Телеграм канал «Python | CMD»

🌎 Practical Generative AI with ChatGPT, 2nd Edition (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 строить промпты осознанно: роль, контекст, ограничения, формат ответа;
🔵 применять few-shot и пошаговые рассуждения к задачам, где однострочный запрос не работает;
🔵 использовать модель для работы с текстом, кодом, таблицами и анализом документов;
🔵 обращаться к API OpenAI из своего кода и встраивать генерацию в рабочие процессы;
🔵 распознавать галлюцинации и выстраивать проверку результата;
🔵 учитывать ограничения по данным и конфиденциальности при работе с сервисом.

"Practical Generative AI with ChatGPT" — прикладной сборник сценариев: продуктивность, разработка, аналитика, творческие задачи. Технической подготовки почти не требует, но главы про API рассчитаны на тех, кто пишет код. Ограничение жанра стоит держать в голове: интерфейсы и модели меняются быстрее, чем выходят издания, поэтому ценность в подходах к формулированию задач, а не в конкретных примерах.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Scripting: Automation with Bash, PowerShell, and Python (2024)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 писать скрипты на трёх языках и понимать, какой уместнее под конкретную задачу;
🔵 автоматизировать работу с файлами, архивами и резервным копированием;
🔵 обрабатывать текст и логи: фильтрация, парсинг, извлечение нужных полей;
🔵 работать с объектным конвейером PowerShell и потоками в Bash;
🔵 собирать данные с веб-страниц и обращаться к API из скриптов;
🔵 запускать задачи по расписанию через cron и планировщик Windows.

"Scripting" — книга даёт сравнительный взгляд: одна и та же задача решается разными инструментами, и видно, где чья сильная сторона. Подойдёт админам и инженерам, работающим в смешанной среде Windows и Linux; глубокого знания языков не требуется, синтаксис вводится по ходу. Практический результат — набор рабочих скриптов под рутину вместо ручных повторяющихся действий.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Learning Modern C++ for Finance: Foundations for Quantitative Programming (2024)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 применять современный C++ — move-семантику, умные указатели, RAII — в вычислительном коде;
🔵 работать с шаблонами и алгоритмами STL для численных задач;
🔵 писать код, где важна точность вычислений с плавающей точкой;
🔵 реализовывать численные методы: интегрирование, оптимизацию, метод Монте-Карло;
🔵 профилировать и оптимизировать критичные по латентности участки;
🔵 распараллеливать вычисления средствами стандартной библиотеки.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Latency: Reduce delay in software systems (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 измерять задержку корректно: перцентили вместо средних, хвосты распределения;
🔵 находить источники задержки — очереди, блокировки, сетевые вызовы, сборка мусора;
🔵 применять теорию очередей к загрузке системы и понимать, почему latency растёт нелинейно;
🔵 разделять задержку по слоям: приложение, база, сеть, дисковый ввод-вывод;
🔵 бороться с эффектом медленного хвоста через хеджирование запросов, кэширование, батчинг;
🔵 задавать реалистичные SLO и понимать цену их ужесточения.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection (2024)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 готовить временные ряды: ресемплинг, пропуски, скользящие окна, масштабирование;
🔵 строить прогнозные модели на LSTM, GRU и свёрточных архитектурах в PyTorch;
🔵 работать с многомерными рядами и внешними признаками;
🔵 решать задачи классификации последовательностей и детекции аномалий;
🔵 корректно валидировать модели во времени, без утечки будущего в обучение;
🔵 подбирать гиперпараметры и сравнивать результат с классическими бейзлайнами.

"Deep Learning for Time Series Cookbook" — формат рецептов: каждая задача разбирается отдельным блоком с готовым кодом на PyTorch. Рассчитана на аналитиков и ML-инженеров, знакомых с Python и основами нейросетей, но не работавших с временными рядами. Отдельная ценность — акцент на подготовке данных и схеме валидации, где на рядах чаще всего и ломаются модели.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Web Development Career Master Plan (2024)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 ориентироваться в ролях: фронтенд, бэкенд, фулстек — и в требованиях к каждой;
🔵 выстраивать порядок изучения технологий вместо хаотичного набора курсов;
🔵 собирать портфолио и проекты, которые действительно смотрят на собеседованиях;
🔵 готовиться к техническим интервью и разбирать типовые этапы найма;
🔵 понимать процессы в команде: Git-флоу, код-ревью, работа с задачами;
🔵 планировать рост после найма — от джуна к senior-позиции.

"Web Development Career Master Plan" — книга не о синтаксисе, а о карьерной траектории: что учить, в каком порядке и как это конвертировать в работу. Рассчитана на новичков и тех, кто меняет профессию; предварительной подготовки не требует, но и заменой учебникам по коду не является. Полезна как карта местности перед стартом — снимает вопрос «с чего начинать и что дальше».

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 x64 Assembly Language Step-by-Step: Programming with Linux (2024)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 понимать устройство памяти, регистров и адресации в архитектуре x86-64;
🔵 писать и собирать программы на NASM под Linux, отлаживать их в gdb;
🔵 работать с системными вызовами напрямую, без libc;
🔵 разбираться в соглашениях о вызовах и раскладке стека при вызове функций;
🔵 читать дизассемблированный вывод компилятора и соотносить его с исходным кодом;
🔵 связывать ассемблерные процедуры с кодом на C.

"x64 Assembly Language Step-by-Step" — материал строится от архитектуры процессора: сначала разбирается, как устроено железо, и только потом появляются инструкции. Порог входа низкий — предыдущий опыт программирования желателен, но не обязателен, темп неспешный и подробный. Практическая отдача не в написании боевого кода на ассемблере, а в понимании, что происходит под высокоуровневым языком: это база для реверс-инжиниринга, отладки и низкоуровневой оптимизации.

🗄 Получить курс

Python | CMD