Нархид Н Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных

В книге рассматриваются законодательные требования в сфере обработки персональных данных. Прочитав ее, вы, в частности, узнаете, что относится к персональным данным, кто вправе их обрабатывать, когда владение такой информацией или ее распространение будет признано неправомерным, какие риски влечет совершение тех или иных действий с персональными данными, как защищаются права граждан в этой сфере • Книга может быть интересна как для субъектов персональных данных, так и для тех, кто сталкивается с чужими персональными данными в ходе своей деятельности, в том числе в рамках трудовых отношений

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

Данное учебное пособие "Математика и анализ данных с поддержкой MS Excel и языка R" разработано для учебного и методического обеспечения организации и проведения учебного процесса по дисциплине "Математика и анализ данных" для студентов, обучающихся по направлениям подготовки "Гостиничное дело", "Государственное и муниципальное управление", "Политология", "Социология", "Туризм", "Управление персоналом" по программе подготовки бакалавра в соответствии с Федеральными государственными образовательными стандартами высшего образования последнего поколения. В учебном пособии последовательно излагаются общие характеристики табличного процессора MS Excel и языка программирования R с дальнейшим применением их по мере изучения основных положений линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и математической статистики

Начните работу с Apache Flink, фреймворком с открытым исходным кодом, на котором основаны многие крупнейшие в мире системы для обработки потоковых данных. В данной книге вы изучите фундаментальные понятия параллельной потоковой обработки и узнаете, чем эта технология отличается от традиционной пакетной обработки данных • Ф. Уэске и В. Калаври, занятые в проекте Apache Flink с первых дней, покажут вам, как создавать масштабируемые потоковые приложения с помощью API Flink DataStream, а также непрерывно выполнять и поддерживать эти приложения в операционных средах • Потоковая обработка идеально подходит для многих задач: подготовка данных с малой задержкой, потоковая аналитика и информационные панели в реальном времени, раннее оповещение и обнаружение мошенничества

В учебном пособии приводятся основные понятия и определения общей теории информационных систем, анализируется типовая структура систем извлечения информации и систем обработки информации, рассматриваются типовые задачи анализа данных в системах обработки информации и базовые подходы для их решения. Рассматриваются модели, методы и алгоритмы анализа данных, используемые в современных системах обработки информации. Представлены методы и алгоритмы, используемые при решении задач оценивания, регрессии и фильтрации, распознавания и кластеризации образов. Рассматриваются классические и современные реализации указанных алгоритмов в рамках статистического и детерминистского подходов. В книге и на сайте издательства приводятся примеры построения компьютерных моделей в среде MATLAB, представляющих программную реализацию алгоритмов анализа данных

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

«В это новое издание Уэс внес изменения, так чтобы книга и дальше оставалась востребованным источником по всем аспектам анализа данных с применением Python и pandas. Горячо и настоятельно рекомендую» • Пол Берри, лектор и автор книги «Head First Python» • Перед вами авторитетное руководство по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версией Python 3.10 и pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных • Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать Python, так и программистам на Python, еще не знакомым с наукой о данных и научными приложениями

Учебное пособие содержит полное и подробное описание средств анализа данных (пакет анализа) и статистических функций, входящих в MS Excel. Подробно изложены необходимые теоретические основы, приведены формульные зависимости, используемые для расчета различных параметров, основные сведения по основам работы в Excel. Все рассмотренные вопросы сопровождаются примерами решения конкретных экономических задач с использованием методов теории вероятностей и математической статистики. Предназначено для студентов, аспирантов, преподавателей и практических работников, занимающихся вопросами анализа и обработки статистической информации