🔥 Выучи математику за 60 дней!

Чем важна математика расскажет Мария Тихонова - кандидат компьютерных наук, руководитель исследовательского направления SberAI, доцент факультета компьютерных наук и преподаватель НИУ ВШЭ на курсе «Математика для Data Science» от Proglib Academy.

👀 Мария - человек, который реально работает с LLM и делает так, чтобы модели понимали человеческую речь, а не делали вид.

Что еще внутри курса:

- живые вебинары, на которых можно задать вопросы спикерам
- доступ к материалам в записи, если не успели на лекцию и чат
- 3 задания с практикой на Python и финальный проект с подробной обратной связью от экспертов курса
- актуальные знания: программа разработана в ноябре 2025г.
- программа без воды - 2 месяца только самого нужного для старта
- для старта нужны всего лишь знания школьной математики и основы Python
- скидка 40% до 30 ноября
- если оплатить до конца ноября, получите курс «Базовая математика» в подарок

👇👇👇
Записаться на курс

📚 Continuous Deployment: Enable Faster Feedback, Safer Releases, and More Reliable Software (2023)

Сегодня командам уже недостаточно «просто быстро выкатываться». Нужно делать это стабильно, надёжно и каждый день, не превращая релиз в квест.

Continuous deployment решает эту задачу: последний шаг до прода становится автоматическим, а обратная связь приходит сразу — без ручных блокировок и долгих согласований.

Что внутри:

✔️ Как разбивать работу на безопасные маленькие инкременты, где учтены наблюдаемость, перформанс, тесты и безопасность.

✔️ Как планировать ежедневную разработку так, чтобы деплой в прод был штатной операцией, а не событием недели.

✔️ Как переписывать живой функционал и менять хранилище без «выключаем сервис на пару минут».

✔️ Как тестировать прямо на проде: фичи переключаются тумблерами, сценарии можно сравнивать на реальных данных.

Книга опирается на многолетний опыт Thoughtworks и истории инженеров, которые внедряли CD в крупных распределённых системах.

🔗 Скачать

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

В природе ядовитые создания имеют
яркую расцветку, которая предупреждает о своей токсичности

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

👣 — язык простых решений. Но чтобы не загнать свою карьеру в deadlock, нужно постоянно обновлять контекст.

Лови Go-комбо от Proglib, которое закрывает все вопросы!

👩‍💻 Библиотека Go-разработчика. Маст-хэв для тех, кто хочет писать чистый и производительный код.

🎙 Библиотека Go для собеса. Шпаргалка перед интервью: вопросы, ответы и ничего лишнего.

🧠 Библиотека задач по Go. Тренажёр для мозга. Ежедневная порция задач, чтобы теория быстрее превращалась в опыт.

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📚 Open Source Observability: Disaggregating the Observability Stack for Scale, Cost, and Flexibility (2025)

Монолитные observability-платформы хороши ровно до момента, пока счёт за логирование не становится больше счёта за прод. Знакомо?

Авторы книги предлагают другой путь — разобрать наблюдаемость на модули, оставить только нужное и собрать собственный стек на open source. Гибкий и прозрачный.

Что внутри:

• Чем модульность лучше монолита. Можно менять компоненты, не выкидывая половину инфраструктуры.

• Как подобрать инструменты под сбор, хранение и визуализацию данных. Никакой магии — только лучшие OSS-решения.

• Практические схемы и рекомендации, как внедрить современный, масштабируемый стек без боли и снизить стоимость наблюдаемости.

🔗 Скачать

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

Деплой в пятницу? Да, страшно.
Но ещё страшнее — когда всё прошло идеально.

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📚 Vibe Coding: The Future of Programming (2025)

Привычное программирование меняется: всё больше задач берут на себя Copilot, Codex и другие ассистенты. Мы уже не просто «пишем код», а формулируем промпты, корректируем черновики ИИ и принимаем архитектурные решения. Это и есть вайб-кодинг — новая реальность.

Addy Osmani в своей книге разбирает, как разрабам любого уровня встроиться в этот процесс так, чтобы ИИ стал ускорителем, а не источником проблем и сюрпризов.

Что интересного внутри:

🔹 Почему ИИ стабильно закрывает лишь ~70% работы и где чаще всего всё ломается.

🔹 Рабочие паттерны: ИИ как первый драфтер, как напарник и как строгий валидатор.

🔹 «Золотые правила вайб-кодинга» — как общаться с ИИ эффективно.

🔹 Как сеньорам использовать ассистентов как бустер для архитектуры, ревью и больших задач.

🔹 Как мидлам прокачивать системное мышление, DevOps и интеграцию — там ИИ пока слаб.

🔹 Как джунам расти в эпоху ИИ: не терять фундамент, учиться дебагу без костылей и прокачивать навык формулировать промпты.

🔹 Какие навыки точно не устареют: доменная экспертиза, проектирование систем, качество, коммуникация.

Если кратко: вместо страха «ИИ заберёт работу» — прагматичный разбор того, как работать рядом с ИИ так, чтобы твоя ценность только росла.

🔗 Скачать (Early release — доступны 2 первые главы)

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📚 What Is LLMOps? Large Language Models in Production (2025)

Большие языковые модели — это круто, пока ты смотришь демки. Но как только пытаешься встроить LLM в реальное приложение, внезапно выясняется, что магия требует инфраструктуры, мониторинга, данных… и нервной системы покрепче.

В книге автор собрал цельную картину: как вывести LLM из стадии игрушечного прототипа в надёжный продукт.

Что ты узнаешь:

🔹 Демо ≠ продукт. Почему пример «в терминале всё работало» не спасает, когда ты деплоишь модель в прод.

🔹 Сложность моделей. Модели класса GPT — это ресурсы, задержки, токены, контексты и остальные «сюрпризы», которые никто не показывает на презентациях.

🔹 Где рвётся LLM-продукт. Данные, скорость, качество ответов, защита от утечек, приватность, перформанс и безопасность.

🔹 LLMOps как каркас. Как создать рабочую инфраструктуру, которая выдержит рост пользователей, нагрузки и реальные задачи.

Автор — практик с 7-летним опытом доводить ML-исследования до инженерной реальности. Без хайпа, без «будущего уже наступило» — только то, что реально нужно, если строишь системы с LLM.

🔗 Скачать

🔹 Курс «Специалист по ИИ»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

Да-да, ты вон там, наверху

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📚 Apache Polaris: The Definitive Guide: Enriching Apache Iceberg Data Lakehouses with an Open Source Catalog (2025)

Авторы нового гайда разбирают архитектуру Apache Polaris так, что даже самый уставший дата-инженер поймёт, зачем всё это и как оно работает на практике.

Что в книге:

🔹 Понятно объясняют Iceberg-lakehouses. Что там под капотом и почему каталоги — не «дополнительная опция», а сердце всей инфраструктуры.

🔹 Подробно про сам Polaris. Архитектура, фичи, как он держится, как масштабируется и почему его стоит рассматривать всерьёз.

🔹 Полная интеграция с экосистемой. Spark, Snowflake, Dremio — подключается без боли и даёт единый каталог для всей аналитики.

🔹 Локальный и управляемый деплой. Хочешь сам контролировать? Пожалуйста. Хочешь Snowflake/Dremio managed? Тоже есть.

🔹 Практика: операции с таблицами. Как работать с Polaris через Spark, Snowflake и Dremio без магии.

Если Iceberg у тебя уже есть, но каталог всё ещё живёт своей жизнью — Polaris может стать тем самым «мы наконец можем всё нормально организовать».

🔗 Скачать

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📚 Graph Machine Learning: Learn about the latest advancements in graph data to build robust machine learning models, 2nd Edition (2025)

Перед тобой обновлённый гайд по работе с графами так, чтобы они приносили пользу, а не боль.

Что нового в книге:

🔹 Современные фреймворки. Примеры на PyTorch Geometric и DGL вместо устаревших библиотек.

🔹 Temporal Graphs. Как анализировать графы, которые меняются с течением времени — транзакции, соцсети, взаимодействия пользователей.

🔹 Глава про LLMs + графы. Тренд 2024–2025: как большие модели помогают решать графовые задачи и формировать embedding’и.

🔹 Код на GitHub. Всё можно повторить руками.

Что прокачаешь:

▪️поймёшь, как представлять данные в виде графов;
▪️научишься строить модели для рекомендаций, соцсетей, транзакций;
▪️попробуешь unsupervised и supervised graph learning;
▪️увидишь, как графы помогают в NLP;
▪️разберёшься, как масштабировать графовые ML-приложения.

🔗 Скачать

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

«Читай документацию» — говорили они

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📚 Coding with AI: Examples in Python (2025)

Половина задач в разработке не требует ничего сверхъестественное, а требует терпения. Документация, тесты, черновики UI, рефакторинг, поиск багов… Теперь всё это можно делегировать — и именно об этом эта книга.

Автор сразу идёт к практике: никаких «давайте настроим окружение», а сразу bite-size проекты, реальные промты и шаг-за-шагом применение ИИ в работе разработчика.

Что узнаешь:

🔹 Как встроить ИИ в ежедневный рабочий процесс. От проектирования и ресёрча до тестирования и документации.

🔹 Как писать код быстрее и чище. Copilot, Tabnine, Blackbox AI — примеры, где они реально экономят время, а где мешают.

🔹 Как отлавливать и минимизировать галлюцинации. Распознавать, когда модель «несёт», и возвращать её в рамки.

🔹 Как проектировать UI и тесты. И да — ты даже соберешь игру, но только после хорошего фундамента.

🔹 Как создавать свои промты, которые не стыдно сохранить. Структура, шаблоны, переиспользование — всё по-взрослому.

Книга не про магию и не про замену разработчиков. Это гайд по тому, как заставить ИИ выполнять рутинные задачи, а тебе — делать сложную работу быстрее и спокойнее.

🔗 Скачать

🔹 Курс «Специалист по ИИ»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

А мидл что?

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом