📚 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.
#подборка_книг #программирование #computerscience #алгоритмы #coding #programming

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib