База данных: IPR База
Страница 7, Результатов: 83
Отмеченные записи: 0
61.
Подробнее
149327
Непретимова, Е. В.
Математика на Python : практикум / Непретимова Е. В. - Ставрополь : Северо-Кавказский федеральный университет, 2023. - 190 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
python -- математика -- основы алгоритмизации -- подпрограммы
Аннотация: В практикуме изложены основные положения алгоритмизации и программирования, вводятся и иллюстрируются примерами основные управляющие конструкции, функции на примере языка программирования Python. Уделено внимание спискам, кортежам, строкам, словарям; вводятся понятия: одномерный, двумерный массив, запись/структура, файл. Показаны особенности алгоритмов решения задач внутренней сортировки и поиска данных, а также рекурсивных алгоритмов. Приводится большое количество задач для самостоятельного решения, причем задачи не привязаны к конкретному языку программирования, компилятору или среде. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению подготовки 02.03.01 Математика и компьютерные науки, профилю подготовки «Анализ данных и искусственный интеллект», может быть использовано учителями информатики.
Доп.точки доступа:
Масловский, Н. Н.
Непретимова, Е. В.
Математика на Python : практикум / Непретимова Е. В. - Ставрополь : Северо-Кавказский федеральный университет, 2023. - 190 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- математика -- основы алгоритмизации -- подпрограммы
Аннотация: В практикуме изложены основные положения алгоритмизации и программирования, вводятся и иллюстрируются примерами основные управляющие конструкции, функции на примере языка программирования Python. Уделено внимание спискам, кортежам, строкам, словарям; вводятся понятия: одномерный, двумерный массив, запись/структура, файл. Показаны особенности алгоритмов решения задач внутренней сортировки и поиска данных, а также рекурсивных алгоритмов. Приводится большое количество задач для самостоятельного решения, причем задачи не привязаны к конкретному языку программирования, компилятору или среде. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению подготовки 02.03.01 Математика и компьютерные науки, профилю подготовки «Анализ данных и искусственный интеллект», может быть использовано учителями информатики.
Доп.точки доступа:
Масловский, Н. Н.
62.
Подробнее
152847
Суханов, А. Я.
Разработка веб-сервисов для научных и прикладных задач : методические указания по выполнению лабораторных работ и самостоятельной работе для студентов всех направлений / Суханов А. Я. - Томск : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2023. - 113 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
python -- веб-приложение -- веб-сервис -- программная реализация -- разработка -- язык программирования
Аннотация: Настоящее учебно-методическое пособие по выполнению лабораторных работ и самостоятельной работе студентов составлено с учетом требований федерального государственного образовательного стандарта высшего образования (ФГОС ВО). Учебное пособие содержит задания на выполнение лабораторных работ, теоретические материалы, примеры программных реализаций на языке Python, а так же все необходимые указания для выполнения лабораторных и изучения предложенных технологий студентами всех направлений специальностей и бакалавриата.
Суханов, А. Я.
Разработка веб-сервисов для научных и прикладных задач : методические указания по выполнению лабораторных работ и самостоятельной работе для студентов всех направлений / Суханов А. Я. - Томск : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2023. - 113 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- веб-приложение -- веб-сервис -- программная реализация -- разработка -- язык программирования
Аннотация: Настоящее учебно-методическое пособие по выполнению лабораторных работ и самостоятельной работе студентов составлено с учетом требований федерального государственного образовательного стандарта высшего образования (ФГОС ВО). Учебное пособие содержит задания на выполнение лабораторных работ, теоретические материалы, примеры программных реализаций на языке Python, а так же все необходимые указания для выполнения лабораторных и изучения предложенных технологий студентами всех направлений специальностей и бакалавриата.
63.
Подробнее
136187
Титов, А. Н.
Решение задач линейной алгебры и прикладной математики в Python. Работа с библиотекой SciPy : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2023. - 124 с. - ISBN 978-5-7882-3319-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.143
Кл.слова (ненормированные):
python -- scipy -- аппроксимация -- задача -- интерполяция -- линейная алгебра -- прикладная математика -- уравнение -- численные методы -- язык программирования
Аннотация: Рассмотрены задачи по линейной алгебре, вычислительной и прикладной математике, информационным технологиям и их решения с использованием языка программирования Python. Описана технология работы с библиотекой SciPy, приведены необходимые теоретические сведения и формулы для решения рассмотренных задач. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров направлений подготовки 28.03.02 «Наноинженерия», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», изучающих дисциплины «Обработка экспериментальных данных», «Прикладная математика», «Вычислительная математика», «Информационные технологии». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Титов, А. Н.
Решение задач линейной алгебры и прикладной математики в Python. Работа с библиотекой SciPy : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2023. - 124 с. - ISBN 978-5-7882-3319-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- scipy -- аппроксимация -- задача -- интерполяция -- линейная алгебра -- прикладная математика -- уравнение -- численные методы -- язык программирования
Аннотация: Рассмотрены задачи по линейной алгебре, вычислительной и прикладной математике, информационным технологиям и их решения с использованием языка программирования Python. Описана технология работы с библиотекой SciPy, приведены необходимые теоретические сведения и формулы для решения рассмотренных задач. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров направлений подготовки 28.03.02 «Наноинженерия», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», изучающих дисциплины «Обработка экспериментальных данных», «Прикладная математика», «Вычислительная математика», «Информационные технологии». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
64.
Подробнее
136191
Титов, А. Н.
Символьные вычисления в Python. Основы работы с библиотекой SymPy : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2023. - 100 с. - ISBN 978-5-7882-3321-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека sympy -- вычислительная математика -- информационные технологии -- математический анализ -- прикладная математика -- символьные вычисления
Аннотация: Рассмотрены задачи по математическому анализу, вычислительной и прикладной математике, информационным технологиям и их реализация на языке Python. Описана технология работы с библиотекой SymPy, приведены необходимые теоретические сведения и формулы для решения рассмотренных задач. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров направлений подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 22.03.01 «Материаловедение и технологии материалов», 28.03.02 «Наноинженерия». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Титов, А. Н.
Символьные вычисления в Python. Основы работы с библиотекой SymPy : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2023. - 100 с. - ISBN 978-5-7882-3321-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека sympy -- вычислительная математика -- информационные технологии -- математический анализ -- прикладная математика -- символьные вычисления
Аннотация: Рассмотрены задачи по математическому анализу, вычислительной и прикладной математике, информационным технологиям и их реализация на языке Python. Описана технология работы с библиотекой SymPy, приведены необходимые теоретические сведения и формулы для решения рассмотренных задач. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров направлений подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 22.03.01 «Материаловедение и технологии материалов», 28.03.02 «Наноинженерия». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
65.
Подробнее
136195
Титов, А. Н.
Создание интерактивных диаграмм распределений с использованием библиотеки Plotly : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2023. - 96 с. - ISBN 978-5-7882-3386-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека plotly -- визуализация -- данные -- интерактивная диаграмма -- распределение -- язык программирования
Аннотация: Рассмотрены возможности языка программирования Python в области интерактивной визуализации данных. Для визуального анализа данных использован модуль plotly.express библиотеки Plotly. Приведены примеры построения диаграмм распределений: histogram, bar, kde, violin, ecdf, strip, density_heatmap и dencity_contour. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров направлений 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 «Информатика», «Информационные технологии», «Вычислительная математика», «Программирование», «Компьютерная графика», «Теория вероятностей и математическая статистика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Титов, А. Н.
Создание интерактивных диаграмм распределений с использованием библиотеки Plotly : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2023. - 96 с. - ISBN 978-5-7882-3386-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека plotly -- визуализация -- данные -- интерактивная диаграмма -- распределение -- язык программирования
Аннотация: Рассмотрены возможности языка программирования Python в области интерактивной визуализации данных. Для визуального анализа данных использован модуль plotly.express библиотеки Plotly. Приведены примеры построения диаграмм распределений: histogram, bar, kde, violin, ecdf, strip, density_heatmap и dencity_contour. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров направлений 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 «Информатика», «Информационные технологии», «Вычислительная математика», «Программирование», «Компьютерная графика», «Теория вероятностей и математическая статистика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
66.
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.
67.
Подробнее
129225
Титов, А. Н.
Визуализация данных в Python. Работа с библиотекой Matplotlib : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2022. - 92 с. - ISBN 978-5-7882-3176-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека matplotlib -- визуализация данных -- форматирование графиков
Аннотация: Рассмотрены возможности языка программирования Python в области визуализации данных. Для построения графиков использована библиотека Matplotlib. Приведены примеры построения двумерных и трехмерных графиков, гистограмм и диаграмм, а также рассмотрены вопросы форматирования построенных графиков и добавления на них графических примитивов. 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», 18.03.01 «Химическая технология», 28.03.02 «Наноинженерия», 29.03.04 «Технология художественной обработки материалов», 29.03.05 «Конструирование изделий легкой промышленности», изучающих дисциплины «Информатика», «Информационные технологии», «Вычислительная математика», «Прикладная математика», «Компьютерная графика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Титов, А. Н.
Визуализация данных в Python. Работа с библиотекой Matplotlib : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2022. - 92 с. - ISBN 978-5-7882-3176-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека matplotlib -- визуализация данных -- форматирование графиков
Аннотация: Рассмотрены возможности языка программирования Python в области визуализации данных. Для построения графиков использована библиотека Matplotlib. Приведены примеры построения двумерных и трехмерных графиков, гистограмм и диаграмм, а также рассмотрены вопросы форматирования построенных графиков и добавления на них графических примитивов. 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», 18.03.01 «Химическая технология», 28.03.02 «Наноинженерия», 29.03.04 «Технология художественной обработки материалов», 29.03.05 «Конструирование изделий легкой промышленности», изучающих дисциплины «Информатика», «Информационные технологии», «Вычислительная математика», «Прикладная математика», «Компьютерная графика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
68.
Подробнее
129244
Титов, А. Н.
Обработка данных в Python. Основы работы с библиотекой Pandas : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2022. - 116 с. - ISBN 978-5-7882-3164-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека pandas -- обработка данных -- объект dataframe
Аннотация: Рассмотрены основы анализа и обработки данных в Python с использованием библиотеки Pandas. Приведены примеры работы с объектами Series и Data-Frame: осуществление доступа к данным, внесение изменений в DataFrame, визуализация полученных результатов, а также сортировка, фильтрация и группировка данных. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты самостоятельных работ. Предназначено для бакалавров, обучающихся по направлениям подготовки 28.03.02 «Наноинженерия», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», изучающих дисциплины «Обработка экспериментальных данных», «Алгоритмы и структуры данных», «Большие данные», «Теория информации, данные, знания», «Прикладная математика», «Вычислительная математика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Титов, А. Н.
Обработка данных в Python. Основы работы с библиотекой Pandas : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2022. - 116 с. - ISBN 978-5-7882-3164-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека pandas -- обработка данных -- объект dataframe
Аннотация: Рассмотрены основы анализа и обработки данных в Python с использованием библиотеки Pandas. Приведены примеры работы с объектами Series и Data-Frame: осуществление доступа к данным, внесение изменений в DataFrame, визуализация полученных результатов, а также сортировка, фильтрация и группировка данных. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты самостоятельных работ. Предназначено для бакалавров, обучающихся по направлениям подготовки 28.03.02 «Наноинженерия», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», изучающих дисциплины «Обработка экспериментальных данных», «Алгоритмы и структуры данных», «Большие данные», «Теория информации, данные, знания», «Прикладная математика», «Вычислительная математика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
69.
Подробнее
131742
Лужков, А. А.
Основы работы в Python : учебно-методическое пособие / Лужков А. А. - Санкт-Петербург : Издательство РГПУ им. А. И. Герцена, 2022. - 76 с. - ISBN 978-5-8064-3224-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.972
Кл.слова (ненормированные):
python -- модуль nympy -- подпрограммы -- элементы языка
Аннотация: Пособие содержит справочный материал и необходимый набор лабораторных и индивидуальных заданий для инвариантной самостоятельной работы. Предназначено для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению 03.03.02 «Физика» и 44.03.01 «Педагогическое образование» (профиль физическое образование), в качестве методического сопровождения компьютерно-ориентированных дисциплин: «Основы программирования» и «Компьютерный практикум по решению физических задач».
Доп.точки доступа:
Тюканов, А. С.
Лужков, А. А.
Основы работы в Python : учебно-методическое пособие / Лужков А. А. - Санкт-Петербург : Издательство РГПУ им. А. И. Герцена, 2022. - 76 с. - ISBN 978-5-8064-3224-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- модуль nympy -- подпрограммы -- элементы языка
Аннотация: Пособие содержит справочный материал и необходимый набор лабораторных и индивидуальных заданий для инвариантной самостоятельной работы. Предназначено для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению 03.03.02 «Физика» и 44.03.01 «Педагогическое образование» (профиль физическое образование), в качестве методического сопровождения компьютерно-ориентированных дисциплин: «Основы программирования» и «Компьютерный практикум по решению физических задач».
Доп.точки доступа:
Тюканов, А. С.
70.
Подробнее
122358
Щербина, Д. Н.
Практикум по математическим методам в исследовательской деятельности. Основы статистического анализа : учебно-методическое пособие / Щербина Д. Н. - Ростов-на-Дону : Донской государственный технический университет, 2022. - 162 с. - ISBN 978-5-7890-1992-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
jupyter notebook -- python -- анализ данных -- биостатистика -- исследовательская деятельность -- математика -- статистический анализ -- язык программирования
Аннотация: Содержит подробное описание пошагового выполнения практических работ в программной среде Jupyter Notebook на языке Python для информационной поддержки студента, осваивающего биостатистику, технологии измерения и математические методы анализа данных. Задачи подобраны таким образом, чтобы изучение теоретических принципов статистики происходило на примере ситуаций из практики ветеринарных врачей и сотрудников диагностических лабораторий. Может быть использовано для выполнения расчетно-графических работ в классе под руководством преподавателя, а также самостоятельно. Предназначено для сопровождения курса «Технологии точных и естественных наук в исследовательской деятельности». Рассчитано на студентов биологических и ветеринарных специальностей начальных курсов.
Щербина, Д. Н.
Практикум по математическим методам в исследовательской деятельности. Основы статистического анализа : учебно-методическое пособие / Щербина Д. Н. - Ростов-на-Дону : Донской государственный технический университет, 2022. - 162 с. - ISBN 978-5-7890-1992-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
jupyter notebook -- python -- анализ данных -- биостатистика -- исследовательская деятельность -- математика -- статистический анализ -- язык программирования
Аннотация: Содержит подробное описание пошагового выполнения практических работ в программной среде Jupyter Notebook на языке Python для информационной поддержки студента, осваивающего биостатистику, технологии измерения и математические методы анализа данных. Задачи подобраны таким образом, чтобы изучение теоретических принципов статистики происходило на примере ситуаций из практики ветеринарных врачей и сотрудников диагностических лабораторий. Может быть использовано для выполнения расчетно-графических работ в классе под руководством преподавателя, а также самостоятельно. Предназначено для сопровождения курса «Технологии точных и естественных наук в исследовательской деятельности». Рассчитано на студентов биологических и ветеринарных специальностей начальных курсов.
Страница 7, Результатов: 83