Телеграм канал «Python | CMD»

🌎 Artificial Intelligence for Cybersecurity: Develop AI approaches to solve cybersecurity problems in your organization (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Применять машинное обучение для обнаружения угроз: классификация малвари, детекция аномалий, фишинг-анализ через AI-модели; 🔵 Автоматизировать реагирование на инциденты: threat hunting, приоритизация алертов, automated response для быстрой защиты; 🔵 Анализировать поведение пользователей: UEBA, выявление инсайдерских угроз, профилирование активности через ML; 🔵 Предсказывать атаки: анализ векторов угроз, прогнозное моделирование, threat intelligence через AI; 🔵 Внедрять AI-решения: интеграция с SIEM, обучение моделей на реальных данных, избежание ложных срабатываний. "Artificial Intelligence for Cybersecurity" 2024 года — практическое руководство по применению искусственного интеллекта для решения проблем кибербезопасности в организациях. Книга показывает как AI трансформирует защиту: от ручного анализа логов к автоматическому обнаружению сложных атак в реальном времени. Конкретные подходы и кейсы применения. Для специалистов по безопасности, SOC-аналитиков и технических руководителей, которые понимают что современные киберугрозы слишком сложны и многочисленны для чисто ручной обработки, и AI становится необходимым инструментом для выживания в гонке вооружений с атакующими. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 The Definitive Guide to Data Integration: Unlock the power of data integration to efficiently manage, transform, and analyze data (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Проектировать стратегии интеграции данных: ETL vs ELT, batch vs streaming, data mesh для корпоративных нужд; 🔵 Работать с разнородными источниками: API интеграция, базы данных, файлы, SaaS-системы для единой картины данных; 🔵 Трансформировать данные: очистка, обогащение, нормализация, качество данных для надёжной аналитики; 🔵 Строить data pipelines: orchestration, мониторинг, обработка ошибок для устойчивых процессов интеграции; 🔵 Выбирать инструменты: сравнение платформ, open-source vs commercial, облачные сервисы для оптимального решения. "The Definitive Guide to Data Integration" 2024 года — исчерпывающее руководство по объединению данных из множества источников в единую систему для анализа. Книга систематизирует подходы, паттерны и инструменты интеграции данных в современном технологическом ландшафте. От концепций до реализации. Для дата-инженеров, архитекторов данных и BI-специалистов, которые борются с разрозненными данными в десятках систем и понимают что качественная аналитика начинается с правильной интеграции, превращающей хаос источников в структурированные, надёжные данные для принятия решений. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 AI & Data Scientist Roadmap ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Выстраивать пошаговый learning path от основ математики до production ML-систем; 🔵 Осваивать ключевые технологии стека: Python, NumPy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch; 🔵 Понимать, когда применять классический ML, глубокое обучение или статистические методы; 🔵 Структурировать знания в Computer Vision, NLP, рекомендательных системах и reinforcement learning; 🔵 Строить карьеру от junior до senior позиций, понимая требования рынка и gaps в навыках. "AI & Data Scientist Roadmap" — ваш навигатор в мире data science, где легко потеряться среди сотен технологий. Roadmap помогает избежать хаотичного обучения и фокусироваться на том, что действительно нужно для решения бизнес-задач. Идеально для начинающих, кто хочет системного входа в профессию, и практиков, планирующих развитие. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 AI-Native Software Delivery: Proven Practices to Produce High-Quality Software Faster (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Интегрировать AI в SDLC: code generation, automated testing, code review для ускорения разработки; 🔵 Применять AI-инструменты: GitHub Copilot, automated refactoring, intelligent debugging для productivity boost; 🔵 Оптимизировать CI/CD с AI: predictive analytics, failure detection, optimization recommendations для надёжных pipelines; 🔵 Обеспечивать качество: AI-powered code analysis, security scanning, technical debt detection для maintainable кода; 🔵 Измерять эффективность: metrics, ROI assessment, team adoption для успешного AI adoption. "AI-Native Software Delivery" — практические методы использования AI для ускорения разработки высококачественного ПО. Проверенные подходы AI integration в delivery процессы. Для tech leads и команд разработки, внедряющих AI-assisted workflows. 🗄 Получить курс Python | CMD

☄️ Забудь про сложности! Бери готовое! Устал слушать про «сложный рынок» и «долгосрочные горизонты»? Хочешь просто брать рабочие схемы и применять? ✔️ Именно этим мы и занимаемся каждый день: • Горячие сливы с курсов по трейдингу и аирдропам — только конкретика, никакой воды. • Готовые связки для заработка здесь и сейчас. Бери и повторяй. • Сигналы и мониторинг трендовых монет (TON, SOL, мемкоины) — объясняем куда и почему. • Всё — максимально коротко и по делу. Никаких часовых лекций. Мы не учим «философии рынка». Мы даем инструменты для быстрых действий. Потому что крипта — это про возможности, а не про скучную теорию. 🖥 Лови момент: Сливкин Здесь платят знаниями, а не обещаниями

🌎 Kubernetes Anti-Patterns: Overcome common pitfalls to achieve optimal deployments and a flawless Kubernetes ecosystem (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Избегать типичных ошибок K8s: неправильные resource limits, misconfigured probes, security gaps для надёжных deployments; 🔵 Оптимизировать конфигурации: pod design, namespace organization, RBAC для production-grade кластеров; 🔵 Решать проблемы scaling: избежание bottlenecks, proper autoscaling, cluster sizing для optimal performance; 🔵 Обеспечивать безопасность: избежание privileged containers, network policies, secrets management для защищённых систем; 🔵 Упрощать операции: избежание over-engineering, monitoring best practices для maintainable infrastructure. "Kubernetes Anti-Patterns" — систематический разбор типичных ошибок в K8s и их решений. Learn from mistakes других для flawless ecosystem. Для K8s-администраторов и platform engineers, строящих production кластеры. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 Optimized Computer Programming With C#10 And .NET 6: Dive into Advanced Strategies for Crafting Lightning-Fast, Resilient Applications with C# 10.0 and .NET 6 (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Оптимизировать производительность C#: избежание boxing, Span, stackalloc для zero-allocation кода; 🔵 Применять advanced C# 10: file-scoped namespaces, global usings, record structs для чистого кода; 🔵 Работать с async эффективно: ValueTask, ConfigureAwait, async streams для scalable приложений; 🔵 Профилировать и диагностировать: memory profiling, CPU analysis, GC tuning для выявления bottlenecks; 🔵 Строить resilient системы: retry patterns, circuit breakers, graceful degradation для fault tolerance. "Optimized Computer Programming With C#10 And .NET 6" — продвинутые стратегии написания быстрого и устойчивого кода на C# 10 и .NET 6. Для experienced .NET-разработчиков, оптимизирующих performance-critical приложения. 🗄 Получить курс Python | CMD