В продолжение поста про cs в прикладухе, а также про "изучайте профильную математику в контексте computer science", ребята спрашивают, а что лучше поизучать-то?

Ну тут тем множество... Для каждой задачи свой раздел. В матрице компетенций в computer science есть два трека "теория" и "математика", но это если хочется общую базу получить,

а лучше всего начать с TAPL ("Типы в языках программирования" Пирса) -- саму математику можно пропускать, просто тексты почитать уже будет здорово очень, а непонятки можно у AI уточнять. Есть также наша схожая хорошая книга "Программирование: теория типов" (Швецкий, Кудрявцева).

Теория типов это наш главный хак )

Ну и, собственно, в посте-закрепе ещё 2 года назад пояснял те самые ключевые восемь темок computer science, которые быстрее всего приведут вас к просветлению:

"Как программисту стать значительно умнее? Что изучать, как прокачивать свою квалификацию стратегически? Нужен ли вам теоркат, зависимые типы и homotopy type theory? Восемь рекомендаций, какую абстрактную вычислительную машинку надо собрать и встроить себе в голову, чтобы мозг заработал на топовом мировом уровне и вдребезги расфигачил ваш стеклянный потолок."

В частности, порекомендую книги Даниэля нашего Фридмана:
Little Typer, Little Prover и др.

EoPL конечно must have, у меня аналогичный трек "как понять в программировании всё" по вычислительным моделям.

Но для начала попробуйте осилить смешную "A Little Java, A Few Patterns" (кстати, в СильныхИдеях я много раз подчёркивал, что паттерн visitor очень крут), даже на простенькой Java крыша сразу слетит 😇 Но зато коллеги будут офигевать от вашей крутости.

Не тратьте время жизни на изучение фигни, ну правда. Любая такая книга прокачает ваш ум в десятки раз круче, чем какой-нибудь учебник по веб-фреймворкам (который скорее ваш ум только затупит :). Слово пацана!

Курсантам рекомендую индивидуально, как лучше всего эти темки поизучать, в контексте конкретной карьеры.