Путь инженера-программиста: развитие навыков для успешной карьеры

Полное обновленное руководство по SQL. Это отличное пособие для освоения SQL, популярного языка программирования для управления реляционными базами данных. Здесь материалы, объясняющие базовые и продвинутые концепции SQL, разработку баз данных, защиту данных и интеграцию с другими языками программирования. Книга подходит как новичкам, так и опытным разработчикам. Есть все, чтобы овладеть созданием запросов, научиться обрабатывать большие объемы данных и решать практические задачи. 7 книг внутри: • «Начало работы с SQL» • «Разработка реляционных баз данных» • «Написание SQL-запросов» • «Защита данных» • «Программирование с помощью SQL» • «Работа с расширенными типами данных в SQL» • «Оптимизация базы данных» Об авторах Аллен Дж. ТЕЙЛОР — ветеран компьютерной индустрии с 40-летним стажем и автор более 40 книг. Он читает лекции по астрономии, базам данных и инновациям по всему миру, преподает разработку баз данных и Crystal Reports. Ричард БЛЮМ трудится сетевым и системным администратором более 35 лет. Он автор нескольких книг по Linux для настоящих фанатов этой системы и ведет онлайн-курсы по программированию. «Исчерпывающее руководство от Тейлора и Блюма охватывает весь спектр работы с SQL — от базовых концепций до продвинутых техник программирования и оптимизации. Модульная структура книги позволяет использовать ее и как учебник для новичков, и как справочник для опытных специалистов. Настольная книга для каждого, кто серьезно работает с базами данных». — Илья Масандилов, руководитель разработки Yandex GO для бизнеса (более 20 лет в IT)

Разобраться в ИИ — проще, чем кажется. И полезнее, чем вы думаете. Нейросети уже используются в работе, учебе и повседневной жизни. Они пишут тексты, создают изображения, помогают находить информацию и принимать решения. Но большинство пользователей до конца не понимают, как они работают и где им можно доверять. Как устроены нейросети? Чем отличаются разные ИИ-сервисы? И почему даже умный ИИ может ошибаться? В этой книге вы узнаете: · простыми словами о том, что такое нейросети и как они работают; · какие ИИ-инструменты существуют (ChatGPT, Алиса AI, Gemini и другие) и чем они отличаются; · где ИИ действительно помогает и в каких ситуациях может ошибаться; · какие ошибки допускают нейросети и почему это происходит; · как использовать ИИ в работе и повседневных задачах. Эта книга — не про сложные технологии. Это про понимание: как устроен ИИ, где он полезен и как использовать его с пользой, а не наугад.

Excel кажется сложным лишь до тех пор, пока его не объяснят доступно и последовательно. Эта книга создана именно для того, чтобы все стало понятно, — без «воды», без нагромождения терминов и без ощущения, что вы случайно оказались на лекции по высшей математике. Благодаря книге вы: • Научитесь работать в Excel с нуля и уверенно ориентироваться в программе. • Освоите формулы и функции для автоматического выполнения расчетов. • Сможете анализировать большие объемы данных. • Изучите построение диаграмм и наглядных визуализаций. • Разберетесь в современных возможностях Excel, включая встроенный искусственный интеллект. Excel перестанет восприниматься как сложная и перегруженная таблица и станет удобным помощником в работе с данными, расчетах и решении повседневных задач!

Результат работы с ИИ напрямую зависит от того, как сформулирован запрос. Эта книга научит писать понятные и точные промпты для разных задач — от текстов и учебы до анализа информации и повседневных дел. Вы познакомитесь с популярными ИИ-ассистентами (ChatGPT, Perplexity, DeepSeek и другими) и поймете, как правильно взаимодействовать с ними. Вы узнаете, как формулировать задачи, уточнять ответы и получать нужный результат без лишних попыток. В книге — более 100 готовых промптов, которые можно сразу использовать, а также разбор типичных ошибок и универсальные шаблоны. Подходит для новичков и тех, кто уже использует ИИ, но хочет получать лучший результат.

Простое руководство по дополненной генерации. Технология Retrieval Augmented Generation (RAG) позволяет значительно повысить точность и надежность генеративных моделей искусственного интеллекта. Вы получите четкое понимание основ RAG, изучив ключевые компоненты и стратегии построения эффективной системы. Все про RAG: • Компоненты системы • База знаний • Конвейер индексирования и генерации • Оценка системы • Расширенные стратегии • Инструменты, технологии и фреймворки Конкретные инструкции по применению концепции RAG в реальных проектах делают книгу незаменимым ресурсом для инженеров, разработчиков и всех желающих освоить современные технологии генеративного искусственного интеллекта. Читатели смогут ознакомиться со множеством примеров кода на Python и приобрести ценные навыки для успешного внедрения RAG-технологий в практику, расширяя профессиональные горизонты. Книга идеально подходит для самостоятельного освоения материала и может служить справочным пособием для опытных профессионалов. После ее прочтения вы будете готовы внедрять инновационные решения в сфере искусственного интеллекта и развивать карьеру в динамично меняющемся мире AI-технологий. Об авторе Абхинав КИМОТИ — опытный специалист в области искусственного интеллекта. Более 15 лет он разрабатывает передовые решения в сфере ИИ и машинного обучения. Руководил ИИ-проектами в области аналитики, предиктивного машинного обучения, обработки естественного языка (NLP) и генеративного ИИ. «Кимоти предлагает фундаментальный структурированный подход. Книга ценна архитектурным взглядом. Автор четко разделяет пайплайны индексации и генерации, раскладывает их на атомарные компоненты (от загрузки данных и чанкинга до эмбеддингов и векторных баз), а затем демонстрирует, как эти компоненты взаимодействуют в стеке RAGOps. Это не просто учебник, а хорошо структурированная энциклопедия RAG, которая станет настольным справочником для технических специалистов — от системных аналитиков до разработчиков и архитекторов данных, стремящихся не просто "сделать RAG", а спроектировать надежную, масштабируемую и измеримую систему». — Евгений Васюков, ведущий системный аналитик ИЦ «Ай-Теко»