Обработка данных - ТОП 50 лучших книг

Исчерпывающее исследование о причинах и следствии. Наконец-то можно разобраться что же появилось раньше, курица или яйцо? Удостоенный премии Алана Тьюринга 2011 года по информатике, ученый и статистик показывает, как понимание причинно-следственных связей произвело революцию в науке и совершило прорыв в работе над искусственным интеллектом. «Корреляция не является причинно-следственной связью» – эта мантра, скандируемая учеными более века, привела к условному запрету на разговоры о причинно-следственных связях. Сегодня это табу отменено. Причинная революция, открытая Джудией Перлом и его коллегами, пережила столетие путаницы и поставила каузальность – изучение причин и следствий – на твердую научную основу. Работа Перла позволяет нам не только узнать, является ли одно причиной другого, она позволяет исследовать реальность, которая уже существует, и реальности, которые могли бы существовать. Она демонстрирует суть человеческой мысли и дает ключ к искусственному интеллекту. Эта книга содержит дополнительный…

Этот текст – сокращенная версия книги «Просто о больших данных» (Джудит Гурвиц, Алан Ньюджент, Ферн Халпер, Марсия Кауфман). Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры. Посты в социальных сетях, данные навигаторов, датчики на производстве, показания приборов – ежедневно мир генерирует колоссальные объемы информации – Big Data, или большие данные. Пока основная часть больших данных никак не монетизирована. Но развитие технологий на стороне предприимчивых. Саммари знакомит со стратегиями и инструментами, которые помогут повернуть бурный поток информации в нужное вашей компании русло и использовать возможности больших данных для повышения эффективности бизнеса. Читать, чтобы: • Понять ключевые принципы работы с большими данными. • Узнать, как превратить огромные объемы данных в понятную и полезную информацию. • Познакомиться с практическими инструментами работы с большими данными и оценить, как их можно использовать в своем бизнесе. Об авторах Джудит Гурвиц – президент, глава совета директоров и идеол…

Современная система управления производственными рисками на предприятиях базируется на принципах, заложенных в стандартах производственной безопасности и охраны труда, и предполагает в основном долгосрочное прецедентное управление рисками: реагирование на их наступление, анализ результатов, выполнение мероприятий по снижению рисков. При этом, за редким исключением, за скобками остается управление экстремально быстро развивающимися риск-ситуациями, выполняемое в ходе их развития. Например, выход из строя некоторых станков или их частей может быть заблаговременно предсказан по параметрам их работы (характеру и уровню шума, вибрации, температурным параметрам и т. д.). Ранее управление такими риск-ситуациями было осложнено отсутствием или дороговизной автоматизированных систем, способных реагировать с требуемыми задержками. Благодаря активной информатизации и автоматизации производственных процессов, внедрению технологий Индустрии 4.0 появляется технологическая возможность управления риск-ситуациями, развиваю…

Развитие цифровой экономики в современном мире требует решения вопроса безопасности приложений Industrial lnternet of Things (IIoT). Большое количество распределенных, передающих данные по сети устройств IIoT, управляемых интеллектуальными программами (программными агентами), требуют защиты. Успешная атака на любое устройство IIoT приведет ко взлому приложения IIoT и к большим финансовым потерям, а также к прекращению функционирования приложения IIoT, следовательно, тема исследования актуальна. Цель написания статьи – кардинальное решение проблемы безопасности приложения IIoT путем разработки его блокчейн-архитектуры. Перед авторами стояли задачи исследования всех аспектов блокчейн-системы, обеспечивающих безопасность устройств приложения IIoT. Особенность блокчейн-системы состоит в том, что ее участниками являются программные агенты, управляющие устройствами приложения. В результате исследования предложена концепция блокчейн-архитектуры приложения IIoT. Исследованы механизмы консенсуса интеллектуальных п…

В руководстве изложены история создания теста Роршаха, этапы его развития и теоретические основы Интегративной системы психодиагностики методом Роршаха. Детально описаны все этапы процедуры исследования, техника кодирования и расчетов, алгоритмы и стратегии интерпретации полученных данных, адаптированные для русскоязычных пользователей. Технические приемы обработки и интерпретации результатов исследования демонстрируются на конкретных примерах. Приложения содержат все необходимые для проведения исследования рабочие таблицы. Подходы к оценке и интерпретации показателей методики Г. Роршаха трактуются с системных позиций, что позволяет на основе полученных данных построить модель функционирования личности испытуемого. Руководство предназначено для психологов, врачей и всех специалистов, интересующихся психологической диагностикой, а также для студентов и аспирантов психологических и медицинских факультетов.

Учебник посвящен вопросам анализа и структурирования данных и знаний для разработки информационных и интеллектуальных систем. В нем детально рассматривается полный цикл разработки интеллектуальных систем – от извлечения и формализации знаний до программной реализации компонентов системы. Материал книги дает наиболее полное представление о современном состоянии развития инженерии знаний в России и мире. Учебник будет полезен студентам вузов, аспирантам, специалистам и разработчикам информационных систем, особенно интеллектуальных систем, а также бизнес-аналитикам и менеджерам, интересующимся данной проблематикой. Это первый учебник по инженерии знаний, полезный также при разработке корпоративных систем управления знаниями.

Главная задача книги – определить набор руководящих принципов и описать их применение в функциональных областях управления данными. Издание всесторонне описывает проблемы, возникающие в процессе управления данными, и предлагает способы их решения. В нем подробно описаны широко принятые практики, методы и приемы, функции, роли, результаты и метрики. «DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание» предоставляет специалистам по управлению данными, ИТ-специалистам, руководителям, преподавателям и исследователям обширный материал для совершенствования работы с информационными активами и корпоративными данными.

Пособие написано в соответствии с Государственным образовательным стандартом для гуманитарных специальностей. Оно содержит основные положения статистики и прикладные вопросы статистической обработки данных, необходимые для широкого практического использования в образовательном процессе. Учебное пособие состоит из двух частей: первая часть содержит 15 лекций, вторая часть включает 15 семинаров, 13 из которых посвящены практическому освоению на компьютере статистического пакета STATISTICA. Изложение курса рассчитано на один семестр учебы в высшем учебном заведении гуманитарного профиля. Для студентов, аспирантов и преподавателей высших учебных заведений.

В учебном пособии рассмотрены и определены теоретические основы современной геоинформатики, методы и алгоритмы переработки пространственных данных, архитектура прикладных компьютерных геоинформационных систем. Цель пособия – дать общее представление о современном состоянии геоинформационных систем, средств, ресурсов и технологий, разнообразии разрабатываемых подходов к информатизации профессиональной деятельности на основе внедрения новых и традиционных геоинформационных технологий. Предназначено для обучающихся по экономическим направлениям подготовки. Может быть полезным для специалистов в области информатики, телематики и картографии.

Книга посвящена эффективному использованию инструментов приложения Excel для обработки и анализа многомерных данных с целью их систематизации, выявления характера и структуры взаимосвязей. Пройдя путь от структурирования данных до создания простейшей базы данных, на основе которой можно строить различные сводные таблицы для нахождения ответов на поставленные вопросы, читатель научится извлекать необходимую информацию и знание из множества данных. Дополнительно к этому, в книге рассматривается одна из наиболее востребованных задач – статистическая обработка данных, полученных в результате случайного эксперимента. Особое внимание уделено визуализации данных с помощью диаграмм и дополнительных возможностей, предоставляемых в последних версиях Excel. Книга адресована, прежде всего, студентам вузов нематематических направлений подготовки и может быть полезна аспирантам, инженерам, научным сотрудникам и преподавателям – всем, кто заинтересован в получении мощного и эффективного инструмента для выполнения всевоз…

Эта книга – мастхэв для аналитиков и руководителей. Она полезна всем, кто занимается бизнесом. Аналитикам и маркетологам она послужит отличным пособием с готовыми идеями, шаблонами и инструментами. А руководителям даст понять, как должна выглядеть действительно качественная визуализация данных. Цифры – это язык бизнеса. И этот язык должен быть понятным и наглядным.

Лабораторный практикум содержит материал для проведения занятий по предмету «Теоретические основы автоматизированного управления» в виде отдельных работ по функциональному моделированию ряда направлений: изучение методов управления сложными проектами в среде MS PROJECT, моделирование данных в среде Erwin и его аналогами, функциональное моделирование средствами BPwin, разработка проектов оптимальной концентрации и размещения производств в среде электронных таблиц MS EXCEL. Практикум предназначен студентам старших курсов технических и экономических специальностей высших учебных заведений по подготовке бакалавров по ряду специальностей: «Автоматизация технологических процессов и производств», «Информатика и вычислительная техника» (профиль «Автоматизированные системы обработки информации и управления»), «Прикладная информатика» (профиль «Прикладная информатика в экономике»), «Машиностроение», «Экономика и управление народным хозяйством» и других родственных направлений.

Лабораторный практикум содержит материал для проведения занятий по предмету «Теоретические основы автоматизированного управления» в виде отдельных работ по функциональному моделированию ряда направлений: изучение методов управления сложными проектами в среде MS PROJECT, моделирование данных в среде Erwin и его аналогами, функциональное моделирование средствами BPwin, разработка проектов оптимальной концентрации и размещения производств в среде электронных таблиц MS EXCEL. Соответствует современным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным квалификационным требованиям. Практикум предназначен для студентов технических средних профессиональных заведений.

В последнее время взрывной рост числа датчиков, интернета и генерации огромных объемов данных предоставил новые возможности хранения, выполнения и реализации приложений на основе IoT и алгоритмов искусственного интеллекта. В учебном пособии рассмотрены такие основные темы по искусственному интеллекту, как краткая история развития искусственного интеллекта, понятия машинного обучения, классы решаемых задач, ансамблевые методы, глубокое обучение, метрики качества и другие базовые направления. Во второй части учебного пособия представлены примеры программы в интерактивной оболочке Jupyter Notebook на языке Python, реализующие алгоритмы искусственного интеллекта. В учебном пособии представлен программный код базовых задач искусственного интеллекта, таких как классификация, регрессия, нормализация и масштабирование данных, распознавание, прогнозирование и другие. Пособие также может быть полезно аспирантам, преподавателям вуза и специалистам, применяющим методы искусственного интеллекта в своей профессионально…

"Секреты датасетов: практическое руководство по анализу и обработке данных" представляет собой всеобъемлющий и доступный ресурс для специалистов и начинающих исследователей данных. Книга охватывает ключевые аспекты работы с датасетами, начиная с источников данных, форматов и структур, и заканчивая предобработкой, анализом и визуализацией. Она предоставляет примеры работы с датасетами с использованием популярных языков программирования и библиотек, таких как Python, R, pandas и dplyr. Автор делится опытом и лучшими практиками по балансировке данных, аугментации, разделению датасета на обучающую, валидационную и тестовую выборки, а также исследовательскому анализу данных. Книга также освещает важные этические аспекты сбора данных и обработки персональных данных. Это практическое руководство подходит для всех, кто хочет улучшить свои навыки в работе с датасетами и получить ценные знания о современных подходах к анализу данных.

Содержит основные сведения о возможностях программного продукта «Micromine» применительно к маркшейдерскому делу: создание и редактирование планов, импорт и камеральная обработка съёмок, создание и редактирование цифровых моделей, геометризация месторождений, преобразование систем координат; приведены упражнения по каждой освещённой теме и вопросы для самоконтроля. Предназначен для организации образовательного процесса по программам специалитета 21.05.04 «Горное дело» (профиль 21.05.04.04 «Маркшейдерское дело») очной формы обучения.

Python – идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для data science» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования и анализа данных в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке принятия решений. Познакомьтесь с богатым набором встроенных структур данных Python для выполнения основных операций, а также о надежной экосистеме библиотек с открытым исходным кодом для data science, включая NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib и другие. Научитесь загружать данные в различных форматах, упорядочивать, группировать и агрегировать датасеты, а также создавать графики, карты и другие визуализации. На подробных примерах стройте реальные приложения, в том числе службу такси, использующую геолокацию, анализ корзины для определения товаров, которые обычно покупаются вместе, а также модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции. После покупки пр…

Сборник включает материалы работ выполненных авиационными специалистами, направленными на внедрение и организацию функционирования программы добровольных сообщений по безопасности полетов. Материалы сборника отражают мировой и отечественный опыт использования добровольных сообщений в системе обеспечения безопасности полетов. Затрагиваются также правовые аспекты регулирования отношений респондентов с авиационными структурами и др. Материалы сборника полезны руководителям авиационных подразделений, специалистам по безопасности полетов, летному составу, авиационным психофизиологам и всем эксплуатантам непосредственный труд которых направлен на обеспечение безопасности полетов. В формате a4.pdf сохранен издательский макет.

Рассмотрены технологии автоматизированной обработки аэрокосмических данных в растровых редакторах. Описаны операции по работе с открытыми каталогами данных дистанционного зондирования, подходы к предварительной обработке мультиспектральных данных дистанционного зондирования, их автоматизированной классификации. Дана оценка полученного результата и перехода на его основе к тематическому картографическому материалу. Для студентов Мытищинского филиала МГТУ им. Н.Э. Баумана, изучающих дисциплину «Автоматизация дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли».

Рассмотрены технологии по применению аэрокосмических методов для выполнения мониторинга лесопокрытых территорий с использованием геоинформационных систем. Описаны операции по приведению наборов растровых данных в единую систему, описаны основы визуального дешифрирования и векторизации аэрокосмических снимков, представлены типовые задачи топографического, динамического и экологического мониторинга. Для студентов, изучающих дисциплину «Автоматизация дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли».

Учебно-методическое пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, изучающих дисциплину «Введение в анализ больших информационных массивов», и содержит указания к выполнению пяти лабораторных работ для формирования у студентов навыков использования программного обеспечения и программных средств для структурирования больших массивов данных. Приведены краткие теоретические сведения, необходимые для выполнения лабораторных работ, контрольные вопросы и задания для подготовки к защите.

"Секреты датасетов: практическое руководство по анализу и обработке данных" представляет собой всеобъемлющий и доступный ресурс для специалистов и начинающих исследователей данных. Книга охватывает ключевые аспекты работы с датасетами, начиная с источников данных, форматов и структур, и заканчивая предобработкой, анализом и визуализацией. Она предоставляет примеры работы с датасетами с использованием популярных языков программирования и библиотек, таких как Python, R, pandas и dplyr. Автор делится опытом и лучшими практиками по балансировке данных, аугментации, разделению датасета на обучающую, валидационную и тестовую выборки, а также исследовательскому анализу данных. Книга также освещает важные этические аспекты сбора данных и обработки персональных данных. Это практическое руководство подходит для всех, кто хочет улучшить свои навыки в работе с датасетами и получить ценные знания о современных подходах к анализу данных.

Работа с неограниченными и быстрыми потоками данных всегда была сложной задачей. Но Kafka Streams и ksqlDB позволяют легко и просто создавать приложения потоковой обработки. Из книги специалисты по обработке данных узнают, как с помощью этих инструментов создавать масштабируемые приложения потоковой обработки, перемещающие, обогащающие и преобразующие большие объемы данных в режиме реального времени. Митч Сеймур, инженер службы обработки данных в Mailchimp, объясняет важные понятия потоковой обработки на примере нескольких любопытных бизнес-задач. Он рассказывает о достоинствах Kafka Streams и ksqlDB, чтобы помочь вам выбрать наиболее подходящий инструмент для каждого уникального проекта потоковой обработки. Для разработчиков, не пишущих код на Java, особенно ценным будет материал, посвященный ksqlDB. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

В сжатой форме проанализированы принципы построения сообщений, формируемых протоколами транкинговых сетей радиосвязи на примере стандартов TETRA и АРСО 25. Рассмотрены особенности протоколов кодирования, шифрования и модуляции в проекции взаимодействия логических и физических каналов транкинговой системы. Приведены примеры создания рассмотренных алгоритмов в приложениях LabVIEW. Предназначено для студентов радиотехнических специальностей для изучения разделов дисциплин «Протоколы обмена данными сетей радиосвязи», «Цифровая обработка сигналов и сигнальные процессоры» и знакомых как с базовым курсом LabVIEW, так и с основами кодирования и шифрования информации.

Язык Python помогает упростить анализ данных. Если вы научились пользоваться электронными таблицами, то сможете освоить и pandas! Несмотря на сходство с табличной компоновкой Excel, pandas обладает большей гибкостью и более широкими возможностями. Эта библиотека для Python быстро выполняет операции с миллионами строк и способна взаимодействовать с другими инструментами. Она дает идеальную возможность выйти на новый уровень анализа данных. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Python – язык программирования № 1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучения. Вы познакомитесь с блокнотами Jupyter – лучшей средой для профессиональной работы с данными. После этого перейдете к ключевым библиотекам, которые упрощают процесс математических вычислений, визуализации, решение задач машинного обучения и обработки естественного языка. После этого, овладев основами, вы перейдете к продвинутым техникам, позволяющим решать более сложные задачи. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Цифровая обработка сигналов – одно из перспективных направлений для профессиональной деятельности специалистов в области информатики и вычислительной техники, а также смежных областей (автоматизация, программная инженерия и др.)? информационной безопасности телекоммуникационных систем, радиотехники, электроники и связи, инфокоммуникационных технологий и систем связи, помехоустойчивости и электромагнитной совместимости информационных систем и др. Целью пособия является изложение основных понятий и теоретических основ предмета, его математического аппарата. В пособии обсуждается понятие сигнала и классификация сигналов, их пространственно-временное и спектрально-частотное представление, аналого-цифровое и цифро-аналоговое преобразования, цифровая фильтрация, быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. Опыт и знания в области цифровой обработки сигналов востребованы работодателями. Пособие предназначено для бакалавров и магистров, обучающихся по направлениям подготовки «Информатика и вычислительная техник…

Приводимые в книге паттерны проектирования отражают лучшие практические подходы к решению типичных задач машинного обучения. Указанные паттерны, реализованные в программном коде, сконцентрировали опыт сотен экспертов в простые и легкодоступные советы. Книга содержит подробный разбор 30 паттернов, служащих для представления данных и задач, тренировки моделей, отказоустойчивого обслуживания, обеспечения воспроизводимости и искусственного интеллекта. Каждый паттерн включает в себя постановку задачи, ряд потенциальных решений и рекомендации по выбору технического приема, наилучшим образом подходящего к данной ситуации.

Рассмотрены основы синтаксиса языка Python на примере дистрибутива Anaconda. Показаны приложения IPython, Spyder IDE, Jupyter Notebook. Описан синтаксис переменных, функций, циклов. Подробно изучаются структуры данных в Python: строки, списки, кортежи, множества и словари. Объясняется понятие классов и их применение в объектно-ориентированном программировании. Описаны возможности библиотеки обработки изображений Pillow, библиотеки Tkinter для создания приложений с графическим интерфейсом. Отдельный раздел посвящен обработке ошибок и исключений в программах. Рассматриваются библиотеки NumPy и Pandas, приводятся практические примеры их использования для анализа и обработки данных. Описана библиотека Matplotlib и ее возможности в сфере визуализации данных.

Настоящее пособие предназначено для изучения основных типов программных коллекций, хранящих множества данных, фундаментальных структур данных и алгоритмов управления ими. Также в пособии предлагается к применению технология проектирования и программирования коллекций, основывающаяся на объектно-ориентированном подходе в программировании.

Учебное пособие предназначено для студентов различных направлений АВТФ, ФБ, ФЛА, МТФ, ФМА, РЭФ, ФЭН. Может быть использовано при изучении дисциплин «Метрология, стандартизация, сертификация», «Метрология и электрические измерения», «Метрология», а также может быть полезно для магистрантов. Актуальность пособия связана с изменениями в законодательстве РФ, изменением учебных планов и рабочих программ.

Учебное пособие преследует цель кратко изложить суть ряда математических методов обработки экспериментальной информации, используемых в научных исследованиях. Кратко знакомит с современными методами нелинейной динамики. Материал пособия будет полезен при подготовке магистерской диссертации.

В пособии рассматриваются теоретические основы компьютерных методов обработки данных. Читатели получат общее представление о современном инструментарии обработки данных. Пособие построено с учетом требований к специалистам в области информатики. Предназначено для студентов укрупненной группы направления и специальностей (УГСН), обучающихся по направлению 09.00.00, и аспирантов, а также может быть полезно специалистам в области компьютерной обработки данных.

Учебное пособие отражает разнообразие способов анализа качественных данных – интервью, наблюдений, фотографий, онлайн-сообшений и проч. Практикующие социальные исследователи рассказывают о принципах работы и личном опыте применения таких методов, как нарративный, тематический, сетевой анализ, дискурс-анализ, обоснованная теория, качественный контент-анализ, текст-майнинг. Книга состоит из трех взаимосвязанных разделов. В первом разделе читателю предлагается разобраться в специфике качественного анализа данных и сориентироваться в сложившемся методическом ландшафте. Во втором разделе авторы показывают особенности кодирования и обработки данных, демонстрируют специфику работы с различным программным обеспечением – ATLAS.ti, NVivo, Dedoose, Python и проч. В третьем разделе рассказывается о том, в каких форматах можно представить результаты качественного исследования. Каждая глава содержит объяснение ключевых понятий и одновременно показывает примеры и возможные алгоритмы работы с данными. Издание адресовано …

Исчерпывающее исследование о причинах и следствии. Наконец-то можно разобраться что же появилось раньше, курица или яйцо? Удостоенный премии Алана Тьюринга 2011 года по информатике, ученый и статистик показывает, как понимание причинно-следственных связей произвело революцию в науке и совершило прорыв в работе над искусственным интеллектом. «Корреляция не является причинно-следственной связью» – эта мантра, скандируемая учеными более века, привела к условному запрету на разговоры о причинно-следственных связях. Сегодня это табу отменено. Причинная революция, открытая Джудией Перлом и его коллегами, пережила столетие путаницы и поставила каузальность – изучение причин и следствий – на твердую научную основу. Работа Перла позволяет нам не только узнать, является ли одно причиной другого, она позволяет исследовать реальность, которая уже существует, и реальности, которые могли бы существовать. Она демонстрирует суть человеческой мысли и дает ключ к искусственному интеллекту. Эта книга содержит дополнительный…

Удостоенный премии Алана Тьюринга 2011 года по информатике, ученый и статистик показывает, как понимание причинно-следственных связей произвело революцию в науке и совершило прорыв в работе над искусственным интеллектом. «Корреляция не является причинно-следственной связью» – эта мантра, скандируемая учеными более века, привела к условному запрету на разговоры о причинно-следственных связях. Сегодня это табу отменено. Причинная революция, открытая Джудией Перлом и его коллегами, пережила столетие путаницы и поставила каузальность – изучение причин и следствий – на твердую научную основу. Работа Перла позволяет нам не только узнать, является ли одно причиной другого, она позволяет исследовать реальность, которая уже существует, и реальности, которые могли бы существовать. Она демонстрирует суть человеческой мысли и дает ключ к искусственному интеллекту. В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.

В данном учебном пособии рассмотрены подходы к решению прямых и обратных задач магниторазведки. Рассмотрено решение линейных и нелинейных обратных задач магниторазведки, в том числе с использованием нейросетей. Пособие может быть рекомендовано как для самостоятельного изучения курса «Современные компьютерные технологии», так и для подготовки к выполнению практических заданий.

Собрать разрозненные данные для отчета и представить их наглядно не самая простая задача для заказчика. Об этом хорошо знает Алексей Колоколов, который обучает анализу и визуализации данных с 2015 года. Он написал подробное руководство по созданию дашбордов и посвятил большую его часть практике. Колоколов последовательно разбирает процесс составления отчета, начиная с подготовки данных и заканчивая оформлением в фирменном стиле. На реальных примерах он описывает, что нужно сделать на каждом этапе, и сопровождает рассказ подробными иллюстрациями. Читатель сможет построить функциональный дашборд с нуля, даже не обладая навыками работы в Excel. Я хочу, чтобы ваши отчеты были понятными и полезными. Чтобы данные в них говорили на языке бизнеса и помогали управленцам своевременно делать выводы. Для этого важно уметь превращать данные в информацию. Вот почему я написал эту книгу. Алексей Колоколов объясняет, как предварительно поработать с данными, чтобы дашборд обновлялся автоматически, как расположить информац…

Методы управления данными и их интеграции быстро развиваются, хранение данных в одном месте становится все сложнее и сложнее масштабировать. Пора разобраться с тем, как перевести сложный и тесно переплетенный ландшафт данных вашего предприятия на более гибкую архитектуру, готовую к современным задачам. Архитекторы и аналитики данных, специалисты по соблюдению требований и управлению узнают, как работать с масштабируемой архитектурой и внедрять ее без больших предварительных затрат. Питхейн Стренгхольт поделится с вами идеями, принципами, наблюдениями, передовым опытом и шаблонами. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

В пособии рассмотрены вопросы применения основных физических методов исследования структуры органических молекул: метод дипольных моментов методы ИК, УФ, масс‐ и ЯМР‐спектроскопии. Приведены способы решения типовых упражнений, задач повышенной сложности, а также контрольные задания для самостоятельного решения. Пособие содержит также задания, рассчитанные на комплексное применение нескольких методов и основанные на сочетании эмулированных и реальных экспериментальных данных. Предназначено для студентов, аспирантов и преподавателей химических факультетов университетов. Публикуется в авторской редакции.

В учебно-методическом пособии содержатся указания к выполнению компьютерного практикума по дисциплине «Автоматизированные системы обработки информации». Для обучающихся по направлениям подготовки 09.04.01 Информатика и вычислительная техника, 09.04.02 Информационные системы и технологии.

В учебно-методическом пособии содержатся методические указания к практическим занятиям, даны рекомендации к выполнению самостоятельной работы, а также контрольные вопросы и задания по дисциплине «Информационное моделирование на этапе строительства». Для обучающихся по направлению подготовки 08.04.01 Строительство.

Учебно-методическое пособие содержит основные положения алгоритмизации и программирования, а также разработки структур баз данных в среде Microsoft Access. Рассмотрены вопросы, связанные с введением в программирование Visual Basic for Applications, который представляет собой унифицированный язык и среду программирования и разработки. Для обучающихся по направлениям подготовки 09.03.01 Информатика и вычислительная техника; 09.03.02 Информационные системы и технологии; 15.03.04 Автоматизация технологических процессов и производств; 27.03.04 Управление в технических системах.

В учебном пособии рассмотрены основы работы с электронными таблицами в среде MS Excel 2016. Особое внимание уделено решениям практических задач с помощью встроенных функций, даны методические указания по работе с массивами данных и сводными таблицами, приведен перечень упражнений по каждой теме. Соответствует современным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным квалификационным требованиям. Учебное пособие предназначено для освоения навыков использования информационно-коммуникационных технологий в профессиональной деятельности студентами колледжей и училищ.

Учебное пособие предназначено для изучения учебной дисциплины «Информационные технологии в профессиональной деятельности». Информационная технология рассмотрена как составная часть информатики. Описаны технические средства информационных технологий, а также подробно рассмотрено программное обеспечение ИТ. Более подробно изложена технология обработки текстовой, числовой и мультимедийной информации. Приведены способы создания базы данных в MS Access. Рассмотрены виды компьютерных сетей, а также программы компьютерного проектирования AutoCAD и Компас-ЗD. Каждая тема содержит контрольные вопросы.

Учебное пособие создано в соответствии с требованием Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования. Учебное пособие предназначено для изучения учебной дисциплины «Информационные технологии в профессиональной деятельности». Информационная технология рассмотрена как составная часть информатики. Описаны технические средства информационных технологий, а также подробно рассмотрено программное обеспечение ИТ. Более подробно изложена технология обработки текстовой, числовой и мультимедийной информации. Приведены способы создания базы данных в MS Access. Рассмотрены виды компьютерных сетей, а также программы компьютерного проектирования AutoCAD и Компас-ЗВ. Каждая тема содержит контрольные вопросы.

Хватит тратить время на занудные учебники! Это краткое и простое руководство предназначено для читателей, не заботящихся об академических формальностях. Большинство технологических прорывов нашей эпохи происходят в цифровой среде, создаваемой программистами. Ученые-компьютерщики объединяют различные области исследований и расширяют возможности этого нового мира. Чтобы научиться плавать в океане информации, необходимо разбираться в основах сетевых технологий, криптографии и науке о данных. Вы узнаете, как эффективно манипулировать данными, освоите машинное обучение и современные концепции безопасности. Раскройте мощь Computer Science и станьте гуру цифровой эпохи! После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Приводятся основные приемы и методы сбора, систематизации и обработки информации массовых явлений, процессов, множеств сведений. На примерах из практики горного производства иллюстрируется возможность использования классических вероятностных схем при статистическом анализе процессов горного производства, результатов массовых измерений, наблюдений, опробования и оценки качества минерального сырья. Для студентов, обучающихся по направлению «Горное дело». Может быть полезно горным инженерам предприятий, академических институтов и проектных организаций.

Эта pdf-книга о том, как за счет имеющихся внутренних ресурсов обеспечивать рост онлайн-школ. Pdf-книга написана в поддержку программы РКС, о которой вы узнаете по ходу чтения. Далее, в процессе изложения своего видения взрывных системных стратегий, pdf-книгу я буду называть материалом. Для меня же самого и, надеюсь, для вас этот материал станет пособием с приставкой «ввод» в большую тему работы с базой. В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Рассмотрены основные методы статистической обработки данных и машинного обучения и их реализация на языке R. Изложены принципы разработки информационных систем и моделей, основанных на данных. Приведены примеры использования методов машинного обучения при решении прикладных задач. Рассмотрены подготовка данных, работа с временными рядами, методы классификации и кластеризации, способы обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением), классические методы интеллектуального анализа данных, способы проверки адекватности получаемых моделей, их сравнения и выбора. В конце разделов приведены вопросы для самоконтроля и задания. Материал соответствует курсам «Статистические методы интеллектуального анализа данных» и «Интеллектуальные системы» при подготовке магистрантов по направлению «Автоматизация технологических процессов и производств». Исходные данные и коды всех примеров на языке R могут быть скачаны с сайта издательства.