Телеграм канал «Python | CMD»

🌎 3D Data Science with Python: Building Accurate Digital Environments with 3D Point Cloud Workflows (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 работать с облаками точек: загрузка, форматы, структуры данных для 3D;
🔵 фильтровать, прореживать и регистрировать облака, совмещая несколько сканов;
🔵 строить пространственные индексы — kd-дерево, воксельная сетка — для быстрого поиска;
🔵 сегментировать и классифицировать точки, в том числе методами машинного обучения;
🔵 восстанавливать поверхности и строить меши из облаков точек;
🔵 визуализировать 3D-данные и собирать воспроизводимый конвейер на Python.

"3D Data Science with Python" — книга о прикладной работе с трёхмерными данными: лидарные сканы, фотограмметрия, цифровые двойники пространств. Рассчитана на инженеров и аналитиков с опытом Python, выходящих за пределы табличных и плоских данных; геометрическая база желательна.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Container Security: Fundamental Technology Concepts That Protect Cloud Native Applications, 2nd Edition. Liz Rice. O'Reilly (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 понимать, из чего собрана изоляция контейнера: namespaces, cgroups, capabilities;
🔵 разбираться, почему контейнер — это не виртуальная машина, и где проходит граница доверия;
🔵 строить минимальные образы и снижать поверхность атаки;
🔵 настраивать неroot-контейнеры, seccomp и ограничение привилегий;
🔵 защищать цепочку поставки: сканирование образов, подписи, доверенные реестры;
🔵 разбираться в сетевой изоляции подов и безопасности рантайма.

"Container Security" — книга объясняет механику изоляции на уровне ядра Linux, а не перечисляет настройки: после неё понятно, от чего именно защищает каждая мера. Рассчитана на инженеров и DevOps, работающих с контейнерами и Kubernetes; базовое знакомство с Linux предполагается.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Bug Bounty Bootcamp: The Guide to Finding and Reporting Web Vulnerabilities. Vickie Li. No Starch Press (2021)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 выстраивать разведку: поиск поддоменов, скрытых эндпоинтов, картирование приложения;
🔵 находить и подтверждать XSS, SQL-инъекции, SSRF, IDOR, XXE, открытые редиректы;
🔵 разбирать логику аутентификации и сессий, искать обход контроля доступа;
🔵 работать с Burp Suite и вспомогательным инструментарием;
🔵 писать отчёт так, чтобы находку приняли: воспроизведение, влияние, оценка серьёзности;
🔵 выбирать программы и выстраивать процесс участия без выгорания.

"Bug Bounty Bootcamp" — книга ведёт от подготовки рабочего окружения до сдачи первого отчёта, с упором на процесс, а не только на список уязвимостей. Порог входа невысокий: нужны понимание HTTP и базовые навыки работы с терминалом. Всё описанное применимо строго в рамках правил конкретной программы bug bounty или на собственных стендах — выход за оговорённый скоуп лишает легальной защиты.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Build a Database Server: Learn how database systems work by following this guide to building your own (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 организовывать хранение на диске: страницы, буферный пул, формат записей;
🔵 реализовывать журнал упреждающей записи и восстановление после сбоя;
🔵 писать менеджер транзакций с блокировками и уровнями изоляции;
🔵 строить индексы на B-дереве и использовать их при выполнении запросов;
🔵 разбирать SQL, планировать выполнение и реализовывать операторы;
🔵 обслуживать сетевых клиентов и выполнять параллельные соединения.

"Build a Database Server" — обучение через постройку: система пишется с нуля, слой за слоем, и после каждого шага понятно, зачем он нужен. Рассчитана на разработчиков с опытом, готовых писать много кода; предполагается уверенное владение выбранным языком и понимание структур данных. Практическая отдача не в собственной СУБД, а в том, что после книги поведение настоящих баз перестаёт выглядеть магией.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Red Hat Certified Engineer (RHCE) Ansible Automation Study Guide: In-Depth Guidance and Practice (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 настраивать управляющий узел, инвентари и подключение к управляемым хостам;
🔵 писать плейбуки: задачи, переменные, факты, условия и циклы;
🔵 применять модули для управления пакетами, службами, файлами, пользователями и хранилищем;
🔵 структурировать автоматизацию через роли и коллекции;
🔵 работать с шаблонами Jinja2 и шифровать секреты через Ansible Vault;
🔵 отрабатывать формат практического экзамена под ограничение по времени.

"RHCE Ansible Automation Study Guide" — подготовка к конкретному экзамену Red Hat, где всё оценивается по работающим результатам на стенде, а не по тестам. Предполагается уровень RHCSA: уверенная работа с RHEL в командной строке. Как введение в Ansible книга годится, но структура подчинена экзаменационным целям — темы вне программы сертификации в неё не входят.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Mastering ASP.NET Core 10: Web Applications Made Easy with the Biggest Update Yet (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 строить сервисы на minimal API и контроллерах, понимая разницу подходов;
🔵 работать с внедрением зависимостей, конфигурацией и конвейером middleware;
🔵 обращаться к данным через Entity Framework Core и управлять миграциями;
🔵 настраивать аутентификацию, авторизацию и защиту эндпоинтов;
🔵 выбирать модель рендеринга — Razor Pages, MVC, Blazor — под задачу;
🔵 покрывать код тестами, контейнеризовать приложение и разворачивать его.

"Mastering ASP.NET Core 10" — материал привязан к десятой версии платформы, что существенно: конфигурация и шаблоны проектов в ASP.NET Core заметно менялись от выпуска к выпуску. Рассчитана на C#-разработчиков, знакомых с основами языка, но не с веб-стеком .NET. Подзаголовок про «самое крупное обновление» — маркетинговая формулировка издателя; содержательно это системное руководство по текущей версии фреймворка.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Model to Meaning: How to Interpret Statistical Models with R and Python (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 переводить коэффициенты моделей в содержательные, объяснимые величины;
🔵 строить предсказания на типичных и контрастных сценариях (прогнозы при заданных значениях);
🔵 оценивать и визуализировать предельные эффекты предикторов;
🔵 работать с взаимодействиями и нелинейными членами без ошибок интерпретации;
🔵 корректно доносить неопределённость — доверительные интервалы, а не одни точечные оценки;
🔵 воспроизводить один и тот же анализ в R и Python.

"Model to Meaning" — книга не про то, как обучить модель, а про то, как объяснить, что она говорит: разрыв между коэффициентами и содержательным выводом здесь и есть предмет. Рассчитана на аналитиков и исследователей, уже строящих регрессии, но затрудняющихся с интерпретацией. Код параллельно на R и Python.

🗄 Получить курс

Python | CMD