База данных: База IPR
Беті 1, Нәтижелерін: 6
Отмеченные записи: 0
1.
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.
2.
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.
3.
Подробнее
147881
Титов, А. Н.
Визуализация распределения данных и ядерная оценка плотности в Python : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2024. - 96 с. - ISBN 978-5-7882-3479-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
matplotlib -- python -- seaborn -- распределение данных
Аннотация: Рассмотрены возможности библиотек Python для визуализации распределения данных. Приведены примеры построения гистограмм, kde- и ecdf-графиков, а также кумулятивных кривых в каждой из рассмотренных библиотек. Показано, как можно получить координаты графиков в библиотеке Plotly. На тестовом примере продемонстрированы результаты работы созданной авторами программы. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты самостоятельных работ. 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 «Теория вероятностей и математическая статистика», «Обработка экспериментальных данных», «Большие данные», «Алгоритмы и структура данных», «Вычислительная математика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Титов, А. Н.
Визуализация распределения данных и ядерная оценка плотности в Python : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2024. - 96 с. - ISBN 978-5-7882-3479-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
matplotlib -- python -- seaborn -- распределение данных
Аннотация: Рассмотрены возможности библиотек Python для визуализации распределения данных. Приведены примеры построения гистограмм, kde- и ecdf-графиков, а также кумулятивных кривых в каждой из рассмотренных библиотек. Показано, как можно получить координаты графиков в библиотеке Plotly. На тестовом примере продемонстрированы результаты работы созданной авторами программы. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты самостоятельных работ. 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 «Теория вероятностей и математическая статистика», «Обработка экспериментальных данных», «Большие данные», «Алгоритмы и структура данных», «Вычислительная математика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
4.
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.
5.
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.
6.
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.\
Беті 1, Нәтижелерін: 6