📚 Подборка полезных книг по Computer Science и для тех, кто изучает IT образование [30...
📚 Подборка полезных книг по Computer Science и для тех, кто изучает IT образование [30 книг] 📔Параллельное программирование на С++ в действии. Практика разработки многопоточных программ (2016, EN + RU) Энтони Уильямс 📕Таненбаум Э. - Современные операционные системы. 3-е изд. (Классика Computer Science) - 2010 📗Язык программирования С [2015] Брайан У. Керниган, Деннис М. Ритчи 📙97 этюдов для программистов. Опыт ведущих экспертов [2012] Пит Гудлиф, Роберт Мартин, Диомидис Спинеллис, Кевлин Хенни 📘Algorithms Unlocked [2013] Thomas H. Cormen 📓Computer Networks [2021] Andrew S. Tanenbaum, Nick Feamster, David J. Wetherall 📒Introduction to Algorithms, Third Edition [2009] Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein 📔Martin. The Clean Coder - A Code of Conduct for Professional Programmers. 2011 📕Алгоритмы. Вводный курс [2014] Томас Х. Кормен Если посмотреть на высшее технологическое образование чуть шире, становится заметно: при всей скорости изменений в IT есть вещи, которые не теряют ценности. Одна из них — сильная математическая база. Именно она лежит в основе большинства направлений, связанных с AI и ML. Меняются инструменты, появляются новые подходы, но знание фундаментальной математики остается тем, что позволяет разбираться, как работают технологии и где их ограничения. Не случайно это учитывает сама система образования и привлекает к сотрудничеству бигтехи, которые понимают ситуацию. Ведь по данным исследований, ей требуется в среднем около 10 лет, чтобы адаптироваться к запросам рынка, когда требования к специалистам меняются ежегодно. Поэтому все чаще образовательные программы в IT выстраиваются так, чтобы соединить фундаментальную подготовку с актуальными задачами индустрии. Отсюда совместные магистратуры со Школой анализа данных, инициативы в виде бакалавриата AI360 или проектов в университетах вроде ИТМО Talent Hub, в основе которых всегда идет сочетание сильной математической базы и практики, необходимой для развития в профессии