База данных: IPR База
Страница 5, Результатов: 51
Отмеченные записи: 0
41.
Подробнее
63145
Кандаурова, Н. В.
Технологии обработки информации : учебное пособие / Кандаурова Н. В. - Ставрополь : Северо-Кавказский федеральный университет, 2014. - 175 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- генерация отчёта -- искусственный интеллект -- компьютерная графика -- обработка изображения -- обработка информации -- растровая графика -- создание изображения -- технология обработки -- фрактальная графика
Аннотация: В пособии описываются основные виды и процедуры обработки информации, приведены современные технологии анализа данных, рассмотрены модели и методы решения задач обработки информации, технологии создания и обработки изображений. Содержит основные теоретические положения по дисциплине, контрольные вопросы, литературу и источники. Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 230400.62 - Информационные системы и технологии и по другим направлениям подготовки в области информационных технологий и вычислительной техники. Пособие также может быть полезным для студентов технических и гуманитарных специальностей, интересующихся вопросами современных технологий обработки информации.
Доп.точки доступа:
Чеканов, В. С.
Кандаурова, Н. В.
Технологии обработки информации : учебное пособие / Кандаурова Н. В. - Ставрополь : Северо-Кавказский федеральный университет, 2014. - 175 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- генерация отчёта -- искусственный интеллект -- компьютерная графика -- обработка изображения -- обработка информации -- растровая графика -- создание изображения -- технология обработки -- фрактальная графика
Аннотация: В пособии описываются основные виды и процедуры обработки информации, приведены современные технологии анализа данных, рассмотрены модели и методы решения задач обработки информации, технологии создания и обработки изображений. Содержит основные теоретические положения по дисциплине, контрольные вопросы, литературу и источники. Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 230400.62 - Информационные системы и технологии и по другим направлениям подготовки в области информационных технологий и вычислительной техники. Пособие также может быть полезным для студентов технических и гуманитарных специальностей, интересующихся вопросами современных технологий обработки информации.
Доп.точки доступа:
Чеканов, В. С.
42.
Подробнее
30055
Интеллектуальные системы : учебное пособие / Семенов А. М. - Оренбург : Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ, 2013. - 236 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- генетический алгоритм -- интеллектуальная система
Аннотация: В учебном пособии рассмотрены теоретические основы интеллектуальных систем, модели и методы интеллектуального анализа данных. Теоретический материал дополнен примерами и программной реализацией интеллектуальных задач, вопросами и тестами для проверки усвоения материала. Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по программам высшего профессионального образования по направлениям подготовки 230100.68 Информатика и вычислительная техника, 231000.68 Программная инженерия при изучении следующих дисциплин: «Интеллектуальные системы», «Методы и модели представления и обработки знаний».
Доп.точки доступа:
Семенов, А. М.
Cоловьев, Н. А.
Чернопрудова, Е. Н.
Цыганков, А. С.
Интеллектуальные системы : учебное пособие / Семенов А. М. - Оренбург : Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ, 2013. - 236 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- генетический алгоритм -- интеллектуальная система
Аннотация: В учебном пособии рассмотрены теоретические основы интеллектуальных систем, модели и методы интеллектуального анализа данных. Теоретический материал дополнен примерами и программной реализацией интеллектуальных задач, вопросами и тестами для проверки усвоения материала. Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по программам высшего профессионального образования по направлениям подготовки 230100.68 Информатика и вычислительная техника, 231000.68 Программная инженерия при изучении следующих дисциплин: «Интеллектуальные системы», «Методы и модели представления и обработки знаний».
Доп.точки доступа:
Семенов, А. М.
Cоловьев, Н. А.
Чернопрудова, Е. Н.
Цыганков, А. С.
43.
Подробнее
44935
Джафаров, К. А.
Исследования в рекламе : учебное пособие / Джафаров К. А. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2010. - 92 с. - ISBN 978-5-7782-1462-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 76.006.5
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- анализ затрат -- исследование -- реклама -- статистический анализ
Аннотация: Данное учебное пособие содержит темы, важные в рекламной деятельности: качественный анализ данных, статистический анализ данных, контент-анализ рекламных материалов, анализ затрат на рекламу. Примеры из практики, приведенные в пособии, не только помогут студентам закрепить теоретические материалы, но и научат их применять полученные навыки в дальнейшей профессиональной деятельности. Рекомендуется студентам, обучающимся на факультетах прикладной математики и интересующимся исследованиями в рекламе, а также студентам экономических специальностей нематематических факультетов в рамках изучения экономико-математических дисциплин.
Джафаров, К. А.
Исследования в рекламе : учебное пособие / Джафаров К. А. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2010. - 92 с. - ISBN 978-5-7782-1462-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- анализ затрат -- исследование -- реклама -- статистический анализ
Аннотация: Данное учебное пособие содержит темы, важные в рекламной деятельности: качественный анализ данных, статистический анализ данных, контент-анализ рекламных материалов, анализ затрат на рекламу. Примеры из практики, приведенные в пособии, не только помогут студентам закрепить теоретические материалы, но и научат их применять полученные навыки в дальнейшей профессиональной деятельности. Рекомендуется студентам, обучающимся на факультетах прикладной математики и интересующимся исследованиями в рекламе, а также студентам экономических специальностей нематематических факультетов в рамках изучения экономико-математических дисциплин.
44.
Подробнее
45385
Цильковский, И. А.
Методы анализа знаний и данных : конспект лекций / Цильковский И. А. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2010. - 68 с. - ISBN 978-57782-1377-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- анализ знаний -- дискриминантный анализ -- логистическая регрессия -- метод анализа
Аннотация: Приведен системный подход к определению типа и шкал переменных, произведена классификация методов по целям решаемых задач и типам используемых переменных. Рассмотрены различные подходы к решению задачи распознавания образов и классификации наблюдений. Среди них представлены как классические (дискриминантный анализ, логистическая регрессия, кластерный анализ), так и относящиеся к области Data Mining исследования данных (деревья решений и нейронные сети). Кроме того, изложены важные в практических приложениях методы факторного анализа, которые могут использоваться как для снижения размерности, так и для структуризации множества исходных переменных. Рассмотрены возможности прогнозирования для различных типов зависимой переменной с использованием целого спектра методов. Проведен их сравнительный анализ, рассмотрены особенности, указаны способы верификации качества полученных результатов.
Доп.точки доступа:
Волкова, В. М.
Цильковский, И. А.
Методы анализа знаний и данных : конспект лекций / Цильковский И. А. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2010. - 68 с. - ISBN 978-57782-1377-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- анализ знаний -- дискриминантный анализ -- логистическая регрессия -- метод анализа
Аннотация: Приведен системный подход к определению типа и шкал переменных, произведена классификация методов по целям решаемых задач и типам используемых переменных. Рассмотрены различные подходы к решению задачи распознавания образов и классификации наблюдений. Среди них представлены как классические (дискриминантный анализ, логистическая регрессия, кластерный анализ), так и относящиеся к области Data Mining исследования данных (деревья решений и нейронные сети). Кроме того, изложены важные в практических приложениях методы факторного анализа, которые могут использоваться как для снижения размерности, так и для структуризации множества исходных переменных. Рассмотрены возможности прогнозирования для различных типов зависимой переменной с использованием целого спектра методов. Проведен их сравнительный анализ, рассмотрены особенности, указаны способы верификации качества полученных результатов.
Доп.точки доступа:
Волкова, В. М.
45.
Подробнее
45418
Неделько, В. М.
Основы статистических методов машинного обучения : учебное пособие / Неделько В. М. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2010. - 72 с. - ISBN 978-5-7782-1385-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 60.6
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- математическая статистика -- машинное обучение -- статистических метод
Аннотация: В учебном пособии излагаются основы теории и методов машинного обучения в вероятностной постановке. Под машинным обучением понимается анализ данных, при котором выявляются закономерности или строятся модели, описывающие данные. Дисциплина базируется на методах математической статистики. Пособие предназначено для студентов ФПМИ НГТУ.
Неделько, В. М.
Основы статистических методов машинного обучения : учебное пособие / Неделько В. М. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2010. - 72 с. - ISBN 978-5-7782-1385-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- математическая статистика -- машинное обучение -- статистических метод
Аннотация: В учебном пособии излагаются основы теории и методов машинного обучения в вероятностной постановке. Под машинным обучением понимается анализ данных, при котором выявляются закономерности или строятся модели, описывающие данные. Дисциплина базируется на методах математической статистики. Пособие предназначено для студентов ФПМИ НГТУ.
46.
Подробнее
26665
Воловиков, С. А.
Экономические прогнозы по временным рядам : учебное пособие / Воловиков С. А. - Москва : Московский городской педагогический университет, 2010. - 34 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.23
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- интеллектуальный анализ -- математическая статистика -- эконометрика -- экономический прогноз
Аннотация: Пособие предназначено для студентов, изучающих дисциплины: интеллектуальный анализ данных, математическая статистика, эконометрика и другие, применяющие количественные методы анализа и прогнозирования.
Воловиков, С. А.
Экономические прогнозы по временным рядам : учебное пособие / Воловиков С. А. - Москва : Московский городской педагогический университет, 2010. - 34 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- интеллектуальный анализ -- математическая статистика -- эконометрика -- экономический прогноз
Аннотация: Пособие предназначено для студентов, изучающих дисциплины: интеллектуальный анализ данных, математическая статистика, эконометрика и другие, применяющие количественные методы анализа и прогнозирования.
47.
Подробнее
64946
Астафьев, Н. В.
Математико-статистический анализ количественных данных физкультурно-педагогических исследований средствами Microsoft Excel : учебное пособие / Астафьев Н. В. - Омск : Сибирский государственный университет физической культуры и спорта, 2004. - 59 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
microsoft excel -- анализ данных -- вариационная статистика -- количественные данные -- мастер функций -- математико-статистический анализ -- пакет анализа -- физкультурно-педагогическое исследование
Аннотация: В учебном пособии на примерах из практики описывается порядок использования компьютерной программы Excel 2002, а именно Пакета анализа и Мастера функций (категории Статистические) для математико-статистического анализа количественных данных, полученных в ходе физкультурно-педагогических исследований. Учебное пособие может быть использовано при подготовке курсовых и выпускных квалификационных работ студентами физкультурных вузов, обучающихся специальности высшего профессионального образования 022300 - Физическая культура и спорт (направление «Гуманитарные науки»), студентами факультетов физического воспитания педагогических вузов, обучающихся специальности высшего профессионального образования 033100 - Физическая культура (направление «Образование и педагогика»). Некоторые разделы учебного пособия могут быть использованы для математико-статистического анализа данных, полученных аспирантами и соискателями ученой степени в результате диссертационных исследований по научной специальности 13.00.04. - Теория и методика физического воспитания, спортивной тренировки, оздоровительной и адаптивной физической культуры, а также по другим педагогическим научным специальностям.
Доп.точки доступа:
Михалев, В. И.
Безмельницын, Н. Г.
Астафьев, Н. В.
Математико-статистический анализ количественных данных физкультурно-педагогических исследований средствами Microsoft Excel : учебное пособие / Астафьев Н. В. - Омск : Сибирский государственный университет физической культуры и спорта, 2004. - 59 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
microsoft excel -- анализ данных -- вариационная статистика -- количественные данные -- мастер функций -- математико-статистический анализ -- пакет анализа -- физкультурно-педагогическое исследование
Аннотация: В учебном пособии на примерах из практики описывается порядок использования компьютерной программы Excel 2002, а именно Пакета анализа и Мастера функций (категории Статистические) для математико-статистического анализа количественных данных, полученных в ходе физкультурно-педагогических исследований. Учебное пособие может быть использовано при подготовке курсовых и выпускных квалификационных работ студентами физкультурных вузов, обучающихся специальности высшего профессионального образования 022300 - Физическая культура и спорт (направление «Гуманитарные науки»), студентами факультетов физического воспитания педагогических вузов, обучающихся специальности высшего профессионального образования 033100 - Физическая культура (направление «Образование и педагогика»). Некоторые разделы учебного пособия могут быть использованы для математико-статистического анализа данных, полученных аспирантами и соискателями ученой степени в результате диссертационных исследований по научной специальности 13.00.04. - Теория и методика физического воспитания, спортивной тренировки, оздоровительной и адаптивной физической культуры, а также по другим педагогическим научным специальностям.
Доп.точки доступа:
Михалев, В. И.
Безмельницын, Н. Г.
48.
Подробнее
133907
Чубукова, И. А.
Data Mining : учебное пособие / Чубукова И. А. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 469 с. - ISBN 978-5-4497-2391-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- анализ данных -- байесовская классификация -- визуализация -- дерево решений -- карта кохонена -- кластерный анализ -- нейронная сеть
Аннотация: Учебное пособие знакомит студентов с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования. Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использующего технологию Data Mining. Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP. Обсуждается процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining. Подробно рассматриваются этапы этого процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности. Предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки, связанным с информатикой и информационными технологиями, а также для всех, кто интересуется основами технологии Data Mining.
Чубукова, И. А.
Data Mining : учебное пособие / Чубукова И. А. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 469 с. - ISBN 978-5-4497-2391-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- анализ данных -- байесовская классификация -- визуализация -- дерево решений -- карта кохонена -- кластерный анализ -- нейронная сеть
Аннотация: Учебное пособие знакомит студентов с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования. Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использующего технологию Data Mining. Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP. Обсуждается процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining. Подробно рассматриваются этапы этого процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности. Предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки, связанным с информатикой и информационными технологиями, а также для всех, кто интересуется основами технологии Data Mining.
49.
Подробнее
153728
Pyrkina, O. E.
Probability Theory and Mathematical Statistic for Applications in Data Analysis : textbook / Pyrkina O. E. - Москва : Прометей, 2023. - 582 с. - ISBN 978-5-00172-475-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.17
Кл.слова (ненормированные):
data science -- анализ данных -- математическая статистика -- теория вероятностей -- цифровая экономика
Аннотация: The textbook «Probability Theory and Mathematical Statistic for Applications in Data Analysis» prepares readers for successful operation with information as a part of contemporary data science. The productive formation and development of the digital economy is impossible without the ability of specialists to operate competently and effectively with a continuously incoming stream of digital statistical data. To process such data and to make management decisions based on the data, skills and abilities of both technical and theoretical levels are required, that allows to carry out generalizations and make conclusions based on the information received. The textbook discusses step by step traditional topics of courses in probability theory and mathematical statistics as a theoretical foundation for data analysis. All course questions are considered with application of statistical functions and the Excel data analysis package. The course is supplemented with examples, tasks and test questions for self-examination. The textbook includes 20 chapters, an introduction and conclusion. The textbook can be used by students and lecturers of universities (in particular, the Financial University under the Government of the Russian Federation) in the course of «Data Analysis» (disciplines of the basic part of the mathematical cycle of disciplines, for a field of study 38.03.01 «Economics», study programs (concentrations): «International Finance» ( in English), «International Trade and Taxation» (in English), «World Economy and International Business» (with partial implementation in English), «World Finance» (with partial implementation in English), «International Business of Energy companies» (with partial implementation in English), level of study: bachelor\'s degree programs.
Pyrkina, O. E.
Probability Theory and Mathematical Statistic for Applications in Data Analysis : textbook / Pyrkina O. E. - Москва : Прометей, 2023. - 582 с. - ISBN 978-5-00172-475-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
data science -- анализ данных -- математическая статистика -- теория вероятностей -- цифровая экономика
Аннотация: The textbook «Probability Theory and Mathematical Statistic for Applications in Data Analysis» prepares readers for successful operation with information as a part of contemporary data science. The productive formation and development of the digital economy is impossible without the ability of specialists to operate competently and effectively with a continuously incoming stream of digital statistical data. To process such data and to make management decisions based on the data, skills and abilities of both technical and theoretical levels are required, that allows to carry out generalizations and make conclusions based on the information received. The textbook discusses step by step traditional topics of courses in probability theory and mathematical statistics as a theoretical foundation for data analysis. All course questions are considered with application of statistical functions and the Excel data analysis package. The course is supplemented with examples, tasks and test questions for self-examination. The textbook includes 20 chapters, an introduction and conclusion. The textbook can be used by students and lecturers of universities (in particular, the Financial University under the Government of the Russian Federation) in the course of «Data Analysis» (disciplines of the basic part of the mathematical cycle of disciplines, for a field of study 38.03.01 «Economics», study programs (concentrations): «International Finance» ( in English), «International Trade and Taxation» (in English), «World Economy and International Business» (with partial implementation in English), «World Finance» (with partial implementation in English), «International Business of Energy companies» (with partial implementation in English), level of study: bachelor\'s degree programs.
50.
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 5, Результатов: 51