Аннотация
Смысл книги состоит в том, чтобы читатель смог лучше понимать Computer Science и применять знания на практике, а вовсе не в том, чтобы полностью заменить четыре года обучения.
В частности, это не книга с доказательствами. Действительно, во втором томе книги рассмотрены методы доказательства, однако стандартные алгоритмы обычно приводятся здесь без доказательств. Идея в том, чтобы читатель узнал о существовании этих алгоритмов и научился их использовать, не вникая в подробности. В качестве книги с доказательствами, написанной для студентов и аспирантов, я настоятельно рекомендую Introduction to Algorithms («Алгоритмы. Вводный курс») Кормена (Cormen), Лейзерсона (Leiserson), Ривеста (Rivest) и Стейна (Stein) (авторов обычно объединяют под аббревиатурой CLRS).
Это и не книга по программированию: вы не найдете здесь рекомендаций, когда использовать числа типа int, а когда — double, или объяснений, что такое цикл. Предполагается, что читатель сможет разобраться в листингах на псевдокоде, используемых для описания алгоритмов (все программы в этой книге написаны на псевдокоде на основе языка С.). Цель книги — связать концепции Computer Science с уже знакомыми читателю методами программирования.
![Practical Statistics for Data Scientists [50+ Essential Concepts Using R and Python]](https://www.rulit.me/data/programs/images/practical-statistics-for-data-scientists-50-essential-concep_607160.jpg "This book is aimed at the data scientist with some familiarity with the R and/or Python programming languages, and with some prior (perhaps spotty or ephemeral) exposure to statistics. Two of the authors came to the world of data science from the world of statistics, and have some appreciation of...")
Комментарии к книге "Гид по Computer Science для каждого программиста"