reverse-Engineering for Beginners, 2nd Edition: Master the art of debugging, from understanding code to mitigating threats (2025)

❔ Чему вы научитесь:

🔵 Эффективной навигации по интерфейсу декомпилятора и дизассемблера Ghidra;

🔵 Статическому и динамическому анализу вредоносного ПО (Malware Analysis) без исходного кода;

🔵 Пониманию низкоуровневых архитектур (x86/x64, ARM) и вызовов операционной системы;

🔵 Написанию собственных скриптов на Python/Java для автоматизации реверсинга сложных бинарников;

🔵 Патчингу исполняемых файлов и обходу базовых техник анти-отладки (Anti-Debugging).

"Ghidra Software Reverse-Engineering for Beginners" — это билет в элитарный клуб реверс-инженеров, использующих мощнейший open-source инструмент от АНБ США. Второе издание обновлено для современных угроз и учит этичному хакингу: вы поймете, как препарировать вирусы, находить zero-day уязвимости в закрытом ПО и понимать логику работы черных ящиков. Это магия превращения непонятного набора байтов в читаемый C-подобный код.


🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Hands-On Machine Learning with C++, 2nd Edition: Build, train, and deploy end-to-end machine learning and deep learning pipelines (2025)

❔ Чему вы научитесь:

🔵 Интеграции C++ API популярных фреймворков (LibTorch/PyTorch, TensorFlow) в production-код;

🔵 Оптимизации инференса (Inference) нейросетей для работы в условиях жесткого реального времени;

🔵 Написанию кастомных высокопроизводительных алгоритмов машинного обучения с нуля;

🔵 Ускорению матричных вычислений с использованием GPU (CUDA) и многопоточности (OpenMP);

🔵 Развертыванию AI-моделей на Edge-устройствах и встраиваемых (Embedded) системах с ограниченной памятью.

"Hands-On Machine Learning with C++" — это книга, разрушающая монополию Python в машинном обучении. Когда речь заходит о высокочастотном трейдинге, беспилотных автомобилях или AAA-играх, задержки (latency) Python недопустимы. Это руководство для инженеров, которым нужно не просто "натренировать модель в ноутбуке", а заставить ИИ работать с максимальной производительностью на "голом железе".

🗄 Получить курс

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