База данных: IPR База
Страница 1, Результатов: 4
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
125718
Карякин, М. И.
Технологии программирования и компьютерный практикум на языке Python : учебное пособие / Карякин М. И. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. - 241 с. - ISBN 978‐5‐9275‐4108‐9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
pyton -- компьютерная практика -- программирование
Аннотация: Пособие содержит теоретический материал, а также варианты индивидуальных и проектных заданий, связанных как с основными разделами языка программирования Python (функции, строки, списки и т. п.), так и с использованием распространенных библиотек научного программирования - Numpy, Matplotlib, Pandas. В качестве средства выполнения заданий предполагается использование среды Jupyter Notebook. Предназначено для студентов бакалавриата укрупненной группы 01.03.00 «Математика и механика». Оно также может быть полезно учителям информатики для организации самостоятельной работы в старших классах средней школы.
Доп.точки доступа:
Ватульян, К. А.
Мнухин, Р. М.
Карякин, М. И.
Технологии программирования и компьютерный практикум на языке Python : учебное пособие / Карякин М. И. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. - 241 с. - ISBN 978‐5‐9275‐4108‐9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
pyton -- компьютерная практика -- программирование
Аннотация: Пособие содержит теоретический материал, а также варианты индивидуальных и проектных заданий, связанных как с основными разделами языка программирования Python (функции, строки, списки и т. п.), так и с использованием распространенных библиотек научного программирования - Numpy, Matplotlib, Pandas. В качестве средства выполнения заданий предполагается использование среды Jupyter Notebook. Предназначено для студентов бакалавриата укрупненной группы 01.03.00 «Математика и механика». Оно также может быть полезно учителям информатики для организации самостоятельной работы в старших классах средней школы.
Доп.точки доступа:
Ватульян, К. А.
Мнухин, Р. М.
2.
Подробнее
147895
Титов, А. Н.
Основы работы с библиотекой NumPy : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2024. - 112 с. - ISBN 978-5-7882-3470-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
атрибуты массивов -- библиотека numpy -- логические операции -- создание массивов
Аннотация: Рассмотрены возможности библиотеки NumPy в области решения задач линейной алгебры, работы с массивами и генерирования случайных чисел и последовательностей. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров, обучающихся по направлениям подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 22.03.01 «Материаловедение и технологии материалов», 28.03.02 «Наноинженерия», 18.03.01 «Химическая технология», 29.03.04 «Технология художественной обработки материалов», 29.03.05 «Конструирование изделий легкой промышленности», изучающих дисциплины «Алгебра и геометрия», «Информатика», «Информационные технологии», «Вычислительная математика», «Теория вероятностей и математическая статистика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Титов, А. Н.
Основы работы с библиотекой NumPy : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2024. - 112 с. - ISBN 978-5-7882-3470-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
атрибуты массивов -- библиотека numpy -- логические операции -- создание массивов
Аннотация: Рассмотрены возможности библиотеки NumPy в области решения задач линейной алгебры, работы с массивами и генерирования случайных чисел и последовательностей. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров, обучающихся по направлениям подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 22.03.01 «Материаловедение и технологии материалов», 28.03.02 «Наноинженерия», 18.03.01 «Химическая технология», 29.03.04 «Технология художественной обработки материалов», 29.03.05 «Конструирование изделий легкой промышленности», изучающих дисциплины «Алгебра и геометрия», «Информатика», «Информационные технологии», «Вычислительная математика», «Теория вероятностей и математическая статистика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
3.
Подробнее
149460
Монгуш, Ч. М.
Введение в анализ данных : учебное пособие для студентов / Монгуш Ч. М. - Кызыл : Издательство Тувинского государственного университета, 2022. - 51 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
numpy -- pandas -- python -- анализ данных
Аннотация: В учебном пособии изложены основы анализа данных, рассмотрены задачи регрессии, классификации, кластеризации и методы решения этих задач. Приведены библиотеки NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn языка программирования Python. Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки бакалавриата 02.03.02 Фундаментальная информатика и информационные технологии, 09.03.03 Прикладная информатика, а также адресовано преподавателям и программистам. Ориентировано на изучение библиотек и методов языка программирования Python для решения задач анализа данных.
Монгуш, Ч. М.
Введение в анализ данных : учебное пособие для студентов / Монгуш Ч. М. - Кызыл : Издательство Тувинского государственного университета, 2022. - 51 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
numpy -- pandas -- python -- анализ данных
Аннотация: В учебном пособии изложены основы анализа данных, рассмотрены задачи регрессии, классификации, кластеризации и методы решения этих задач. Приведены библиотеки NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn языка программирования Python. Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки бакалавриата 02.03.02 Фундаментальная информатика и информационные технологии, 09.03.03 Прикладная информатика, а также адресовано преподавателям и программистам. Ориентировано на изучение библиотек и методов языка программирования Python для решения задач анализа данных.
4.
Подробнее
145897
Маккинли, У.
Python и анализ данных / Маккинли У. - Саратов : Профобразование, 2024. - 482 с. - ISBN 978-5-4488-0046-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
python -- анализ данных -- научное приложение -- эффективное программирование -- язык программирования
Аннотация: Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др. Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.
Доп.точки доступа:
Слинкина, А. \пер.\
Маккинли, У.
Python и анализ данных / Маккинли У. - Саратов : Профобразование, 2024. - 482 с. - ISBN 978-5-4488-0046-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- анализ данных -- научное приложение -- эффективное программирование -- язык программирования
Аннотация: Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др. Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.
Доп.точки доступа:
Слинкина, А. \пер.\
Страница 1, Результатов: 4