Большие данные - все книги по дисциплине. Издательство Лань
Сохранить список:
Excel
Excel
Закрыть
Выгрузка списка книг доступна только авторизованным пользователям. Авторизоваться
В учебном пособии излагаются материалы дисциплин, непосредственно связанных с технологиями анализа данных, например «Компьютерный анализ», «Большие данные», «Слияние данных» и т. п., профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального образования «Прикладная математика и информатика», «Информационные системы» и «Организация и технология защиты информации».
В представленном пособии рассмотрены основные приемы интеллектуального анализа данных, ориентированные на обретение профессиональных компетенций в виде лабораторного практикума. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше.
Материалы пособия также могут быть использованы студентами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных.
В представленном пособии рассмотрены основные приемы интеллектуального анализа данных, ориентированные на обретение профессиональных компетенций в виде лабораторного практикума. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше.
Материалы пособия также могут быть использованы студентами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных.
В учебном пособии рассматриваются вопросы организации больших данных. Изложены принципы проектирования NoSQL баз данных. Даются характеристики различных систем управления базами данных. Материал подготовлен на основе учебного курса, который читается автором в Нижневартовском государственном университете. Большие данные — ключевой элемент современного информационного пространства. Практически все, что делает отдельный человек, группы людей, человечество в целом, компании из разных сфер бизнеса, правительства, происходит в рамках глобального информационного поля. Книга рассказывает о теории и практическом применении технологии NoSQL, о том, как большие данные помогают обеспечивать безопасность, предсказывать погоду и заставляют нас делать покупки.
Учебное пособие ориентировано на студентов специальностей «Информационные системы и технологии» и «Информатика и вычислительная техника», а также студентов родственных специальностей и разработчиков баз данных.
Учебное пособие ориентировано на студентов специальностей «Информационные системы и технологии» и «Информатика и вычислительная техника», а также студентов родственных специальностей и разработчиков баз данных.
В учебнике излагается содержание курса по дисциплине «Теория информационных процессов и систем», а также дополнительные материалы по дисциплинам «Системы поддержки принятия решений» и «Технологии интеллектуального анализа данных» по направлению «Информационные системы и технологии», в том числе профиля «Информационные технологии на транспорте» в соответствии с ФГОС 3++. Рассмотрены основные аспекты работы с большими данными, методы и технологии «Big Data» и «Data Mining», а также общие приемы интеллектуального анализа данных. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше. Учебник предназначен для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины «Теория информационных процессов и систем». Материалы учебника также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа больших данных.
В представленном учебнике рассматриваются базовые аспекты профессиональной части дисциплин, непосредственно связанных с технологиями работы с большими данными, например, Компьютерный анализ, Большие данные, Слияние данных и т. п. профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального образования Информационные системы и программирование, Информационные системы (по отраслям) и Организация и технология защиты информации.
Рассмотрены основные аспекты работы с большими данными, методы и технологии Big Data и Data Mining, а также общие приемы интеллектуального анализа данных. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше.
Соответствует современным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным квалификационным требованиям.
Рассмотрены основные аспекты работы с большими данными, методы и технологии Big Data и Data Mining, а также общие приемы интеллектуального анализа данных. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше.
Соответствует современным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным квалификационным требованиям.
В учебном пособии подробно рассмотрены основные аспекты компьютерного анализа данных с использованием общедоступного инструментария. В качестве основного инструмента предлагается табличный процессор Microsoft Excel и его блок анализа данных как наиболее популярный и доступный пакет.
Учебное пособие рекомендуется учащимся всех форм обучения в соответствии с ФГОС 3++ профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального образования «Прикладная математика и информатика», «Информационные системы» и «Организация и технология защиты информации» и изучающим курсы, непосредственно связанные с технологиями анализа данных, например «Компьютерный анализ», «Большие данные», «Слияние данных» и т. п. В качестве дополнительной литературы в рамках тех же дисциплин пособие может быть использовано студентами, аспирантами и преподавателями в ходе проведения экспериментов как вспомогательный инструмент обработки получаемых данных.
Учебное пособие рекомендуется учащимся всех форм обучения в соответствии с ФГОС 3++ профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального образования «Прикладная математика и информатика», «Информационные системы» и «Организация и технология защиты информации» и изучающим курсы, непосредственно связанные с технологиями анализа данных, например «Компьютерный анализ», «Большие данные», «Слияние данных» и т. п. В качестве дополнительной литературы в рамках тех же дисциплин пособие может быть использовано студентами, аспирантами и преподавателями в ходе проведения экспериментов как вспомогательный инструмент обработки получаемых данных.