алексеев дмитрий станиславович щекочихин олег владимирович технологии интеллектуального анализа данных учебник
Алексеев Дмитрий Станиславович, Щекочихин Олег Владимирович Технологии интеллектуального анализа данных. Учебник
Издание содержит основные теоретические сведения по технологиям интеллектуального анализа данных, таким как кластеризация данных, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткое моделирование. Приведены примеры и задания для их реализации в вычислительной среде Scilab. Учебник предназначен для студентов, обучающихся по направлениям подготовки "Информационная безопасность" направленность "Организация и технология защиты информации" и "Компьютерная безопасность", направленность "Математические методы защиты информации", изучающих технологии и методы интеллектуального анализа данных.
1707 Руб.
Алексеев Д., Щекочихин О. Технологии интеллектуального анализа данных. Учебник для вузов
Издание содержит основные теоретические сведения по технологиям интеллектуального анализа данных, таким как кластеризация данных, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткое моделирование. Приведены примеры и задания для их реализации в вычислительной среде Scilab. Учебник предназначен для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Информационная безопасность» направленность «Организация и технология защиты информации» и «Компьютерная безопасность», направленность «Математические методы защиты информации», изучающих технологии и методы интеллектуального анализа данных.
1835 Руб.
Алексеев Д., Щекочихин О. Технологии интеллектуального анализа данных. Учебник для вузов
Издание содержит основные теоретические сведения по технологиям интеллектуального анализа данных, таким как кластеризация данных, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткое моделирование. Приведены примеры и задания для их реализации в вычислительной среде Scilab. Учебник предназначен для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Информационная безопасность» направленность «Организация и технология защиты информации» и «Компьютерная безопасность», направленность «Математические методы защиты информации», изучающих технологии и методы интеллектуального анализа данных.
1835 Руб.
Макшанов Андрей Владимирович, Журавлев Антон Евгеньевич Технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
В пособии излагается содержание курса по дисциплине "Технологии интеллектуального анализа данных" по направлению "Информационные системы и технологии", в том числе профиля "Информационные технологии на транспорте" в соответствии с ФГОС 3.0. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше. Учебное пособие предназначено для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины "Технологии интеллектуального анализа данных". Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных.
1553 Руб.
Нестеров Сергей Александрович Интеллектуальный анализ данных с использованием SQL Server. Учебник
Системно излагаются основы интеллектуального анализа данных средствами современных систем управления базами данных (СУБД). В качестве примера выбрана СУБД Microsoft SQL Server 2019. Рассматриваются основные задачи интеллектуального анализа данных, распространенные алгоритмы, язык запросов DMX (Data Mining eXtensions to SQL), особенности проведения анализа в среде СУБД Microsoft SQL Server 2019. Наряду с теоретическими материалами, учебник включает описания лабораторных работ, позволяющих выработать практические навыки решения задач интеллектуального анализа данных. Учебник предназначен для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки, связанным с разработкой и использованием информационных систем и технологий. 2-е издание, стереотипное.
1476 Руб.
Макшанов А., Журавлев А. Технологии интеллектуального анализа данных. Учебное Пособие
В пособии излагается содержание курса по дисциплине "Технологии интеллектуального анализа данных" по направлению "Информационные системы и технологии", в том числе профиля "Информационные технологии на транспорте" в соответствии с ФГОС 3.0. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше. .Учебное пособие предназначено для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины "Технологии интеллектуального анализа данных". Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных. .
1879 Руб.
Макшанов А., Журавлев А. Технологии интеллектуального анализа данных. Учебное Пособие
В пособии излагается содержание курса по дисциплине "Технологии интеллектуального анализа данных" по направлению "Информационные системы и технологии", в том числе профиля "Информационные технологии на транспорте" в соответствии с ФГОС 3.0. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше. .Учебное пособие предназначено для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины "Технологии интеллектуального анализа данных". Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных. .
1879 Руб.
Макшанов Андрей Владимирович, Журавлев Антон Евгеньевич, Тындыкарь Любовь Николаевна Большие данные. Big Data. Учебник для вузов
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. 4-е издание, стереотипное.
1617 Руб.
Макшанов А., Журавлев А., Тындыкарь Л. Большие данные. Big Data. Учебник
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.
1738 Руб.
Макшанов А., Журавлев А., Тындыкарь Л. Большие данные. Big Data. Учебник
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.
1738 Руб.
Макшанов Андрей Владимирович, Журавлев Антон Евгеньевич, Тындыкарь Любовь Николаевна Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
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, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных.
1476 Руб.
Макшанов А., Журавлев А., Тындыкарь Л. Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
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, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных.
1879 Руб.
Макшанов А., Журавлев А., Тындыкарь Л. Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
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, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных.
1879 Руб.
Мыльников Л. Статистические методы интеллектуального анализа данных
Рассмотрены основные методы статистической обработки данных и машинного обучения и их реализация на языке R. Изложены принципы разработки информационных систем и моделей, основанных на данных. Приведены примеры использования методов машинного обучения при решении прикладных задач. Рассмотрены подготовка данных, работа с временными рядами, методы классификации и кластеризации, способы обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением), классические методы интеллектуального анализа данных, способы проверки адекватности получаемых моделей, их сравнения и выбора. В конце разделов приведены вопросы для самоконтроля и задания. Материал соответствует курсам «Статистические методы интеллектуального анализа данных» и «Интеллектуальные системы» при подготовке магистрантов по направлению «Автоматизация технологических процессов и производств». Исходные данные и коды всех примеров на языке R могут быть скачаны с сайта издательства.
615 Руб.
Мыльников Л. Статистические методы интеллектуального анализа данных
Рассмотрены основные методы статистической обработки данных и машинного обучения и их реализация на языке R. Изложены принципы разработки информационных систем и моделей, основанных на данных. Приведены примеры использования методов машинного обучения при решении прикладных задач. Рассмотрены подготовка данных, работа с временными рядами, методы классификации и кластеризации, способы обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением), классические методы интеллектуального анализа данных, способы проверки адекватности получаемых моделей, их сравнения и выбора. В конце разделов приведены вопросы для самоконтроля и задания. Материал соответствует курсам «Статистические методы интеллектуального анализа данных» и «Интеллектуальные системы» при подготовке магистрантов по направлению «Автоматизация технологических процессов и производств». Исходные данные и коды всех примеров на языке R могут быть скачаны с сайта издательства.
615 Руб.
Цехановский Владислав Владимирович, Чертовской Владимир Дмитриевич Технология интеллектуального анализа данных в процессах и системах. Учебник для вузов
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.
1550 Руб.