Архиватор | IT

🌎 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 …

🌎 GitHub for Next-Generation Coders: Build your ideas, share your code, and join a community of creators (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 работать с репозиториями, коммитами и ветками; 🔵 оформлять pull request и проходить код-ревью; 🔵 разрешать конфликты слияния без паники; 🔵 вести задачи через issues и организовывать работу над проектом; 🔵 участвовать в open source: форки, вклад в чужие проекты, правила сообщества; 🔵 публиковать страницы через GitHub Pages и автоматизировать рутину в Actions. "GitHub for Next-Generation Coders" — вводная книга для начинающих: платформа объясняется с нуля, в том числе то, как вообще устроена совместная работа над кодом. Подойдёт студентам, школьникам постарше и самоучкам, которые пишут код, но никогда не работали в команде. Опытному разработчику ново…

🌎 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. К…

🌎 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 регресс…

🌎 The Art of AI Product Development: Delivering business value (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 отбирать задачи, где ИИ оправдан, и отсекать те, где он лишний; 🔵 переводить бизнес-требование в постановку ML-задачи и метрику успеха; 🔵 оценивать выполнимость по данным до старта разработки; 🔵 выстраивать работу продакт-менеджера с ML-командой и управлять ожиданиями; 🔵 проектировать UX вокруг вероятностного поведения модели и её ошибок; 🔵 проводить продукт от прототипа до эксплуатации и следить за деградацией. "The Art of AI Product Development" — книга про продуктовую, а не инженерную сторону: как решать, что строить, и доводить ИИ-продукт до ценности для бизнеса. Аудитория — продакт-менеджеры, лиды и основатели, работающие с ML-командами; код здесь не главное. ➡️ Скачать курс Архиват…

🌎 Data Without Labels: Practical unsupervised machine learning (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 применять методы кластеризации: k-means, иерархическую, DBSCAN — и выбирать между ними; 🔵 оценивать качество кластеров без размеченных данных; 🔵 снижать размерность через PCA, t-SNE и UMAP для анализа и визуализации; 🔵 строить обнаружение аномалий на непомеченных данных; 🔵 работать с рекомендательными подходами и поиском похожих объектов; 🔵 готовить признаки и масштабировать данные под алгоритмы без учителя. "Data Without Labels" — книга целиком про обучение без учителя: ту часть ML, что остаётся, когда размеченных данных нет, а именно так выглядит большинство реальных наборов. Рассчитана на аналитиков и ML-инженеров с базовым Python и знанием основ ML. ➡️ Скачать курс Архиватор