Телеграм канал «Python | CMD»

MySQL Crash Course: A Hands-on Introduction to Database Development (2023)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 Написанию точных SQL-запросов (SELECT, JOIN, GROUP BY) для фильтрации и агрегации сложных массивов данных;
🔵 Проектированию надежных реляционных схем с учетом правил нормализации для исключения избыточности;
🔵 Использованию индексов для кардинального ускорения поиска информации в многомиллионных таблицах;
🔵 Созданию хранимых процедур (Stored Procedures) и триггеров для инкапсуляции бизнес-логики на стороне сервера;
🔵 Управлению транзакциями (ACID), блокировками и настройке прав доступа для обеспечения безопасности хранилища.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 C++ Memory Management: Write leaner and safer C++ code using proven memory-management techniques (2025)

❔ Чему вы научитесь:
Вы освоите передовые методы управления ресурсами в современном C++, которые позволяют полностью избавиться от утечек памяти, зависших указателей и непредсказуемого поведения приложений. Руководство подробно разбирает практическое применение RAII, работу со стандартными умными указателями, механизмы малой оптимизации строк (SSO) и создание специализированных аллокаторов. Вы научитесь детально анализировать профиль памяти с помощью диагностических утилит и организовывать эффективную работу с объектами в мультипоточной среде.

"C++ Memory Management" — это практическое руководство для C++-разработчиков, стремящихся писать легкий, быстрый и максимально надежный код. Пособие обучает осознанному подходу к выделению ресурсов на стеке и в куче, помогая создавать устойчивые приложения для высоконагруженных бэкендов, геймдева и системного программирования.

🗄 Получить курс

Python | CMD

Появился новый провайдер LLM - SaveRouter: лёгкий и выгодный доступ к Fable 5 и Opus 4.8 🧠

Самые современные модели Anthropic стали доступны и без лимитов.

$50 на тестирование — каждому пользователю Telegram Premium при регистрации

Скидка 70% всем, кто зарегистрируется до 23:59 UTC 24.07 (3:00am по Мск)

• Лучший вариант для OpenClaw, Hermes и других AI-агентов
• Совместимость с Anthropic API: Claude Code, Cursor, Cline, aider — подключение за 2 минуты

👉 svrtr.org

🌎 Data Pipelines with Apache Airflow: Orchestration for data and AI, 2nd Edition (2026)

❔ Чему вы научитесь:
Вы пройдете путь от создания простых направленных ациклических графов (DAG) до проектирования сложных продуктовых конвейеров обработки данных и машинного обучения. Второе издание глубоко погружает в актуальные возможности Apache Airflow, включая динамическую генерацию задач, применение современных провайдеров, использование операторов для AI-нагрузок и настройку вычислений в Kubernetes. Вы научитесь организовывать непрерывное тестирование, мониторинг и масштабирование дата-инфраструктуры в облачных средах.

"Data Pipelines with Apache Airflow" — это главное руководство по оркестрации данных для дата-инженеров, MLOps-специалистов и архитекторов. Книга обучает построению отказоустойчивых, легко поддерживаемых процессов, превращая хаотичные скрипты в строго структурированную экосистему, готовую к беспрепятственной интеграции с современными ИИ-платформами.


🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Mastering OpenStack, 3rd Edition: Implement the latest techniques for designing and deploying an operational, production-ready private cloud (2024)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 Проектировать отказоустойчивую архитектуру частного облака (Private Cloud) с использованием сервисов Nova, Glance и Keystone;
🔵 Настраивать сложную программно-определяемую сеть (SDN) через Neutron для изоляции трафика тенантов;
🔵 Интегрировать OpenStack с распределенными системами хранения данных (Ceph) для обеспечения высокой доступности (HA) блочного и объектного хранилища;
🔵 Оптимизировать гипервизоры (KVM/QEMU) для достижения максимальной производительности виртуальных машин;
🔵 Использовать инструменты автоматизации (Ansible, Kolla) для развертывания, обновления и траблшутинга гигантских кластеров без даунтайма.

"Mastering OpenStack" — это тяжелая артиллерия для системных архитекторов, которым нужно построить собственный AWS внутри корпоративного дата-центра. Третье издание фокусируется на создании production-ready инфраструктуры (IaaS). Книга детально разбирает подводные камни эксплуатации одной из самых сложных open-source систем в мире, помогая избежать фатальных ошибок при масштабировании вычислительных мощностей до тысяч узлов.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Elastic Stack 8.x Cookbook: Over 80 recipes to perform ingestion, search, visualization, and monitoring for actionable insights (2024)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 Разворачивать и масштабировать отказоустойчивые кластеры Elasticsearch версии 8.x;
🔵 Настраивать эффективные конвейеры сбора и трансформации логов с использованием Logstash и легковесных агентов Beats;
🔵 Создавать интерактивные дашборды в Kibana для визуализации бизнес-метрик и системной телеметрии;
🔵 Внедрять алгоритмы машинного обучения для автоматического поиска аномалий в непрерывных потоках данных;
🔵 Обеспечивать безопасность стека (Role-Based Access Control, TLS) и управлять жизненным циклом индексов (ILM) для экономии дискового пространства.

"Elastic Stack 8.x Cookbook" — это сборник готовых прагматичных решений для DevOps-инженеров и специалистов по данным. Восьмая версия стека ELK принесла множество архитектурных изменений (особенно в части безопасности и производительности), и эта книга помогает быстро адаптироваться к новым стандартам. Вы научитесь превращать хаос неструктурированных логов из сотен микросервисов в стройную систему мониторинга и observability Enterprise-уровня.

🗄 Получить курс

Python | CMD

Vector Databases: A Practical Introduction (2026)

❔ Чему вы научитесь:
Вы погрузитесь в устройство и применение векторных баз данных, ставших технологическим фундаментом для современных ИИ-приложений. Руководство подробно разбирает процессы создания векторных представлений (embeddings), алгоритмы приближенного поиска ближайших соседей (ANN) и методы индексирования многомерных данных. Вы научитесь эффективно интегрировать векторные хранилища с большими языковыми моделями (LLM) для создания мощных систем генерации с дополненной выборкой (RAG) и реализации семантического поиска в реальном времени.

🗄 Получить курс

Python | CMD