Технологии интеллектуального анализа данных - все книги по дисциплине. Издательство Лань
Выгрузка списка книг доступна только авторизованным пользователям. Авторизоваться
Пособие содержит многовариантные задания для организации самостоятельной работы студентов для решения профессиональных задач с использованием информационных технологий и языка программирования Python. Пособие состоит из трех частей: «Справочные материалы», «Задания для самостоятельного выполнения» и «Приложения». Задания для самостоятельного выполнения являются разноуровневыми и мультивариантными. Мультивариантость самостоятельной работы обеспечивается использованием соответствующих программ на языке программирования Python, которые позволяют сформировать индивидуальный набор входных параметров для выполнения конкретного задания для каждого студента. Такая организация самостоятельной работы дает возможность каждому студенту работать по индивидуальным заданиям, что важно при реализации индивидуального подхода в обучении. Пособие позволяет организовать самостоятельную работу студентов по индивидуальным образовательным траекториям в различных формах. Например, в форме домашней работы, контрольной работы, как дополнительные задания при контактном обучении.
Преподаватель может составить образовательную траекторию с учетом направления подготовки или специализации, а также формы обучения студентов (очная, заочная и очно-заочная). На основании этой траектории каждый студент получает возможность работать по индивидуальной образовательной траектории.
К книге прилагаются дополнительные материалы, доступные в электронной библиотечной системе «Лань» по ссылке или QR-коду, указанным ниже.
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.
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.
Книга может быть полезна как студентам, магистрантам и аспирантам, 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.
Учебник предназначен для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки, связанным с разработкой и использованием информационных систем и технологий.
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.
Учебник рассчитан на широкий круг студентов и специалистов, областью интересов которых являются методы статистического моделирования разнообразных явлений.
В учебнике рассматриваются вопросы стохастического моделирования динамических систем на основе результатов мониторинга их состояния. Все материалы условно разделяются на задачи анализа рядов наблюдений (предварительная обработка и дескриптивный анализ, статистическая проверка свойств рядов наблюдений, сглаживание, фильтрация, корреляционный и спектральный анализ рядов наблюдений) и задачи построения стохастических моделей и прогнозирования.
Главной особенностью учебника является акцент на практическом усвоении теоретического материала. Большинство тем представлено в виде сжатого изложения теории рассматриваемого вопроса с развернутыми примерами ее реализации в форме прикладных алгоритмов и программ в среде Матлаб. Приведены задачи с вариантами решений.
Учебник предназначен для студентов очной формы обучения по направлениям подготовки «Информационные системы и технологии» и «Системный анализ и управление» в рамках рабочих программ дисциплин «Стохастическое моделирование», «Интеллектуальный анализ данных», «Системный анализ, оптимизация и принятие решений» и «Управление в организационных системах». Также книга может быть использована студентам заочного отделения по указанной выше специальности.