В книге изложены основы программирования на языке C# в среде .Net Framework, описаны операции и операторы языка, а также система встроенных типов данных. Значительное внимание уделено описанию организации консольного ввода-вывода, преобразованию значений при вводе и их форматированию при выводе. Отдельная глава посвящена одномерным и двумерным массивам с описанием основных алгоритмов их обработки. Описаны способы создания пользовательских типов данных на основе конструкций структура (struct) и перечисление (enum).

Цель книги «Программируй на Haskell» — в том, чтобы дать достаточно полное введение в программирование на языке Haskell, позволяющее вам после её завершения писать нетривиальные, полезные на практике программы. Многие другие книги сильно фокусируются на академических основаниях Haskell, но зачастую оставляют читателей немного озадаченными, когда дело доходит до решения практических задач, совершенно обыденных в других языках. К концу этой книги у вас должно возникнуть стойкое понимание того, что именно делает Haskell интересным как язык программирования.

В данной книге в форме уроков дана информация, которая поможет вам решить при программировании на языке Python большую часть задач, которые возникают при работе с графиками. Рассмотрены такие темы как визуализация данных: построение линейных, точечных, ступенчатых, stem-графиков, столбчатых и круговых диаграмм, а также 3D графиков.

Эта книга позволит вам максимально комфортно войти в мир тестирования в Python. Основное внимание в ней уделено созданию тестов, объединению их в группы, запуску, обработке результатов тестирования и пропуску ненужных тестов. Рассмотрена работа с классами TestCase, TestSuite, TestLoader, TestResult и TextTestRunner. Трудно представить какой-то современный программный проект без тестирования. При этом тестирование осуществляется практических на всех этапах разработки продукта: начиная, непосредственно, с процесса создания функций, методов и классов и т.д.

Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение – незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами.