База данных: IPR База
Страница 1, Результатов: 3
Отмеченные записи: 0
1.
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.
2.
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.
3.
Подробнее
136188
Титов, А. Н.
Решение задач теории вероятностей и математической статистики в Python : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2022. - 144 с. - ISBN 978-5-7882-3251-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.171
Кл.слова (ненормированные):
python -- математика -- модуль scipy.stats -- модуль statistics -- статистика -- теория вероятностей -- язык программирования
Аннотация: Представлены задачи по теории вероятностей и математической статистике и их реализация на языке Python. Описана технология работы с модулями scipy.stats и statistics, 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, обучающихся по направлениям 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.
Решение задач теории вероятностей и математической статистики в Python : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2022. - 144 с. - ISBN 978-5-7882-3251-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- математика -- модуль scipy.stats -- модуль statistics -- статистика -- теория вероятностей -- язык программирования
Аннотация: Представлены задачи по теории вероятностей и математической статистике и их реализация на языке Python. Описана технология работы с модулями scipy.stats и statistics, 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, обучающихся по направлениям 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.
Страница 1, Результатов: 3