Телеграм канал «Python | CMD»

🌎 Machine Learning Systems: Principles and Practices of Engineering Artificially Intelligent Systems (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Проектировать ML systems architecture: training pipelines, serving infrastructure, feedback loops для production AI; 🔵 Обеспечивать reliability и scalability: model monitoring, A/B testing, canary deployments для stable ML services; 🔵 Оптимизировать performance: latency reduction, throughput optimization, resource utilization для cost-effective inference; 🔵 Решать data challenges: feature stores, data versioning, drift detection для maintaining model quality; 🔵 Внедрять MLOps practices: automation, reproducibility, collaboration между data scientists и engineers. "Machine Learning Systems" 2025 года — systems engineering perspective на ML, выходящий за пределы model training. Книга показывает, что production ML — это 10% modeling, 90% engineering: от data pipelines до monitoring dashboards. Real-world challenges и solutions. Для ML engineers, software engineers entering ML, и tech leads, которые понимают, что Jupyter notebook с 95% accuracy — это не продукт, а prototype, и нужен systematic approach к building reliable, maintainable ML systems serving millions users. 🗄 Получить курс Python | CMD

Возвращение легенды: самый востребованный вебинар Зерокодера про Perplexity AI снова пройдёт в ноябре. На бесплатном занятии ребята покажут, как: – Собрать презентацию, визуал, игру и текст с помощью Perplexity; – Экономить ресурсы, заменяя целую команду инструментов всего одним ИИ; – Получать идеи для монетизации ИИ прямо в процессе работы; – Настроить рабочие процессы с помощью Perplexity так, чтобы он реально ускорял решение задач. Все участники получат готовый гайд с набором промптов, который сделает вашу работу и повседневные задачи проще и интереснее. Бонус: в конце практикума расскажем, как получить годовую подписку Perplexity Pro бесплатно (обычная стоимость — $240). P.S. Это специальный повтор вебинара от экспертов по Perplexity. Жмите на ссылку и успевайте зарегистрироваться!

🌎 Generating Creative Images With DALL-E 3: Create accurate images with effective prompting for real-world applications (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Овладеть prompt engineering для DALL-E 3: structure, keywords, style modifiers для precise image generation; 🔵 Создавать professional visuals: marketing materials, product mockups, concept art через iterative prompting; 🔵 Применять advanced techniques: composition control, lighting direction, artistic styles для creative outputs; 🔵 Оптимизировать workflows: batch generation, variation exploration, prompt templates для productivity; 🔵 Интегрировать в applications: API usage, content moderation, copyright considerations для commercial use. "Generating Creative Images With DALL-E 3" 2024 года — practical guide по text-to-image generation с latest OpenAI model. Книга показывает, как effective prompting transforms DALL-E 3 из toy в professional tool для designers, marketers, creators. От basics до advanced prompt crafting. Для creative professionals, content creators и businesses, которые хочет leverage AI для visual content creation, понимающих что right prompts — это skill, unlocking DALL-E's full potential для producing stunning, accurate imagery для real-world applications без traditional design software mastery. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 Open Source Observability: Disaggregating the Observability Stack for Scale, Cost, and Flexibility (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Строить observability stack из open-source компонентов: Prometheus, Grafana, Loki, Tempo для vendor-independent monitoring; 🔵 Реализовывать disaggregated architecture: separation of concerns между metrics, logs, traces для scalability; 🔵 Оптимизировать costs: storage tiering, retention policies, sampling strategies для petabyte-scale observability; 🔵 Интегрировать distributed tracing: OpenTelemetry instrumentation, correlation, context propagation для microservices debugging; 🔵 Масштабировать infrastructure: high-availability deployments, federation, multi-tenancy для enterprise observability. "Open Source Observability" 2025 года — blueprint для построения enterprise-grade observability без vendor lock-in и astronomical costs. Книга показывает, как disaggregating stack даёт flexibility для scaling каждого компонента independently. От architecture design до production operations. Для platform engineers, SRE teams и organizations, которые понимают, что commercial observability platforms стоят fortune при scale, и хочет building powerful, customizable monitoring infrastructure на open-source foundation с full control над data и costs. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 Apache Polaris: The Definitive Guide: Enriching Apache Iceberg Data Lakehouses with an Open Source Catalog (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Управлять data lakehouse через Apache Polaris: metadata management, catalog services для Apache Iceberg tables; 🔵 Реализовывать multi-engine access: Spark, Trino, Flink integration с unified catalog для interoperability; 🔵 Обеспечивать governance: access control, auditing, data lineage для compliant data infrastructure; 🔵 Оптимизировать table operations: compaction, partitioning evolution, schema updates через Polaris management; 🔵 Масштабировать catalog: high-availability, performance tuning, multi-cloud deployments для enterprise data platforms. "Apache Polaris: The Definitive Guide" 2025 года — authoritative resource по open-source catalog, revolutionizing data lakehouse management. Книга показывает, как Polaris enriches Apache Iceberg с centralized metadata management и governance capabilities. От architecture до production best practices. Для data engineers, platform architects и teams, building modern data lakehouses, которые понимают, что unified catalog — это missing piece для truly open, interoperable data infrastructure, enabling multiple engines working seamlessly с shared metadata layer. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 AWS Cloud Projects: Strengthen your AWS skills through practical projects, from websites to advanced AI applications (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Разрабатывать real-world AWS solutions: static websites на S3/CloudFront, serverless APIs с Lambda/API Gateway; 🔵 Строить data pipelines: ETL workflows с Glue, analytics с Athena, visualization через QuickSight; 🔵 Реализовывать AI/ML projects: SageMaker model training, Rekognition image analysis, Comprehend NLP applications; 🔵 Деплоить containerized apps: ECS/EKS orchestration, CI/CD pipelines, infrastructure as code с CDK/CloudFormation; 🔵 Оптимизировать costs и security: billing alerts, IAM best practices, Well-Architected Framework principles. "AWS Cloud Projects" 2024 года — hands-on guide через portfolio of progressively complex AWS projects. Книга учит AWS не через теорию сертификаций, а через building actual solutions: от simple до advanced. Project-based learning с real architectures. Для cloud practitioners, developers и aspiring solutions architects, которые понимают, что best way to learn AWS — это building projects, making mistakes, iterating, получая practical experience с AWS services в realistic scenarios, готовясь к real-world cloud challenges. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 Vibe Coding: The Future of Programming (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Применять AI-assisted coding: GitHub Copilot, cursor-based development, prompt engineering для accelerated development; 🔵 Адаптироваться к новым paradigms: declarative intent, natural language specifications, code generation workflows; 🔵 Балансировать human creativity и AI automation: code review, quality assurance, architectural decisions в AI era; 🔵 Оптимизировать collaboration: pair programming с AI, context sharing, iterative refinement для productivity boost; 🔵 Navigating future skills: что останется важным для developers, когда AI пишет код, career adaptation strategies. "Vibe Coding" 2025 года — провокационный взгляд на будущее software development в эпоху generative AI. Книга исследует, как меняется роль программиста: от typing code к orchestrating AI, от syntax mastery к problem formulation. Не dystopian "AI replaces developers", а realistic evolution programming craft. Для forward-thinking developers, tech leads и всех, кто понимает, что coding landscape radically transforming, и хочет не просто survive, но thrive в мире, где AI — это copilot, а developer — это architect идей. 🗄 Получить курс Python | CMD