Топ трендовых книг для IT-специалистов на начало 2026
20 трендовых IT-книг на начало 2026: от классики DevOps до AI и системного дизайна. Что читают топ-спецы вместо блогов и чат-ботов. Свежие хиты и вечная классика для роста!
Кажется, что в эпоху миллиардов вопросов чат-ботам, YouTube-разборов, тредов в X и бесконечных статей в блогах книги уже не те. Но вот в чём подвох: самые крутые IT-специалисты — которые растут быстрее всех, качественно сохраняют свои знания, строят архитектуры, которые не падают под нагрузкой — всё ещё читают. И не просто читают, а именно книги, а не только статьи на 5 минут.
Вот 20 (почти) книг, которые в 2025 году реально читали, пересылали коллегам и цитировали. В списке — и свежачок, и классика. Они разбиты по категориям, чтобы вы сразу нашли, что читать: от «с чего начать» до «куда нас приведёт AI». Так что имейте в виду, бросили читать — много теряете!
Имейте в виду, самое свежее и актуальное издание всегда на языке оригинала, в IT — чаще всего на английском! На русском свежие издания выходят с задержками по несколько лет.
- AI и машинное обучение
- Системный дизайн и архитектура
- База и качество кода
- DevOps и эксплуатация систем
- Веб-разработка и языки программирования
- Цифровая трансформация, влияние технологий
Искусственный интеллект и машинное обучение
Куда в 2025 году без книг о буме искусственного интеллекта. В этом разделе есть труды и технические, и стратегические, и для общего развития.
Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman's OpenAI (4 ⭐ Goodreads)
Автор: Карен Хао
Год: 2025
Это история OpenAI — от идеалистической лаборатории до мощной технологической империи, построенной на миллиардах инвестиций и погоне за AGI (artificial general intelligence — интеллекта уровня человека).
За каждым прорывом — огромные затраты: суперкомпьютеры, энергия, вода и данные, собранные почти со всего англоязычного интернета. А за кадром — люди: модераторы в странах Глобального Юга, которые за копейки читали самые жестокие тексты, чтобы ИИ не генерировал опасный контент.
Книга задаёт главный вопрос: кому на самом деле выгоден этот путь? Она показывает, как ИИ концентрирует власть и ресурсы, заставляя задуматься, не повторяется ли здесь логика старых империй.
Она подойдёт всем, кто интересуется ценой разработки ИИ, этикой в этой сфере, критикам и скептикам.
Penguin Books | Саммари на ЛитРес
Why Machines Learn (4.4 ⭐ Goodreads)
Автор: Дэвид Х. Вольперт
Год: 2024
«Why Machines Learn» — это не очередной учебник по ML, а честный разговор о том, что на самом деле означает «обучение» для машин.
Автор, один из создателей теории «бесплатного обеда» в машинном обучении, объясняет, как алгоритмы на самом деле обобщают данные: от простых линейных моделей до нейросетей, но без перегруза формулами. Он показывает, почему ни один алгоритм не работает везде, почему переобучение — не ошибка, а закономерность, и где ML просто не может помочь, как бы много данных ни было.
Книга помогает разобраться в логике моделей за модными терминами и понять, что машинное обучение — это не магия, а набор компромиссов, ограниченных математикой и реальностью данных.
Machine Learning Yearning (4.3 ⭐ Goodreads)
Автор: Эндрю Нг
Год: 2018
«Machine Learning Yearning» Эндрю Нга — это не про формулы, а про то, как на практике мыслить проектами машинного обучения, чтобы не тратить месяцы впустую.
Книга объясняет ключевые вещи, которые реально работают в production: как правильно разбить данные на train/dev/test, как выбрать одну метрику, по которой команда будет оптимизироваться, и почему лучше быстро собрать первую систему и итерировать, а не ждать «идеального» алгоритма. Автор показывает, как с помощью анализа ошибок понять, где модель ошибается, и что улучшать в первую очередь — данные, архитектуру или пайплайн.
Основные принципы и проблемы ML не изменились, так что не утратил свежести и этот учебник. Даже с появлением LLM и новых фреймворков важны стратегические решения, умение правильно ставить задачу, выбирать метрики и итерировать — это то, что отличает работающие ML-системы от красивых но бесполезных экспериментов.
Бесплатно в формате PDF | Перевод на Хабре
Building LLMs for Production (4.4 ⭐ Amazon)
Авторы: Луи-Франсуа Бушар, Луи Питерс
Год: 2024
А эта книга уже о том, как на практике превратить LLM из прототипа в надёжный production‑сервис, который не падает и не врёт.
Книга шаг за шагом показывает, как настраивать данные, дообучать модели, внедрять RAG и писать промты, которые реально работают. Авторы разбирают, как контролировать качество ответов, сокращать галлюцинации, следить за затратами и обеспечивать безопасность — всё это на примерах из реальных LLM‑продуктов.
Это практический гайд для тех, кто хочет, чтобы LLM‑система не просто работала, а была масштабируемой, предсказуемой и экономически оправданной.
Системный дизайн и архитектура
Плох тот программист, который не мечтает стать сеньором. А без системного дизайна и архитектуры крепкому сеньору никуда, поэтому это всегда актуальные темы. Книги по ним пользуются спросом и часто гораздо полезнее разрозненных нагугленных статей или видео.
Designing Data-Intensive Applications (4.7 ⭐ Goodreads)
Автор: Мартин Клеппман
Год: 2017 (2-е изд. март 2026)
«Designing Data‑Intensive Applications» — это не просто книга про базы данных, а легендарный «кабанчик» для всех, кто проектирует системы. В этой книге базы и сами данные — главные герои.
Автор — Мартин Клеппман — объясняет, как устроены настоящие production‑системы: от репликации и шардирования до очередей, кэшей и транзакций. Он показывает, на какие компромиссы приходится идти ради надёжности, масштабируемости и удобства сопровождения. Мартин разбирает, почему в реальных сервисах почти всегда используют не одну базу, а комбинацию хранилищ, индексов и потоков данных, и как избежать вендор лока с помощью открытого ПО.
Книга остаётся актуальной, потому что она учит не конкретным технологиям, а мышлению: как выбирать архитектуру, какие гарантии дают разные модели согласованности и как проектировать системы, которые не сломаются под нагрузкой. Это must‑read для бэкенда, DevOps и архитекторов, которые хотят понимать, как устроены современные data‑intensive сервисы.
Сама книга считается классикой по теме, а второе издание должно вот-вот выйти — в феврале-марте 2026 года.
System Design Interview (оба тома 4.6 ⭐ Amazon)
Автор: Алекс Сюй
Год: 2021
Перед вами не просто сборник вопросов, а практическая «шпаргалка» по архитектуре сервисов уровня FAANG, упакованная в два тома.
Книга учит, как на интервью (и в реальной жизни) прогнозировать нагрузку, разбирать требования, выбирать хранилища и строить масштабируемые системы. Внутри — разбор реальных проектов: чат, соцсеть, видеоплатформа. На их примере показаны типичные паттерны: репликация, шардирование, кэши, очереди и балансировка.
Хотя книга заточена под собеседования, она отлично подходит и как введение в системный дизайн: она помогает понять, как устроены настоящие production‑сервисы и какие решения принимаются при проектировании.
База и качество кода
Ещё одна тема, о которой не перестают спросить — это базовые знания, различные паттерны, лучшие практики и хороший код.
Code: The Hidden Language of Computer Hardware and Software (4.4 ⭐ Goodreads)
Автор: Чарльз Петцольд
Год: 1999 (2-е изд. 2022)
«Code» Чарльза Петцольда — это не сухой учебник, а увлекательное путешествие от азбуки Морзе и реле до современного компьютера, написанное так, что даже без технического образования всё понятно.
Автор шаг за шагом показывает, как из простых логических элементов (вентилей, триггеров, сумматоров) строятся процессоры, память и архитектура компьютера, а потом объясняет, как на этом «железе» работают машинный код, ассемблер и высокоуровневые языки. Книга даёт общую картину: как информация превращается в сигналы, как компьютер выполняет команды и как всё это связано между собой.
Книга — супер. А знание того, как устроен компьютер «под капотом», помогает лучше писать эффективный код, понимать производительность и отлаживать проблемы. Это идеальная книга для тех, кто хочет не просто пользоваться технологиями, а понимать, как они на самом деле работают.
Бонусом это прекрасный пример того, как доступно объяснять сложное. У меня, кстати, есть бумажная копия!
A Philosophy of Software Design (4.2 ⭐ Goodreads)
Автор: Джон Оустерхаут
Год: 2018
«A Philosophy of Software Design» — это не про очередной фреймворк, а о том том, как писать код, который не превращается в неподдерживаемого монстра через полгода.
Оустерхаут — создатель языков Tcl и Tk — объясняет на коротких эссе, как проектировать модули и интерфейсы, чтобы они были простыми, но не примитивными. Он показывает, как определить «плохие» абстракции, почему «глубокие» модули лучше, чем «широкие», и как избегать преждевременной сложности, которая только мешает.
Работа не совсем новая, но нужная, потому что основные принципы — модульность, чёткие интерфейсы, управление сложностью — не зависят от языка и фреймворков. В эпоху больших монолитов, сотен микросервисов и LLM-интеграций умение проектировать простое, но гибкое ПО становится только важнее.
The Pragmatic Programmer: Your Journey to Mastery (4.3 ⭐ Goodreads)
Авторы: Эндрю Хант, Дэвид Томас
Год: 1999 (2-е изд. 2020)
Сборник «житейской мудрости» для разработчиков. Это не про конкретные технологии, а про то, как стать не просто кодером, а настоящим мастером своего ремесла.
Авторы дают практические советы, которые работают в любом стеке: как автоматизировать рутину, писать гибкий код, рефакторить без страха, писать полезные тесты и правильно работать с требованиями. В книге рассматриваются не новые, но важные посылы вроде «качественного кода», «контрактов», «анти‑паттернов» и принципа «сделай так, чтобы было легко менять».
Она не нова. При этом чистый код, автоматизация, ответственность за систему и постоянное улучшение не зависят от языка и фреймворков и становятся только более критичными. Поэтому «Программист-прагматик» нисколечко не перестала быть полезным чтивом.
DevOps и эксплуатация систем
DevOps и SRE уже давно стали неотъемлемой частью разных команд разработки. Особенно это касается крупных проектов и продуктов. При этом DevOps/SRE не только определённые технологии, но и целая философия.
The DevOps Handbook (4.3 ⭐ Goodreads)
Авторы: Джин Ким, Джез Хамбл и др.
Год: 2016 (2-е изд. 2021)
«The DevOps Handbook» — это не просто про инструменты, а про то, как превратить разработку и эксплуатацию в единый, быстрый и надёжный процесс, если хотите философию DevOps.
Книга объясняет три главных «пути» DevOps:
- Поток — как ускорить доставку изменений, убрав узкие места и упростив процессы;
- Обратная связь — как быстро замечать проблемы в production и говорить о них разработке;
- Непрерывное обучение — как создать культуру, где команда постоянно улучшает процессы и систему.
Авторы разбирают реальные кейсы, как компании сократили время деплоя, уменьшили количество сбоев и время восстановления систем. Во втором издании добавили более 15 новых кейсов от крупных компаний и организаций.
DevOps-культуру строят многие компании, но немногие помнят для чего она действительно нужна и строят DevOps ради DevOps. Эта книга как раз напоминалочка.
Observability Engineering (4.3 ⭐ Amazon)
Автор: Чэрити Мэйджорс, Лиз Фонг-Джонс
Год: 2022
Observability (или наблюдаемость) — это не просто про логи и графики, а про то, как заставить сложные системы (микросервисы, облака, очереди) «говорить», когда что‑то пошло не так.
Авторы — практики из мира SRE и DevOps — объясняют, чем observability отличается от классического мониторинга: это не просто «алерты по порогам», а возможность быстро задавать вопросы о системе, когда возникает незнакомая проблема. Книга показывает, как внедрять observability‑driven development, использовать трассировку, метрики и логи вместе, и как это меняет работу SRE/DevOps‑команд и культуру компании.
Веб-разработка и языки программирования
В этот раздел попали книги по Java, JavaScript и Python. Есть и для начинающих и для продолжающих.
Eloquent JavaScript (4.2 ⭐ Goodreads)
Автор: Мариин Хавербеке
Год: 2024 (4-е изд.)
«Eloquent JavaScript» — это не сухой справочник, а живое, практико-ориентированное введение в современный JavaScript, где с самого начала пишется настоящий код, а не просто читаются правила.
Книга шаг за шагом разбирает синтаксис, функции, объекты, асинхронность (промисы, async/await), работу с DOM и браузерными API, а также немного Node.js и инструменты сборки. Вместо скучных примеров — мини-проекты вроде текстового квеста, простого редактора и маленького веб-сервера, которые помогают сразу применять знания на практике.
Это отличный выбор для тех, кто хочет не просто «прочитать про JS», а научиться писать понятный, современный код и понимать, как устроены реальные веб-приложения и скрипты.
Бесплатно (4-е издание, EN) | Перевод (2-е издание)
Head First Java (4.2 ⭐ Goodreads)
Авторы: Кэти Сьерра, Берт Бейтс
Год: 2003 (3-е изд. 2022)
Ещё один нескучный учебник. Это визуальный «тур» по Java, где сложные темы объясняются через метафоры, загадки и упражнения, а не через сухие определения.
Книга охватывает всё, что нужно новичку: синтаксис, ООП, исключения, коллекции, потоки и работу с файлами, но делает это в очень доступной форме — с картинками, диалогами, «ошибками» для поиска и мини‑играми, чтобы знания лучше усваивались. Авторы используют фирменный стиль серии Head First: мозгу помогают запоминать не через заучивание, а через вовлечение, юмор и повторение в разных форматах.
Это отличный выбор для тех, кто только начинает осваивать Java и хочет понять основы не просто «потому что так написано», а по-настоящему, с пониманием, где, что и зачем применяется.
Python Crash Course (4.4 ⭐ Goodreads)
Автор: Эрик Мэттес
Год: 2023 (3-е изд.)
Как вы можете понять по названию, это интенсивный курс по основам Python. В книге три полноценных проекта: аркадная игра в стиле Space Invaders на PyGame, визуализация данных с помощью библиотек Python и веб-приложение на Django.
Первая половина охватывает основы — переменные, списки, классы, циклы. При этом каждая глава сопровождается упражнениями, которые помогают применить теорию на практике и научиться безопасно тестировать код перед добавлением в проект.
Во второй половине уже проекты, а автор постепенно их усложняет: например, в проекте-игре 9 модулей и более 700 строк кода.
Effective Python: 125 Specific Ways to Write Better Python (4.2 ⭐ Goodreads)
Автор: Бретт Слаткин
Год: 2025 (3-е изд.)
Эта книга посвящена практическим приёмам и рекомендациям по написанию качественного, понятного и эффективного кода на Python. Основам языка она не учит, но поможет улучшить свой Python-код и избежать распространённых ошибок. Книга состоит из лаконичных разделов с конкретными советами и её довольно удобно использовать как справочник.
Бретт Слаткин, Principal Software Engineer в Google, обучает «питоническому» способу программирования через реалистичные примеры кода. Он раскрывает малоизвестные особенности и идиомы языка, которые критически влияют на поведение и производительность кода. Новые главы посвящены построению надёжных высокопроизводительных программ, созданию C-расширений и интеграции с нативными библиотеками.
Она подойдёт как для новичков, так и для опытных разработчиков независимо от сферы — будь то веб-приложения, анализ данных, автоматизация или обучение AI-моделей.
Третье издание расширилось с 90 до 125 практик, охватывая новые фичи Python аж до версии 3.13.
Цифровая трансформация, влияние технологий
The Fourth Industrial Revolution (3.7 ⭐ Goodreads)
Автор: Клаус Шваб
Год: 2016
Клаус Шваб написал книгу-манифест о том, как слияние цифровых, физических и биологических технологий радикально меняет экономику, власть и повседневную жизнь людей. Автор выделяет четыре измерения влияния новой индустриальной революции: на бизнес-модели, государственное управление, международную безопасность и личную идентичность человека, показывая, что скорость и масштаб перемен беспрецедентны в истории индустриализации.
Шваб описывает, как ИИ, робототехника, IoT, автономный транспорт, 3D‑печать, биотех и нанотех усиливают друг друга, создавая новые цепочки ценности и «умные» экосистемы городов и отраслей. Он отдельно подчёркивает этическую и социальную сторону: рост неравенства, угрозу приватности и необходимость переосмыслить образование и навыки, чтобы не «выпасть» из новой экономики.
Четвёртая индустриальная революция происходит прямо сейчас, у нас на глазах, так что подумать о том, куда она может нас привести может быть весьма кстати.
Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions (4.1 ⭐ Goodreads)
Авторы: Брайан Кристиан, Том Гриффитс
Год: 2017
Авторы книги рассказывают о том, как можно применить алгоритмы из информатики и математики в повседневной жизни. Например, авторы разбирают такие концепции, как правило 37% для оптимальной остановки и компромисс исследование-эксплуатация. Заимствуются идеи кэширования памяти, планирования задач по кратчайшему времени обработки, байесовского правила для предсказаний и теории игр для ситуаций с конфликтами интересов.
Книга показывает, как все эти идеи помогают снижать стресс, экономить время и осознанно относиться к неопределённости.
В целом интересно, главное не переборщить с алгоритмизацией жизни.
Я считаю, что книги действительно до сих пор очень ценны как источник информации. Не торопитесь заменять их саммари от нейронок, отрывочными и поверхностными знаниями, видео на YouTube и другими похожими вещами. Читайте, думайте, становитесь лучше!
