База данных: IPR База
Страница 142, Результатов: 1417
Сортировка недоступна
Кол-во результатов более 1000
Отмеченные записи: 0
1411.
Подробнее
129220
Титов, А. Н.
Python. Обработка данных : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2022. - 104 с. - ISBN 978-5-7882-3171-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
python -- обработка данных -- оператор присваивания -- функции в python
Аннотация: Рассмотрены возможности языка программирования Python в области программирования и решения задач вычислительной математики, таких как аппроксимация и интерполяция, численное интегрирование, оптимизация, решение уравнений и систем уравнений. Приведен теоретический материал и примеры решения задач. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты самостоятельных работ. Предназначено для бакалавров, обучающихся по направлениям подготовки 18.03.01 «Химическая технология», 28.03.02 «Наноинженерия», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», изучающих дисциплины «Информатика», «Вычислительная математика», «Прикладная математика», «Обработка экспериментальных данных», «Методы оптимизации», «Алгоритмы и структуры данных». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Титов, А. Н.
Python. Обработка данных : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2022. - 104 с. - ISBN 978-5-7882-3171-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- обработка данных -- оператор присваивания -- функции в python
Аннотация: Рассмотрены возможности языка программирования Python в области программирования и решения задач вычислительной математики, таких как аппроксимация и интерполяция, численное интегрирование, оптимизация, решение уравнений и систем уравнений. Приведен теоретический материал и примеры решения задач. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты самостоятельных работ. Предназначено для бакалавров, обучающихся по направлениям подготовки 18.03.01 «Химическая технология», 28.03.02 «Наноинженерия», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», изучающих дисциплины «Информатика», «Вычислительная математика», «Прикладная математика», «Обработка экспериментальных данных», «Методы оптимизации», «Алгоритмы и структуры данных». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
1412.
Подробнее
81324
Воронов, В. И.
Data Mining - технологии обработки больших данных : учебное пособие / Воронов В. И. - Москва : Московский технический университет связи и информатики, 2018. - 47 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
данные -- информатика -- обработка данных -- программное средство
Аннотация: Учебное пособие «Data Mining - технологии обработки больших данных» предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре МТУСИ по направлению подготовки 27.04.04 – Управление в технических системах (профиль «Интеллектуальный анализ данных») и 15.04.04 - Автоматизация технологических процессов и производств (профиль «Интеллектуальные автоматизированные информационные системы управления»). Содержание учебного пособия соответствует основным вопросам, рассматриваемым в дисциплинах «Big Data. Методы и средства анализа», «Интеллектуальные базы и хранилища данных». Цель учебного пособия – ознакомление магистрантов с современными методами и средствами анализа больших данных, с акцентом на практическое освоение возможностей такого инструментария как Cloudera, MapReduce Hadoop. В качестве программных средств используется среда разработки виртуальной машины «Cloudera Udacity Training». Каждую конкретную задачу моделирования предлагается решить с помощью определенных методов и алгоритмов, затем проанализировать полученные результаты и сделать выводы.
Доп.точки доступа:
Воронова, Л. И.
Усачев, В. А.
Воронов, В. И.
Data Mining - технологии обработки больших данных : учебное пособие / Воронов В. И. - Москва : Московский технический университет связи и информатики, 2018. - 47 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
данные -- информатика -- обработка данных -- программное средство
Аннотация: Учебное пособие «Data Mining - технологии обработки больших данных» предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре МТУСИ по направлению подготовки 27.04.04 – Управление в технических системах (профиль «Интеллектуальный анализ данных») и 15.04.04 - Автоматизация технологических процессов и производств (профиль «Интеллектуальные автоматизированные информационные системы управления»). Содержание учебного пособия соответствует основным вопросам, рассматриваемым в дисциплинах «Big Data. Методы и средства анализа», «Интеллектуальные базы и хранилища данных». Цель учебного пособия – ознакомление магистрантов с современными методами и средствами анализа больших данных, с акцентом на практическое освоение возможностей такого инструментария как Cloudera, MapReduce Hadoop. В качестве программных средств используется среда разработки виртуальной машины «Cloudera Udacity Training». Каждую конкретную задачу моделирования предлагается решить с помощью определенных методов и алгоритмов, затем проанализировать полученные результаты и сделать выводы.
Доп.точки доступа:
Воронова, Л. И.
Усачев, В. А.
1413.
Подробнее
81325
Воронова, Л. И.
Machine Learning: регрессионные методы интеллектуального анализа данных : учебное пособие / Воронова Л. И. - Москва : Московский технический университет связи и информатики, 2018. - 82 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
данные -- информатика -- обработка данных -- программное средство
Аннотация: Данное учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре по направлению подготовки 27.04.04 – Управление в технических системах. Магистерская программа: «Интеллектуальный анализ данных в технических системах». Содержание учебного пособия соответствует основным вопросам, рассматриваемым в курсе «Machine Learning. Обучающиеся технические системы». Цель учебного пособия – ознакомление магистрантов с современными методами интеллектуального анализа данных, основанными на регрессионных подходах широко применяемых при машинном обучении и приобретение ими компетенций разработки и прототипирования обучающихся систем управления. В качестве программных средств используются среда моделирования OCTAVE или MATLAB. Каждую конкретную задачу моделирования предлагается решить с помощью определенных методов и алгоритмов, затем проанализировать полученные результаты и сделать выводы.
Доп.точки доступа:
Воронов, В. И.
Воронова, Л. И.
Machine Learning: регрессионные методы интеллектуального анализа данных : учебное пособие / Воронова Л. И. - Москва : Московский технический университет связи и информатики, 2018. - 82 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
данные -- информатика -- обработка данных -- программное средство
Аннотация: Данное учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре по направлению подготовки 27.04.04 – Управление в технических системах. Магистерская программа: «Интеллектуальный анализ данных в технических системах». Содержание учебного пособия соответствует основным вопросам, рассматриваемым в курсе «Machine Learning. Обучающиеся технические системы». Цель учебного пособия – ознакомление магистрантов с современными методами интеллектуального анализа данных, основанными на регрессионных подходах широко применяемых при машинном обучении и приобретение ими компетенций разработки и прототипирования обучающихся систем управления. В качестве программных средств используются среда моделирования OCTAVE или MATLAB. Каждую конкретную задачу моделирования предлагается решить с помощью определенных методов и алгоритмов, затем проанализировать полученные результаты и сделать выводы.
Доп.точки доступа:
Воронов, В. И.
1414.
Подробнее
64628
History of the English Language. История английского языка : методические рекомендации для студентов / сост. А. А. Синичкина. - Набережные Челны : Набережночелнинский государственный педагогический университет, 2016. - 42 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 81.2
Кл.слова (ненормированные):
английский язык -- грамматика -- диахрония -- иностранный язык -- история -- лексика -- фонология
Аннотация: Методические рекомендации предназначены для студентов второго курса филологического факультета педагогических вузов. Пособие содержит методические рекомендации по организации самостоятельной работы студентов, формы и виды текущего и промежуточного контроля, а также примеры практических заданий. Рекомендации включают критерии оценки тех или иных видов работ, включая творческие задания, а также предлагают алгоритм подготовки к семинарским занятия по дисциплине «История иностранного языка».
Доп.точки доступа:
Синичкина, А. А. \сост.\
History of the English Language. История английского языка : методические рекомендации для студентов / сост. А. А. Синичкина. - Набережные Челны : Набережночелнинский государственный педагогический университет, 2016. - 42 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
английский язык -- грамматика -- диахрония -- иностранный язык -- история -- лексика -- фонология
Аннотация: Методические рекомендации предназначены для студентов второго курса филологического факультета педагогических вузов. Пособие содержит методические рекомендации по организации самостоятельной работы студентов, формы и виды текущего и промежуточного контроля, а также примеры практических заданий. Рекомендации включают критерии оценки тех или иных видов работ, включая творческие задания, а также предлагают алгоритм подготовки к семинарским занятия по дисциплине «История иностранного языка».
Доп.точки доступа:
Синичкина, А. А. \сост.\
1415.
Подробнее
93445
Erzin, A. I.
Fundamentals of Operations Research : a textbook / Erzin A. I. - Novosibirsk : Editorial and Publishing Center of NSU, 2015. - 122 с. - ISBN 978-5-4437-0344-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- задача -- математика -- математическая модель -- упражнение
Аннотация: This book introduces a reader to basic models and methods of Operations Research and Decision-Making, including important graph and combinatorial optimization problems, common techniques to find exact and approximate solutions of these problems, and basic game-theoretic concepts. The textbook addresses to students and all interested in becoming familiar with Operations Research. It includes and extends the material of course Operations Research taught to the Master’s students of Department of Mathematics and Mechanics of NSU educated within the Master’s Educational Program «Modern trends in discrete mathematics and combinatorial optimization».
Доп.точки доступа:
Takhonov, I. I.
Erzin, A. I.
Fundamentals of Operations Research : a textbook / Erzin A. I. - Novosibirsk : Editorial and Publishing Center of NSU, 2015. - 122 с. - ISBN 978-5-4437-0344-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- задача -- математика -- математическая модель -- упражнение
Аннотация: This book introduces a reader to basic models and methods of Operations Research and Decision-Making, including important graph and combinatorial optimization problems, common techniques to find exact and approximate solutions of these problems, and basic game-theoretic concepts. The textbook addresses to students and all interested in becoming familiar with Operations Research. It includes and extends the material of course Operations Research taught to the Master’s students of Department of Mathematics and Mechanics of NSU educated within the Master’s Educational Program «Modern trends in discrete mathematics and combinatorial optimization».
Доп.точки доступа:
Takhonov, I. I.
1416.
Подробнее
63931
Васильев, С. А.
OpenGL. Компьютерная графика : учебное пособие / Васильев С. А. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2012. - 81 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм растеризации -- буфер трафарета -- геометрический примитив -- графическая библиотека -- графическая программа -- интерфейс opengl -- компьютерная графика -- ортографическая проекция -- перспективная проекция -- регенерация изображения
Аннотация: Данное учебное пособие призвано послужить как в качестве учебника по открытой графической библиотеке, так и в качестве справочника по использованию основных команд OpenGL. Оперируя предметным указателем, можно быстро найти тот или иной материал по использованию графических функций, процедур и символьных констант. Предназначено для студентов 3, 4 курсов дневной формы обучения специальности 230104.65, направлениям 230100.62 и 230100.68 магистерской программы: «Модели, методы и программное обеспечение анализа проектных решений», а также может помочь студентам при выполнении курсовых работ и проектов, в их научно-исследовательской работе, где требуется организовать высокоэффективную визуализацию 2D- или 3D-графики.
Васильев, С. А.
OpenGL. Компьютерная графика : учебное пособие / Васильев С. А. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2012. - 81 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм растеризации -- буфер трафарета -- геометрический примитив -- графическая библиотека -- графическая программа -- интерфейс opengl -- компьютерная графика -- ортографическая проекция -- перспективная проекция -- регенерация изображения
Аннотация: Данное учебное пособие призвано послужить как в качестве учебника по открытой графической библиотеке, так и в качестве справочника по использованию основных команд OpenGL. Оперируя предметным указателем, можно быстро найти тот или иной материал по использованию графических функций, процедур и символьных констант. Предназначено для студентов 3, 4 курсов дневной формы обучения специальности 230104.65, направлениям 230100.62 и 230100.68 магистерской программы: «Модели, методы и программное обеспечение анализа проектных решений», а также может помочь студентам при выполнении курсовых работ и проектов, в их научно-исследовательской работе, где требуется организовать высокоэффективную визуализацию 2D- или 3D-графики.
1417.
Подробнее
99366
Жданова, Т. С.
«Ленивый» маркетинг. Принципы пассивных продаж / Жданова Т. С. - Москва : Дашков и К, Ай Пи Эр Медиа, 2021. - 147 с. - ISBN 978-5-394-04005-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.42
Кл.слова (ненормированные):
ассортиментный портфель -- изучение потребителя -- интернет-маркетинг -- ленивый маркетинг -- пассивная продажа -- продвижение товара -- управление ассортиментом -- формирование имиджа -- эффективный телемаркетинг
Аннотация: Каждый владелец фирмы хочет иметь высокую норму прибыли, не прилагая при этом больших усилий. Как сделать так, чтобы потребители снова и снова приходили в магазин и всегда были довольны? Как сделать так, чтобы товары и бренды компании пользовались большой популярностью? Как достичь всего этого, не осуществляя больших инвестиций и не привлекая высокооплачиваемых специалистов? Надо использовать «ленивый» маркетинг. Данное пособие предлагает простые алгоритмы нахождения взаимопонимания с потребителями и построения программ стимулирования продаж. В книге рассматриваются методы проведения элементарных маркетинговых исследований и организации пассивных продаж. Для менеджеров-маркетологов, индивидуальных предпринимателей, управляющих магазинами, а также для студентов, изучающих дисциплину «Маркетинг».
Жданова, Т. С.
«Ленивый» маркетинг. Принципы пассивных продаж / Жданова Т. С. - Москва : Дашков и К, Ай Пи Эр Медиа, 2021. - 147 с. - ISBN 978-5-394-04005-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
ассортиментный портфель -- изучение потребителя -- интернет-маркетинг -- ленивый маркетинг -- пассивная продажа -- продвижение товара -- управление ассортиментом -- формирование имиджа -- эффективный телемаркетинг
Аннотация: Каждый владелец фирмы хочет иметь высокую норму прибыли, не прилагая при этом больших усилий. Как сделать так, чтобы потребители снова и снова приходили в магазин и всегда были довольны? Как сделать так, чтобы товары и бренды компании пользовались большой популярностью? Как достичь всего этого, не осуществляя больших инвестиций и не привлекая высокооплачиваемых специалистов? Надо использовать «ленивый» маркетинг. Данное пособие предлагает простые алгоритмы нахождения взаимопонимания с потребителями и построения программ стимулирования продаж. В книге рассматриваются методы проведения элементарных маркетинговых исследований и организации пассивных продаж. Для менеджеров-маркетологов, индивидуальных предпринимателей, управляющих магазинами, а также для студентов, изучающих дисциплину «Маркетинг».
Страница 142, Результатов: 1417