База данных: IPR База
Страница 1, Результатов: 83
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
153204
Туктамышева, Л. М.
Методы и модели прогнозирования в экономике : учебное пособие / Туктамышева Л. М. - Оренбург : Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ, 2025. - 253 с. - ISBN 978-5-7410-3404-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.054
Кл.слова (ненормированные):
временные ряды -- модели прогнозирования -- нестационарные ряды -- показатели динамики -- экономика
Аннотация: В рамках учебного пособия «Методы и модели прогнозирования в экономике» рассмотрен математический инструментарий моделирования, включающий методы оценивания и прогнозирования нестационарных рядов и многофакторных моделей прогнозирования. Каждый раздел состоит из теоретической части, вопросов и заданий к практическим занятиям, заданий к лабораторным работам и примеров их выполнения с помощью статистических пакетов прикладных программ Statistica, Gretl, а также языка программирования Python. Учебное пособие предназначено для обучающихся по образовательным программам высшего образования по направлению подготовки 01.03.04 Прикладная математика.
Доп.точки доступа:
Васянина, В. И.
Безбородникова, Р. М.
Туктамышева, Л. М.
Методы и модели прогнозирования в экономике : учебное пособие / Туктамышева Л. М. - Оренбург : Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ, 2025. - 253 с. - ISBN 978-5-7410-3404-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
временные ряды -- модели прогнозирования -- нестационарные ряды -- показатели динамики -- экономика
Аннотация: В рамках учебного пособия «Методы и модели прогнозирования в экономике» рассмотрен математический инструментарий моделирования, включающий методы оценивания и прогнозирования нестационарных рядов и многофакторных моделей прогнозирования. Каждый раздел состоит из теоретической части, вопросов и заданий к практическим занятиям, заданий к лабораторным работам и примеров их выполнения с помощью статистических пакетов прикладных программ Statistica, Gretl, а также языка программирования Python. Учебное пособие предназначено для обучающихся по образовательным программам высшего образования по направлению подготовки 01.03.04 Прикладная математика.
Доп.точки доступа:
Васянина, В. И.
Безбородникова, Р. М.
2.
Подробнее
153541
Богун, В. В.
Программирование задач по финансовой математике на языке программирования Python : учебное пособие / Богун В. В. - Москва : Прометей, 2025. - 172 с. - ISBN 978-5-00172-780-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.26
Кл.слова (ненормированные):
python -- программирование задач -- процессы наращения -- финансовая математика -- числовая последовательность
Аннотация: В учебном пособии представлено основное содержание для реализации теоретических и практических занятий по финансовой математике с применением языка программирования Python. Тематика рассматриваемых занятий соответствует содержанию программы по дисциплине «Финансовая математика». Новизна учебного пособия заключается в том, что представлено наглядное применение языка программирования Python к решению как простых, так и комплексных задач по финансовой математике с корректным отображением конечного множества числовых значений параметров исходных данных, промежуточных и итоговых результатов расчетов согласно реализуемым вычислительным алгоритмам с целью наглядного представления процесса поэтапного решения поставленной задачи в необходимом формате. Пособие предназначено для использования в учебном процессе обучающимися по направлению подготовки 38.03.01 «Экономика».
Богун, В. В.
Программирование задач по финансовой математике на языке программирования Python : учебное пособие / Богун В. В. - Москва : Прометей, 2025. - 172 с. - ISBN 978-5-00172-780-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- программирование задач -- процессы наращения -- финансовая математика -- числовая последовательность
Аннотация: В учебном пособии представлено основное содержание для реализации теоретических и практических занятий по финансовой математике с применением языка программирования Python. Тематика рассматриваемых занятий соответствует содержанию программы по дисциплине «Финансовая математика». Новизна учебного пособия заключается в том, что представлено наглядное применение языка программирования Python к решению как простых, так и комплексных задач по финансовой математике с корректным отображением конечного множества числовых значений параметров исходных данных, промежуточных и итоговых результатов расчетов согласно реализуемым вычислительным алгоритмам с целью наглядного представления процесса поэтапного решения поставленной задачи в необходимом формате. Пособие предназначено для использования в учебном процессе обучающимися по направлению подготовки 38.03.01 «Экономика».
3.
Подробнее
154960
Борисенко, А. Б.
Распределенные вычисления с применением MPI : учебное пособие / Борисенко А. Б. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2025. - 80 с. - ISBN 978-5-8265-2871-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
mpi -- python -- распределенные вычисления -- язык c
Аннотация: Знакомит учащихся с основами распределенных вычислений и применением стандарта MPI (Message Passing Interface) для написания эффективных программ на языках C и Python. Приводятся примеры параллельных MPI-программ, а также варианты индивидуальных заданий для выполнения лабораторных работ. Представленные примеры демонстрируют, как с помощью MPI создавать масштабируемые приложения, которые можно легко адаптировать под различные распределенные вычислительные системы, начиная с небольших кластеров и заканчивая крупными суперкомпьютерами. Предназначено для студентов направлений подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Разработка информационного обеспечения», 09.03.03 «Прикладная информатика», изучающих дисциплину «Распределенная и параллельная обработка информации» 09.04.01, а также для студентов направления подготовки 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Введение в большие данные и анализ информации», очной и заочной форм обучения.
Доп.точки доступа:
Коробова, И. Л.
Свешников, А. Ю.
Борисенко, А. Б.
Распределенные вычисления с применением MPI : учебное пособие / Борисенко А. Б. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2025. - 80 с. - ISBN 978-5-8265-2871-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
mpi -- python -- распределенные вычисления -- язык c
Аннотация: Знакомит учащихся с основами распределенных вычислений и применением стандарта MPI (Message Passing Interface) для написания эффективных программ на языках C и Python. Приводятся примеры параллельных MPI-программ, а также варианты индивидуальных заданий для выполнения лабораторных работ. Представленные примеры демонстрируют, как с помощью MPI создавать масштабируемые приложения, которые можно легко адаптировать под различные распределенные вычислительные системы, начиная с небольших кластеров и заканчивая крупными суперкомпьютерами. Предназначено для студентов направлений подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Разработка информационного обеспечения», 09.03.03 «Прикладная информатика», изучающих дисциплину «Распределенная и параллельная обработка информации» 09.04.01, а также для студентов направления подготовки 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Введение в большие данные и анализ информации», очной и заочной форм обучения.
Доп.точки доступа:
Коробова, И. Л.
Свешников, А. Ю.
4.
Подробнее
152203
Подоплелова, Е. С.
Современные методы инженерии знаний в задачах машинного обучения : учебное пособие / Подоплелова Е. С. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2025. - 128 с. - ISBN 978-5-9275-4882-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
инженерия знаний -- машинное оборудование -- обучение
Аннотация: Пособие посвящено изложению учебного материала, необходимого для освоения студентами практической части учебных курсов. В пособии описаны теоретические аспекты задач, рассмотрены примеры их решения, в том числе с применением языка программирования Python, а также дополнительных библиотек. Целью освоения дисциплины является приобретение студентами практических навыков решения задач инженерии знаний от формализации до программной реализации с применением современных технологий. Учебное пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по образовательной программе «Информационно-аналитические системы финансового мониторинга» направления 10.03.01 Информационная безопасность по дисциплине «Модели и методы инженерии знаний».
Подоплелова, Е. С.
Современные методы инженерии знаний в задачах машинного обучения : учебное пособие / Подоплелова Е. С. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2025. - 128 с. - ISBN 978-5-9275-4882-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
инженерия знаний -- машинное оборудование -- обучение
Аннотация: Пособие посвящено изложению учебного материала, необходимого для освоения студентами практической части учебных курсов. В пособии описаны теоретические аспекты задач, рассмотрены примеры их решения, в том числе с применением языка программирования Python, а также дополнительных библиотек. Целью освоения дисциплины является приобретение студентами практических навыков решения задач инженерии знаний от формализации до программной реализации с применением современных технологий. Учебное пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по образовательной программе «Информационно-аналитические системы финансового мониторинга» направления 10.03.01 Информационная безопасность по дисциплине «Модели и методы инженерии знаний».
5.
Подробнее
146893
Карякин, М. И.
Автоматизация решения задач нелинейной теории упругости : учебное пособие / Карякин М. И. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. - 208 с. - ISBN 978-5-9275-4741-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.251
Кл.слова (ненормированные):
автоматизация -- компьютерная алгебра -- краевая задача -- математическое моделирование -- теория упругости -- численный анализ
Аннотация: В учебном пособии описаны возможности, представляемые современными средствами компьютерной алгебры для автоматизации численного анализа краевых задач нелинейной теории упругости на основе полуобратного метода. Приведены примеры кода для такой автоматизации в рамках системы компьютерной алгебры Maple, а также с использованием пакета SymPy для языка Python. Показано, как системы аналитических вычислений могут ускорить организацию конечно-элементных расчетов поведения упругих тел при больших деформациях. Пособие предназначено для студентов и аспирантов направлений подготовки, связанных с прикладной математикой, механикой и математическим моделированием.
Карякин, М. И.
Автоматизация решения задач нелинейной теории упругости : учебное пособие / Карякин М. И. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. - 208 с. - ISBN 978-5-9275-4741-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
автоматизация -- компьютерная алгебра -- краевая задача -- математическое моделирование -- теория упругости -- численный анализ
Аннотация: В учебном пособии описаны возможности, представляемые современными средствами компьютерной алгебры для автоматизации численного анализа краевых задач нелинейной теории упругости на основе полуобратного метода. Приведены примеры кода для такой автоматизации в рамках системы компьютерной алгебры Maple, а также с использованием пакета SymPy для языка Python. Показано, как системы аналитических вычислений могут ускорить организацию конечно-элементных расчетов поведения упругих тел при больших деформациях. Пособие предназначено для студентов и аспирантов направлений подготовки, связанных с прикладной математикой, механикой и математическим моделированием.
6.
Подробнее
144746
Құралбаев, З.
Ақпараттық технологиялар. Негізгі есептеу алгоритмдері : тжКБ үшін оқу құралы / Құралбаев З. - Алматы, Саратов : EDP Hub (Идипи Хаб), Профобразование, 2024. - 355 с. - ISBN 978-5-4488-2311-4 : Б. ц.
Книга не входит в Премиум-версию IPR SMART.
ББК 16.33
Кл.слова (ненормированные):
python -- алгоритм -- алгоритмдік тіл -- ақпараттық технологиялар -- есептеу алгоритмі
Аннотация: Оқу құралында алгоритмдерді сипаттаудың қолданыстағы түрлері мен әдістері, олардың қасиеттері, тиімділігі мен күрделілігі туралы ақпарат берілген. Компьютердегі мысалдарды шешуге арналған бағдарламалар танымал Алгоритмдік Python тілінде құрастырылған және есептеу нәтижелері талданған. Есептерді шешу әдістері туралы қысқаша теориялық Ақпарат және оларды жүзеге асырудың практикалық мысалдары көрсетілген. Оқу құралы «Ақпараттық технологиялар» пәнін оқитын техникалық және кәсіптік білім беру студенттеріне арналған.
Құралбаев, З.
Ақпараттық технологиялар. Негізгі есептеу алгоритмдері : тжКБ үшін оқу құралы / Құралбаев З. - Алматы, Саратов : EDP Hub (Идипи Хаб), Профобразование, 2024. - 355 с. - ISBN 978-5-4488-2311-4 : Б. ц.
Книга не входит в Премиум-версию IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- алгоритм -- алгоритмдік тіл -- ақпараттық технологиялар -- есептеу алгоритмі
Аннотация: Оқу құралында алгоритмдерді сипаттаудың қолданыстағы түрлері мен әдістері, олардың қасиеттері, тиімділігі мен күрделілігі туралы ақпарат берілген. Компьютердегі мысалдарды шешуге арналған бағдарламалар танымал Алгоритмдік Python тілінде құрастырылған және есептеу нәтижелері талданған. Есептерді шешу әдістері туралы қысқаша теориялық Ақпарат және оларды жүзеге асырудың практикалық мысалдары көрсетілген. Оқу құралы «Ақпараттық технологиялар» пәнін оқитын техникалық және кәсіптік білім беру студенттеріне арналған.
7.
Подробнее
145326
Конкина, В. В.
Введение в большие данные и анализ информации : учебное пособие / Конкина В. В. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2024. - 81 с. - ISBN 978-5-8265-2749-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
анализ информации -- большие данные -- проверка гипотез -- теория вероятностей
Аннотация: Рассмотрены основные концепции анализа данных, язык программирования Python, работа с библиотекой Pandas, очистка данных от выбросов, пропусков и дубликатов. Приведены основы теории вероятностей и статистики, применение их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Описана библиотека Matplotlib. Подробно проанализированы взаимосвязи в данных методами статистики. Даны определения статистической значимости и гипотезы. Рассмотрены основы структурированного языка запросов SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Предназначено для студентов направления подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Разработка информационного обеспечения», а также для студентов направления подготовки 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Введение в большие данные и анализ информации», очной и заочной форм обучения.
Доп.точки доступа:
Борисенко, А. Б.
Коробова, И. Л.
Конкина, В. В.
Введение в большие данные и анализ информации : учебное пособие / Конкина В. В. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2024. - 81 с. - ISBN 978-5-8265-2749-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ информации -- большие данные -- проверка гипотез -- теория вероятностей
Аннотация: Рассмотрены основные концепции анализа данных, язык программирования Python, работа с библиотекой Pandas, очистка данных от выбросов, пропусков и дубликатов. Приведены основы теории вероятностей и статистики, применение их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Описана библиотека Matplotlib. Подробно проанализированы взаимосвязи в данных методами статистики. Даны определения статистической значимости и гипотезы. Рассмотрены основы структурированного языка запросов SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Предназначено для студентов направления подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Разработка информационного обеспечения», а также для студентов направления подготовки 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Введение в большие данные и анализ информации», очной и заочной форм обучения.
Доп.точки доступа:
Борисенко, А. Б.
Коробова, И. Л.
8.
Подробнее
147357
Инструменты реверс-инжиниринга и транскомпиляции : учебное пособие / Ковров А. И. - Москва : Российский университет транспорта (МИИТ), 2024. - 71 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
python -- инструменты реверс-инжиниринга -- программный код -- транскомпиляция
Аннотация: В учебном пособии рассмотрены инструменты, реализующие функции дизассемблирования, декомпиляции и транскомпиляции и применяемые для анализа и синтеза программного кода, созданного на различных языках программирования высокого уровня. Учебное пособие предназначено для обучающихся по специальности 10.05.01 «Компьютерная безопасность», а также других направлений, связанных с информационными технологиями.
Доп.точки доступа:
Ковров, А. И.
Ляпина, Е. П.
Савин, Л. А.
Сидоренко, В. Г.
Соколов, И. Д.
Инструменты реверс-инжиниринга и транскомпиляции : учебное пособие / Ковров А. И. - Москва : Российский университет транспорта (МИИТ), 2024. - 71 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- инструменты реверс-инжиниринга -- программный код -- транскомпиляция
Аннотация: В учебном пособии рассмотрены инструменты, реализующие функции дизассемблирования, декомпиляции и транскомпиляции и применяемые для анализа и синтеза программного кода, созданного на различных языках программирования высокого уровня. Учебное пособие предназначено для обучающихся по специальности 10.05.01 «Компьютерная безопасность», а также других направлений, связанных с информационными технологиями.
Доп.точки доступа:
Ковров, А. И.
Ляпина, Е. П.
Савин, Л. А.
Сидоренко, В. Г.
Соколов, И. Д.
9.
Подробнее
149511
Данилова, Л. Ф.
Интеллектуальный анализ данных на языке Python для обучающихся по направлениям подготовки 09.03.03 Прикладная информатика, 38.03.05 Бизнес-информатика : учебное пособие для вузов / Данилова Л. Ф. - Новосибирск : Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2024. - 192 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
python -- бизнес-информатика -- данные -- интеллектуальный анализ -- информатика -- информационные системы -- искусственный интеллект -- язык программирования
Аннотация: Учебное пособие адресовано студентам, обучающимся по направлениям подготовки «Прикладная информатика» и «Бизнес-информатика». Учебное пособие содержит теорию и методологию интеллектуального анализа данных на языке программирования Python, а также создания информационных систем интеллектуального анализа данных, предназначенных для Real-Time-аналитики и Data-Driven-подхода к принятию решений в разных областях применения. Изложение материала выполнено с позиции системного подхода в стиле, доступном для студента, владеющего базовыми знаниями в области математики и информатики. Учебное пособие может быть использовано в программах учебных курсов «Анализ данных на языке Python», «Основы машинного обучения», «Математические методы анализа данных», «Интеллектуальные информационные системы» и других, связанных с интеллектуальным анализом данных и его применением для решения прикладных задач.
Доп.точки доступа:
Полетайкин, А. Н.
Данилова, Л. Ф.
Интеллектуальный анализ данных на языке Python для обучающихся по направлениям подготовки 09.03.03 Прикладная информатика, 38.03.05 Бизнес-информатика : учебное пособие для вузов / Данилова Л. Ф. - Новосибирск : Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2024. - 192 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- бизнес-информатика -- данные -- интеллектуальный анализ -- информатика -- информационные системы -- искусственный интеллект -- язык программирования
Аннотация: Учебное пособие адресовано студентам, обучающимся по направлениям подготовки «Прикладная информатика» и «Бизнес-информатика». Учебное пособие содержит теорию и методологию интеллектуального анализа данных на языке программирования Python, а также создания информационных систем интеллектуального анализа данных, предназначенных для Real-Time-аналитики и Data-Driven-подхода к принятию решений в разных областях применения. Изложение материала выполнено с позиции системного подхода в стиле, доступном для студента, владеющего базовыми знаниями в области математики и информатики. Учебное пособие может быть использовано в программах учебных курсов «Анализ данных на языке Python», «Основы машинного обучения», «Математические методы анализа данных», «Интеллектуальные информационные системы» и других, связанных с интеллектуальным анализом данных и его применением для решения прикладных задач.
Доп.точки доступа:
Полетайкин, А. Н.
10.
Подробнее
155729
Жмак, Е. И.
Информационные технологии и основы программирования. В 2 частях. Ч.2 : учебное пособие / Жмак Е. И. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2024. - 67 с. - ISBN 978-5-7782-4838-0, 978-5-7782-5325-4 (ч.2) : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
python -- алгоритмизация -- вывод информации -- информационные технологии -- программирование -- тип данных -- язык программирования
Аннотация: Систематизированы теоретические вопросы и практические задания для изучения основ программирования на языке Python. Рассматриваются основные принципы алгоритмизации, базовые операции вывода информации, типы данных языка Python, элементы функционального и объектно-ориентированного программирования. Предназначено для студентов первого курса факультета бизнеса и Института дистанционного обучения НГТУ направления подготовки 38.03.01 «Экономика».
Доп.точки доступа:
Ларьков, А. С.
Коваль, А. Л.
Жмак, Е. И.
Информационные технологии и основы программирования. В 2 частях. Ч.2 : учебное пособие / Жмак Е. И. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2024. - 67 с. - ISBN 978-5-7782-4838-0, 978-5-7782-5325-4 (ч.2) : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- алгоритмизация -- вывод информации -- информационные технологии -- программирование -- тип данных -- язык программирования
Аннотация: Систематизированы теоретические вопросы и практические задания для изучения основ программирования на языке Python. Рассматриваются основные принципы алгоритмизации, базовые операции вывода информации, типы данных языка Python, элементы функционального и объектно-ориентированного программирования. Предназначено для студентов первого курса факультета бизнеса и Института дистанционного обучения НГТУ направления подготовки 38.03.01 «Экономика».
Доп.точки доступа:
Ларьков, А. С.
Коваль, А. Л.
Страница 1, Результатов: 83