Привет! Меня зовут Марк Паненко, и я Chief Data Science в Ozon Банке. Сегодня я хочу поговорить про книги, которые научат писать код. В современной экосистеме Data Science недостаточно просто знать алгоритмы машинного обучения и статистические методы — необходимы прочные инженерные навыки для создания масштабируемых, поддерживаемых решений.
Это третья часть серии статей о главных книгах для data-специалистов. В первой части «От комиксов до нейросетей» я писал о литературе для джунов. Во второй — «Код устареет, принципы — останутся» — для мидлов и сеньоров.
В этой же части мы сфокусируемся исключительно на книгах для развития навыков программиста, ставших необходимым для современного дата-сайентиста. Основываясь на опыте моего подкаста «Дата Завтрак», я структурировал подборку по пути профессионального роста инженера: от фундаментальных навыков до специализированных продакшн-инструментов.
Базовые навыки
«Грокаем алгоритмы» — Адитья Бхаргава
Эта книга — идеальная отправная точка для специалистов по данным, стремящихся укрепить свой алгоритмический фундамент. Она отличается уникальным подходом: делает сложные концепции доступными для понимания.
Автор охватывает все ключевые темы: сортировку, рекурсию, быструю сортировку, хеш-таблицы, поиск в ширину, алгоритм Дейкстры, жадные алгоритмы и динамическое программирование.
Особенно ценно для дата-сайентистов будет понимание O-нотации, которая позволяет оценивать эффективность алгоритмов при работе с большими объемами данных. Когда ваш код обрабатывает гигабайты информации, разница между O(n²) и O(n log n) может превратить вычисления из минутных в суточные. Этот фундамент поможет оптимизировать pandas-операции и точно понимать, почему некоторые трансформации данных работают медленнее других.
И хотя здесь нет подробных описаний некоторых сложных структур данных, книга даёт отличную базу, которую можно будет расширять самостоятельно. Ещё один плюс — использование Python в примерах, что делает её идеальной для дата-сайентистов.
«Python к вершинам мастерства» (Fluent Python) — Лучано Рамальо
После освоения базовых алгоритмов следующий логичный шаг — углубление в особенности и возможности Python как языка, и эта книга предлагает именно такое погружение.
В подкасте мы охарактеризовали её как «очень крутую», «практически про всё» и притом ещё неплохо написанную. В книге всё начинается с фундаментальных концепций (модели данных, методы) и двигается к более сложным — словарям, функциям как объектам, декораторам, замыканиям, интерфейсам, наследованию и даже параллельному программированию.
Аналитику эта книга поможет раскрыть мощные возможности Python и трансформировать код из просто работающего в элегантный и эффективный:
-
контекст-менеджеры помогут безопасно работать с ресурсоемкими операциями вроде подключений к базам данных,
-
декораторы позволят элегантно добавлять профилирование и кэширование к функциям обработки данных,
-
а асинхронные генераторы откроют путь к эффективной потоковой обработке больших наборов данных.
Книга будет особенно полезна уже работающим специалистам. Она позволяет перейти от использования Python как простого инструмента к пониманию его внутренних механизмов. А это критически важно для оптимизации производительности в задачах машинного обучения.
Качество кода
«Чистый код» — Роберт Мартин
«Чистый код» Роберта Мартина — классика программной инженерии, которая стала объединяющим фактором для программистов разных специализаций.
Несмотря на то, что в ней содержатся примеры на Java и местами она устарела, в книге заложены фундаментальные принципы, актуальные независимо от технологий. Для дата-сайентистов особенно важны концепции правильного именования переменных, создания самодокументируемого кода и применения принципов инверсии зависимостей.
«Чистый код» учит нас фокусироваться не только на том, что делает программа, но и на том, как она это делает. Это особенно важно в мультидисциплинарных командах, где код просматривают и используют специалисты с разным бэкграундом.
Как было сказано в подкасте, эту книгу стоит читать не столько для изучения конкретных техник, сколько для формирования общей базы знаний — «не для того, чтобы научиться писать, а для того, чтобы общаться со всеми на одном языке».
«Совершенный код» — Стив Макконнелл
Если «Чистый код» закладывает философские основы качественного программирования, то «Совершенный код» Стива Макконнелла предлагает более прагматичный и систематичный подход.
Для специалистов по данным особенно ценны разделы о проектировании систем, абстракциях и ООП-паттернах. В контексте Data Science эти принципы трансформируются в четкое разделение этапов предобработки данных, обучения моделей и оценки результатов. Вместо монолитных скриптов вы создаете модульные компоненты, которые можно тестировать, улучшать и переиспользовать независимо друг от друга.
Рефакторинг
«Рефакторинг: улучшение проекта существующего кода» — Мартин Фаулер
Мартин Фаулер в своей книге предлагает систематический подход к улучшению существующего кода без изменения его функциональности. Для дата-сайентистов, которые часто наследуют и развивают существующие проекты, эти навыки становятся критически важными.
Книга описывает десятки паттернов рефакторинга, многие из которых напрямую применимы в Data Science проектах.
Архитектура
«Чистая архитектура» — Роберт Мартин
Это ещё одна работа Роберта Мартина, в которой он развивает идеи из «Чистого кода», но уже до уровня архитектуры всей системы. Для Data Science проектов, которые всё чаще выходят за рамки исследовательских ноутбуков в полноценные продуктовые решения, эти принципы становятся всё более актуальными.
Ключевая идея книги — разделение системы на концентрические слои с чётким правилом зависимостей: внутренние слои не должны знать о внешних. Такое разделение позволяет изолировать логику вашей системы от конкретных технологий, что критично в быстро меняющемся ландшафте инструментов машинного обучения. Например, вы можете заменить TensorFlow на PyTorch или SQL-базу на NoSQL без изменения бизнес-логики вашего приложения.
Такая архитектура значительно упрощает тестирование, обновление и масштабирование ML-систем.
Тестирование
«Test-Driven Development By Example» — Кент Бек
Тестирование критически важно для систем машинного обучения, которые должны стабильно работать в продакшене. Кент Бек в своей книге представляет подход «разработки через тестирование» (TDD), который можно адаптировать для проектов Data Science.
Основной цикл TDD — «сначала тест, потом код, затем рефакторинг» — отлично применим для проектов Data Science, в которых важна итеративность процесса разработки. Сначали выкатили бэйзлайн, потом собрали в процессе работы данные и улучшили решение. При таком подходе применение TDD на старте проекта позволит избежать множества ошибок и значительно упростит процесс доработок.
Методологии
«Domain-Driven Design» — Эрик Эванс
Предметно-ориентированное проектирование (DDD) Эрика Эванса — это подход, который фокусируется на бизнес-домене и его отражении в коде. Для дата-сайентистов это означает переход от технического мышления («нужно построить модель с высоким ROC AUC») к бизнес-ориентированному подходу («нужно создать систему, которая выявляет потенциальные мошеннические транзакции»).
Ключевая концепция DDD — единый язык (Ubiquitous Language) — позволяет дата-сайентистам, инженерам и бизнес-стейкхолдерам говорить на одном языке без постоянных переводов между техническими и бизнес-терминами. Например, вместо технического «мы применяем алгоритм кластеризации к поведенческим паттернам» используется более понятное для всех «мы сегментируем клиентов по их покупательскому поведению».
Ограниченные контексты (Bounded Contexts) помогают разделить большую ML-систему на логические компоненты с четкими границами. Например, контекст Feature Engineering может быть отделен от контекста Model Training с четко определёнными интерфейсами между ними. Это упрощает понимание и развитие системы.
Anticorruption Layer защищает ваши модели от «грязных» входных данных, обеспечивая их преобразование в ожидаемый формат. Это особенно важно для моделей в продакшене, которые должны корректно обрабатывать разнообразные входные данные, включая потенциально некорректные или вредоносные.
Применение DDD в проектах машинного обучения помогает создавать системы, которые действительно решают бизнес-задачи, а не просто демонстрируют технические возможности.
Инструменты
«Pro Git» — Скотт Чакон и Бен Штрауб
Система контроля версий Git — незаменимый инструмент для любого разработчика, включая дата-сайентистов. Книга «Pro Git» Скотта Чакона и Бена Штрауба предлагает глубокое погружение в возможности Git, выходящие далеко за рамки базовых команд commit и push.
В подкасте мы говорили, что Git — это «в целом про практику, а не про книжки и теорию». И действительно, Git лучше всего осваивать на практике, но структурированный подход этой книги помогает системно изучить инструмент.
Правильное использование Git значительно упрощает совместную работу над проектами Data Science, обеспечивает воспроизводимость результатов и создает надежную историю разработки, к которой можно вернуться в случае проблем.
«Asyncio и конкурентное программирование на Python» — Мэттью Файлер
Асинхронное программирование особенно полезно в случаях, когда происходит большое количество операций ввода-вывода: загрузка данных из разных источников, запросы к API, взаимодействие с базами данных.
Вместо блокирующего ожидания завершения каждой операции, asyncio позволяет параллельно запускать множество задач, значительно ускоряя общее время выполнения.
В контексте Data Science это применимо для:
-
параллельной загрузки данных из различных источников (APIs, баз данных, файловых систем),
-
обслуживания ML-моделей в высоконагруженных приложениях,
-
создания интерактивных дашбордов с асинхронным обновлением данных,
-
реализации потоковой обработки данных в реальном времени.
Понимание асинхронного программирования становится всё более важным по мере того, как ML-системы выходят за пределы исследовательских ноутбуков в мир высоконагруженных продакшн-сервисов. К тому же, в книге затрагивается множество вопросов WEB разработки на Python, что не часто можно встретить в литературе.
Специализация
«Паттерны проектирования API» — Джей Джей Гивакс
Создание качественных API для сервисов машинного обучения — важный навык, который часто не освещается в стандартных курсах по Data Science. Хорошо спроектированный API делает ваш сервис доступным для других систем и команд, значительно расширяя практическую ценность.
Грамотно спроектированный API трансформирует модель машинного обучения из исследовательского артефакта в полноценный продуктовый компонент, который может быть легко интегрирован в корпоративную экосистему.
Что дальше?
Развитие инженерных навыков — необходимое условие для создания эффективных и надежных систем машинного обучения.
Книги, рассмотренные в этой статье, формируют последовательный путь профессионального роста: от базовых алгоритмов и языковых конструкций через принципы качественного кода и архитектуры к специализированным практикам развертывания ML-систем в продакшене.
Важно понимать, что технологии меняются быстро, но фундаментальные принципы инженерии программного обеспечения остаются актуальными десятилетиями. Инвестируя время в изучение этих принципов, вы получаете знания, которые останутся ценными независимо от того, какие фреймворки и библиотеки будут популярны через пять лет.
Надеюсь, что этот обзор книг поможет сделать следующий шаг на пути профессионального развития и создания более качественных решений в области Data Science.
P.S. Навыки оттачиваются только на практике: применяйте принципы итеративно, начиная с малого — улучшайте свой код после главы о рефакторинге, переосмысливайте границы контекстов с DDD.
Не страшно, если вы чего-то не знаете: даже авторы этих книг когда-то были новичками, а их опыт — это тысячи проваленных экспериментов.
Главное — не идеал, а прогресс.
А какие книги помогли вам перейти от скриптов к продакшн-системам? Давайте обсудим в комментариях
Автор: mark-rtb
