Товары по запросу: Анализ данных

• Analiz-Ixxat-sovmestimyy-analiz

Справочник известного специалиста, проф. А. А. Чиркина вооружает практического врача всей необходимой информацией по клинической интерпретации лабораторных тестов, в норме и при разнообразной патологии. .Новая книга известного специалиста, соавтора популярнейшего "Диагностического справочника терапевта" профессора А. А. Чиркина вооружает практического врача всей необходимой информацией по клинической интерпретации лабораторных тестов. Уникальная особенность книги - диагностические алгоритмы, которые помогут врачу разобраться в самых сложных клинических ситуациях. .Предназначена для врачей всех специальностей, студентов медицинских ВУЗов. .

• Klinicheskiy-analiz-laboratornykh-dannykh

Справочник известного специалиста, проф. А. А. Чиркина вооружает практического врача всей необходимой информацией по клинической интерпретации лабораторных тестов, в норме и при разнообразной патологии. .Новая книга известного специалиста, соавтора популярнейшего "Диагностического справочника терапевта" профессора А. А. Чиркина вооружает практического врача всей необходимой информацией по клинической интерпретации лабораторных тестов. Уникальная особенность книги - диагностические алгоритмы, которые помогут врачу разобраться в самых сложных клинических ситуациях. .Предназначена для врачей всех специальностей, студентов медицинских ВУЗов. .

• Klinicheskiy-analiz-laboratornykh-dannykh

• analiz-dannykh

Освоите новый инструмент: строить графики, использовать формулы и параметры, верстать дашборды, визуализировать данные на картах.

• DataLens-analiz-vizualizatsiya-dannykh

В учебном пособии приводится описание двух систем логического анализа данных, предназначенных для выявления в данных if-then правил. Первая система относится к наиболее представительному и популярному направлению, связанному с построением деревьев решений. Вторая система реализует метод ограниченного перебора. Описание систем сопровождается подробно разобранными примерами из различных предметных областей. .Книга предназначена для студентов старших курсов, магистров, аспирантов, научных работников и других специалистов, изучающих современные методы анализа данных. .

• Logicheskiy-analiz-dannykh-Uchebnoe

В учебном пособии приводится описание двух систем логического анализа данных, предназначенных для выявления в данных if-then правил. Первая система относится к наиболее представительному и популярному направлению, связанному с построением деревьев решений. Вторая система реализует метод ограниченного перебора. Описание систем сопровождается подробно разобранными примерами из различных предметных областей. .Книга предназначена для студентов старших курсов, магистров, аспирантов, научных работников и других специалистов, изучающих современные методы анализа данных. .

• Logicheskiy-analiz-dannykh-Uchebnoe

Книга представляет собой практическое руководство по анализу данных с помощью самой мощной и популярной программы статистической обработки информации — SPSS версии 15. В издании подробно описываются основы работы с пакетом SPSS, рассматривается большинство методов обработки и анализа данных, а также способов табличного и графического представления полученных результатов. Материал книги организован таким образом, чтобы удовлетворить запросы как новичка, впервые приступающего к анализу данных на компьютере, так и опытного исследователя, желающего воспользоваться самыми современными методами. Основное содержание глав составляют пошаговые инструкции по реализации различных видов математико-статистического анализа в SPSS. Особое внимание уделяется получаемым результатам и их интерпретации. В конце книги приведен глоссарий, содержащий определения большинства статистических терминов.Издание адресовано исследователям в области статистики, маркетинга, социологии, психологии, а также широкому кругу читателей, желающих воспользоваться программой SPSS для профессионального анализа данных.

• professionalnyy-statisticheskiy-analiz-dannykh

SQL - рабочая лошадка современного специалиста. Этот язык позволяет разговаривать с базами данных на ты и является неотъемлемой частью технического инструментария профессионала. Обучаем языку SQL с нуля до senior-уровня!

• Obrabotka-analiz-dannykh

Перед вами авторитетный справочник по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версий Python 3.10 и pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных. По ходу дела вы узнаете о последних версиях pandas, NumPy и Jupyter. Книга принадлежит перу Уэса Маккинни, создателя библиотеки pandas, и может служить практическим современным руководством по инструментарию науки о данных на Python. Она идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать Python, так и программистам на Python, еще незнакомым с наукой о данных и научными приложениями. Файлы данных и прочие материалы к книге находятся в репозитории на GitHub и на сайте издательства dmkpress.com.

• Makkinni-PYTHON-analiz-dannykh

Показаны технологии интеллектуального анализа данных. Особое внимание уделено задачам кластеризации и классификации. Приводится характеристика методов, алгоритмов и этапы решения этих задач с закреплением полученных знаний в виде выполнения лабораторных работ. Для студентов, обучающихся по направлениям подготовки укрупненной группы «Информатика и вычислительная техника», а также смежным направлениям подготовки и специальностям: «Прикладная математика и информатика», «Системный анализ и управление», «Прикладная математика». Может быть полезно аспирантам и научным работникам, которые в своей деятельности используют модели и методы искусственного интеллекта.

• Tatyana-Mikhaylovna-Tatarnikova-Intellektualnyy

В учебном пособии приводится описание двух систем логического анализа данных, предназначенных для выявления в данных if-then правил. Первая система относится к наиболее представительному и популярному направлению, связанному с построением деревьев решений. Вторая система реализует метод ограниченного перебора. Описание систем сопровождается подробно разобранными примерами из различных предметных областей. .Книга предназначена для студентов старших курсов, магистров, аспирантов, научных работников и других специалистов, изучающих современные методы анализа данных. .

• Logicheskiy-analiz-dannykh-Uchebnoe

Показаны технологии интеллектуального анализа данных. Особое внимание уделено задачам кластеризации и классификации. Приводится характеристика методов, алгоритмов и этапы решения этих задач с закреплением полученных знаний в виде выполнения лабораторных работ. Для студентов, обучающихся по направлениям подготовки укрупненной группы «Информатика и вычислительная техника», а также смежным направлениям подготовки и специальностям: «Прикладная математика и информатика», «Системный анализ и управление», «Прикладная математика». Может быть полезно аспирантам и научным работникам, которые в своей деятельности используют модели и методы искусственного интеллекта.

• Tatyana-Mikhaylovna-Tatarnikova-Intellektualnyy

Учебное пособие охватывает темы эконометрики продвинутого уровня. В нем изложены теория и практика применения актуальных методов вероятностно-статистического анализа экономических и социологических данных, используемых для оценивания зависимостей по пролонгированным выборкам объектов, в роли которых могут выступать индивиды, семьи, фирмы, регионы, страны и т.п. Наличие последовательного ряда наблюдений позволяет учитывать индивидуальные особенности различных единиц наблюдения и их эволюции, а также изучать продолжительность пребывания объектов в том или ином состоянии (например, длительность периодов бедности для домохозяйств или периодов безработицы для индивидов). Излагаются базовые теоретические концепции анализа панельных данных и данных о длительности состояний, а также принципы построения наиболее востребованных моделей. Примеры использования рассмотренных методов на практике строятся по реальным российским панельным данным РМЭЗ (Российского мониторинга экономического состояния и здоровья населения). Применение изученных методов к реальным российским статистическим данным позволит глубже понять цели и задачи экономической политики государства (или фирмы), а также научиться оценивать результаты этой политики. Пособие полезно магистрантам, аспирантам и исследователям, специализирующимся в областях математических методов анализа экономики, микро- и макроэкономического анализа, экономики фирм, анализа потребительского поведения населения, рынка труда, экономики здравоохранения, демографии.

• Analiz-panelnykh-dannykh-dannykh

При работе любого enterprise-приложения образуются данные: это файлы логов, метрики, информация об активности пользователей, исходящие сообщения и т.п. Правильные манипуляции над всеми этими данными не менее важны, чем сами данные. Если вы – архитектор, разработчик или выпускающий инженер, желающий решать подобные проблемы, но вы пока не знакомы с Apache Kafka, то именно из этой замечательной книги вы узнаете, как работать с этой свободной потоковой платформой, позволяющей обрабатывать очереди данных в реальном времени.

• Apache-Kafka-Potokovaya-obrabotka

Подробно рассмотрен ряд методов обработки многомерных данных, способов сокращения размерности и некоторых продвинутых методик визуализации этих данных. При этом приводится математическое обоснование и неформальное объяснение механизма действия методов. В частности, изучаются проблемы исключения грубых ошибок наблюдения, кластерный анализ, методы главных компонент, экстремальной группировки признаков и корреляционных плеяд, а также многомерного шкалирования и анфолдинга. Обсуждаются подходы к переводу качественных данных в числовую форму. Уделено значительное внимание выявлению и оцениванию силы связи как между числовыми, так и качественными показателями. Кроме этого, в книгу включены материалы о post-hoc задачах кластерного анализа и метрической структуре семейства кластерных разбиений конечного множества. Для тех исследователей, кто, имея математическую подготовку в объеме университетских курсов высшей математики, хочет не просто использовать многомерные статистические методы, а разобраться в механизме их действия. Может быть использовано как основа для чтения специальных курсов магистрантам и аспирантам направлений, использующих в своих предметных областях статистические методы.

• Sergey-Vadimovich-Dronov-Analiz

Подробно рассмотрен ряд методов обработки многомерных данных, способов сокращения размерности и некоторых продвинутых методик визуализации этих данных. При этом приводится математическое обоснование и неформальное объяснение механизма действия методов. В частности, изучаются проблемы исключения грубых ошибок наблюдения, кластерный анализ, методы главных компонент, экстремальной группировки признаков и корреляционных плеяд, а также многомерного шкалирования и анфолдинга. Обсуждаются подходы к переводу качественных данных в числовую форму. Уделено значительное внимание выявлению и оцениванию силы связи как между числовыми, так и качественными показателями. Кроме этого, в книгу включены материалы о post-hoc задачах кластерного анализа и метрической структуре семейства кластерных разбиений конечного множества. Для тех исследователей, кто, имея математическую подготовку в объеме университетских курсов высшей математики, хочет не просто использовать многомерные статистические методы, а разобраться в механизме их действия. Может быть использовано как основа для чтения специальных курсов магистрантам и аспирантам направлений, использующих в своих предметных областях статистические методы.

• Sergey-Vadimovich-Dronov-Analiz

Объем обрабатываемых данных во всех областях человеческой деятельности продолжает расти быстрыми темпами. Существуют ли эффективные приемы работы с ним? В этой книге рассказывается об Apache Spark, открытой системе кластерных вычислений, которая позволяет быстро создавать высокопроизводительные программы анализа данных. С помощью Spark вы сможете манипулировать огромными объемами данных посредством простого API на Python, Java и Scala. Написанная разработчиками Spark, эта книга поможет исследователям данных и программистам быстро включиться в работу. Она рассказывает, как организовать параллельное выполнение заданий всего несколькими строчками кода, и охватывает примеры от простых пакетных приложений до программ, осуществляющих обработку потоковых данных и использующих алгоритмы машинного обучения. . .

• Karau-Kholden-Izuchaem-Spark

• Kompleksnyy-analiz-Ahlfors-Trete

В книге изложен вероятностный подход к описанию погрешностей и представлены простейшие распределения. Рассматривается функция распределения случайной переменной, проблема распространения ошибок, выборка экспериментальных данных, среднее и дисперсия выборки, распределения х2 и Стьюдента. Представлен целый ряд методов, используемых при углубленном анализе экспериментальных данных в различных ситуациях: малая выборка, сравнение результатов двух экспериментов, систематические ошибки и т. д. Изложена проблема подгонки параметров методом наименьших квадратов и методом максимального правдоподобия/ Для студентов и аспирантов технических специальностей, а также для специалистов, использующих статистику при обработке результатов экспериментальных исследований. 0

• Statisticheskiy-analiz-eksperimentalnykh-dannykh

Высшее образование в сфере финансов, обучение с дипломом совместно с Финансовым университетом. Получите классическое высшее образование с акцентом на практику. Знания в области финансов и навыки аналитика помогут начать карьеру уже в процессе обучения.

• Bakalavriat-Finansy-analiz-dannykh

В учебном пособии представлены теоретические основы моделирования инвестиционного портфеля с использованием надстройки «Поиск решения» MS Excel, а также ситуационные задания с описанием последовательности их выполнения и задания для самостоятельного выполнения. Учебное пособие составлено на основе учебного плана и рабочей программы дисциплины «Анализ данных» и предназначено для обучающихся высших учебных заведений по направлениям подготовки 38.03.01 «Экономика», 38.03.02 «Менеджмент», 38.03.05 «Бизнес-информатика» и учебных заведений среднего профессионального образования по специальностям 38.02.01 «Экономика и бухгалтерский учет» (по отраслям), 38.02.06 «Финансы», а также для специалистов в области анализа и визуализации данных, изучающих различные методы анализа и обработки данных, моделирования экономических процессов с использованием электронных таблиц и инструментов MS Excel.

• Artem-Tsogoev-Analiz-dannykh

• Atlas-chelovecheskogo-razvitiya-Mnogomernoe

• Atlas-chelovecheskogo-razvitiya-Mnogomernoe