PYTHON и анализ данных. 2-е изд

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

«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

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

В данной научно-практической работе показано решение задач эконометрического моделирования на основе комплексного применения компьютерных технологий анализа данных средствами отечественных статистических пакетов прикладных программ. Рассмотрены методы

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

Традиционных способов обнаружения вторжений и анализа системных журналов уже недостаточно для защиты сложных современных сетей. В данной книге специалист по проблемам безопасности Майкл Коллинз предлагает различные методы и инструменты для сбора и анализа данных о трафике. Вы поймете, как используется ваша сеть и что необходимо для обеспечения ее безопасности • Рассматриваются процессы сбора и организации данных, инструменты для их анализа, а также различные аналитические сценарии и методики. Описывается активный контроль и управление трафиком, обнаружение внутренней угрозы, интеллектуальный анализ данных, регрессия и машинном обучении и другие темы

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

Книга содержит основные теоретические положения по следующим разделам регрессионного анализа экспериментальных данных: регрессионные модели и регрессионное моделирование, парный и множественный регрессионный анализ, построение регрессионных моделей на практике. Приводятся необходимые расчетные соотношения. Большое внимание уделяется реализации этих соотношений в математическом пакете Mathcad. Файлы, включенные в прилагаемый CD, содержат документы Mathcad, позволяющие построить и проанализировать парные и множественные регрессионные модели. Книга рекомендуется студентам технических и экономических специальностей при изучении учебных дисциплин, включающих корреляционный и регрессионный анализ данных. Книга будет также полезна магистрантам, аспирантам, инженерам и научным сотрудникам при построении регрессионных моделей и эмпирических зависимостей по экспериментальным данным с использованием современных математических пакетов

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 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

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