Анализ данных - все книги по дисциплине. Издательство Лань

Учебное пособие содержит систематическое изложение основных математических моделей автоматов и формальных языков, которые применяются в задачах, связанных с проектированием и разработкой программных систем. В издании рассматриваются детерминированные и недетерминированные конечные автоматы (DFA и NFA), контекстно-свободные грамматики, нормальные формы Хомского и Грейбах, а также их приложения в синтаксическом анализе и компиляции. Особое внимание уделено вопросам минимизации автоматов, построению синтаксических деревьев, а также применению этих методов в сфере искусственного интеллекта. Учебное пособие ориентировано на студентов, аспирантов и специалистов в области программной инженерии, теории вычислений и разработки интеллектуальных систем.

Учебное пособие предназначено для проведения лекционных, лабораторных и практических занятий для студентов вузов. Цель пособия — предоставить студентам практические навыки анализа временных рядов с использованием языка программирования Python. Оно также может быть полезно для студентов других специальностей, интересующихся анализом данных.

В учебном пособии освещены современные методы и инструменты, используемые для анализа данных и управления проектами в информационных системах. Внимание уделено интеграции теоретических знаний и практических навыков в области математического моделирования, сетевого планирования и оптимизации ресурсов, позволяя эффективно решать задачи управления проектами и принятия решений в условиях цифровой экономики. В пособии рассматриваются метод критического пути, оценки и анализа программ, линейное программирование и сценарный анализ. Значительная часть материала посвящена роли аналитических методов и моделей для оценки рисков, прогнозирования и стратегического планирования в управлении проектами, а также применению программных средств для внедрения математических моделей в информационные системы управления.
Пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Прикладная информатика», «Менеджмент проектов в области информационных систем», а также для аспирантов, преподавателей и профессионалов, работающих в области управления проектами и цифровой трансформации в условиях информационных систем.

Целью учебного пособия является ознакомление студентов с основами математического моделирования и анализа данных, а также с современными методами и инструментами, используемыми для решения прикладных задач в различных областях науки и техники. В учебном пособии был рассмотрен широкий спектр методов и подходов, применяемых в экономическом и медицинском анализе данных. Особое внимание уделялось эконометрическому анализу данных в экономике, где обсуждались методы и модели для количественного анализа экономических явлений. Важной темой пособия является использование панельных моделей для анализа данных, собранных по нескольким объектам в течение нескольких периодов времени.
Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Информатика» студентами направлений подготовки «Информационные системы и технологии», «Информатика и вычислительная техника», «Программная инженерия», «Инфокоммуникационные технологии и системы связи», «Радиотехника», «Компьютерная безопасность», «Информационная безопасность», а также при подготовке выпускных квалификационных работ.

В учебном пособии освещены современные методы и инструменты, применяемые для анализа данных и работы с интеллектуальными системами в цифровой экономике. Основное внимание уделено интеграции теоретических знаний и практических навыков в анализе данных, использовании методов машинного обучения и математического моделирования при решении экономических задач. Подробно рассмотрена роль аналитических методов в прогнозировании экономических процессов и стратегическом планировании.
Пособие предназначено для студентов бакалавриата по направлению «Экономика» (направленность «Цифровая экономика»), а также для аспирантов, преподавателей и профессионалов, работающих в сфере анализа данных и стратегического управления в условиях цифровизации экономики.

В книге рассмотрены наиболее популярные методы и модели предсказательной аналитики данных, представленных временными рядами. Дана их характеристика, выполнен сравнительный анализ. Приведены примеры решения задач прогнозирования для классических и синтезированных наборов данных. В качестве инструмента решения задач прогнозирования был выбран язык R и интегрированная среда разработки RStudio. Их выбор обусловлен ориентацией языка и интегрированной среды на решение задач аналитики, появлением философии аккуратного (опрятного) программирования, которая существенно изменяет традиционные подходы к их использованию при прогнозировании временных рядов.
Книга может быть полезна как студентам, изучающим методы прогнозирования, анализа данных, машинного обучения, предсказательной аналитики, искусственного интеллекта, теорию data science, так и аналитикам, начинающим осваивать данные методы для применения в своей практической деятельности. Содержание книги предполагает, что ее читатели имеют базовые знания о языке R, начальный опыт использования языка R и интегрированной среды разработки RStudio. Поэтому в ней не рассмотрены основы языка и организации применения данной среды.

Это пособие не только предоставляет теоретическую основу анализа данных, но и акцентирует внимание на том, как эти знания могут быть применены в разнообразных отраслях и сферах деятельности. Студенты и преподаватели обнаружат взаимосвязь между традиционными методами анализа данных и современными подходами, основанными на машинном обучении и больших данных, через широкий спектр практических примеров и кейс-стади.
Книга адресована студентам, обучающимся в колледжах по образовательным программам среднего профессионального образования. Соответствует современным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным квалификационным требованиям.

Учебник создан в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом по направлению магистратуры «Информационные системы и технологии».
Рассмотрен комплекс проблем разработки, функционирования и проектирования процессов и систем в рамках интеллектуального анализа данных. Материал, изложенный в книге, развивает фундаментальные знания в области информационных технологий и обобщает опыт прикладных разработок в данной области.
В работе излагаются современное состояние теоретических и прикладных вопросов технологий в информационных системах, идеология построения интеллектуальных систем и технологий, математический аппарат представления знаний и пути использования интеллектуального анализа при проектировании информационных систем.
Рассматриваются новые аспекты представления знаний на основе экспертных систем, мультиагентных систем, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов. Большое внимание уделено вопросам использования прикладных интеллектуальных технологий.
Для студентов учреждений высшего профессионального образования.
Может быть полезен разработчикам и пользователям интеллектуальных систем; преподавателям и научным сотрудникам, сферой интересов которых является интеллектуализация различных предметных областей; менеджерам и руководителям различного ранга; желающих самостоятельно ознакомиться с современным состоянием информационных технологий.

Учебное пособие содержит изложение методов и алгоритмов математической статистики, решения задач фильтрации, аппроксимации, спектрального и гармонического анализа, возникающих при обработке и анализе экспериментальных данных
Приводятся необходимые теоретические положения и соответствующие расчетные соотношения. Отдельное внимание уделяется реализации этих соотношений в математическом пакете MathCAD и табличном процессоре Excel. В пособии приведено большое количество примеров и копий фрагментов документов, которые позволят студентам не только лучше понять и усвоить учебный материал,
но и эффективно использовать эти приложения при выполнении курсовых и выпускных квалификационных работ.
Пособие предназначено для бакалавров и магистрантов, обучающихся по направлению подготовки «Строительство», и аспирантов направления «Техника и технологии строительства», а также будет весьма полезным магистрантам, аспирантам и преподавателям при изучении дисциплин, связанных с обработкой экспериментальных данных.

В учебнике рассмотрены теория и практика статистической деятельности в России в условиях новых вызовов со стороны быстроменяющихся социально-экономических явлений в период становления цифровой экономики.

Учебник предназначен для бакалавров, магистров экономических и информационных направлений и программ подготовки, аспирантов и преподавателей вузов.