komfortel64.ru

Брантон С., Куц Н. Анализ данных в науке и технике

Открытия, сделанные на основе анализа данных, совершили революцию в моделировании, прогнозировании поведения и управлении сложными системами. В книге приводятся сведения из машинного обучения, математики и физики с целью показать, как моделирование и управление динамическими системами сочетаются с современными методами науки о данных. Рассказывается о многих достижениях в области научных расчетов, которые позволяют применять управляемые данными методы к изучению разнообразных систем: турбулентность, наука о мозге, климатология, эпидемиология, финансы, робототехника и автономные системы. Книга рассчитана на специалистов по работе с данными широкого профиля: инженеров, ученых, разработчиков ПО, а также будет полезна студентам и аспирантам технических вузов.

Брантон С., Куц Н. Анализ данных в науке и технике

Открытия, сделанные на основе анализа данных, совершили революцию в моделировании, прогнозировании поведения и управлении сложными системами. В книге приводятся сведения из машинного обучения, математики и физики с целью показать, как моделирование и управление динамическими системами сочетаются с современными методами науки о данных. Рассказывается о многих достижениях в области научных расчетов, которые позволяют применять управляемые данными методы к изучению разнообразных систем: турбулентность, наука о мозге, климатология, эпидемиология, финансы, робототехника и автономные системы. Книга рассчитана на специалистов по работе с данными широкого профиля: инженеров, ученых, разработчиков ПО, а также будет полезна студентам и аспирантам технических вузов.

Брантон Стивен Л., Куц Дж. Натан Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление

Открытия, сделанные на основе анализа данных, совершили революцию в моделировании, прогнозировании поведения и управлении сложными системами. В книге приводятся сведения из машинного обучения, математики и физики с целью показать, как моделирование и управление динамическими системами сочетаются с современными методами науки о данных. Рассказывается о многих достижениях в области научных расчетов, которые позволяют применять управляемые данными методы к изучению разнообразных систем: турбулентность, наука о мозге, климатология, эпидемиология, финансы, робототехника и автономные системы. Книга рассчитана на специалистов по работе с данными широкого профиля: инженеров, ученых, разработчиков ПО, а также будет полезна студентам и аспирантам технических вузов.

Цветков Олег Викторович Энтропийный анализ данных в физике, биологии и технике

Представлены теоретические основы, методы, алгоритмы и практические рекомендации для повышения информативности и воспроизводимости результатов энтропийного анализа экспериментальных данных различной природы. Рассмотрены приложения энтропийного анализа к задачам обработки данных в физике, биологии и технике. Предназначено специалистам в области обработки данных, инженерам и исследователям, специализирующимся на изучении и практическом использовании закономерностей функционирования сложных технических и природных систем.

Бизнес-анализ и интеллектуальный анализ данных. MBA

Растущий в глобальном масштабе объем информации вынуждает компании выделять средства на бизнес-анализ и, более современно, - на интеллектуальный анализ данных - business intelligence. Эту функцию в компаниях выполняют руководители-стратеги, архитект

Брюс Питер, Брюс Эндрю Практическая статистика для специалистов Data Science. 50 важнейших понятий

Книга рассчитана на специалистов в области Data Science, обладающих некоторым опытом работы с языком программирования R и имеющих предварительное понятие о математической статистике. В ней в удобной и легкодоступной форме представлены ключевые понятия из статистики, которые относятся к науке о данных, а также объяснено, какие понятия важны и полезны с точки зрения науки о данных, какие менее важны и почему. Подробно раскрыты темы: разведочный анализ данных, распределения данных и выборок, статистические эксперименты и проверка значимости, регрессия и предсказание, классификация, статистическое машинное обучение и обучение без учителя. Для аналитиков данных.

Бакалавриат Финансы и анализ данных

ФУ ФАД

Бизнес-анализ и интеллектуальный анализ данных. Mini-MBA

Растущий в глобальном масштабе объем информации вынуждает компании выделять средства на бизнес-анализ и, более современно, - на интеллектуальный анализ данных - business intelligence. Эту функцию в компаниях выполняют руководители-стратеги, архитект

Брюс П., Брюс Э. Практическая статистика для специалистов Data Science. 50 важнейших понятий

Книга рассчитана на специалистов в области Data Science, обладающих некоторым опытом работы с языком программирования R и имеющих предварительное понятие о математической статистике. В ней в удобной и легкодоступной форме представлены ключевые понятия из статистики, которые относятся к науке о данных, а также объяснено, какие понятия важны и полезны с точки зрения науки о данных, какие менее важны и почему. Подробно раскрыты темы: разведочный анализ данных, распределения данных и выборок, статистические эксперименты и проверка значимости, регрессия и предсказание, классификация, статистическое машинное обучение и обучение без учителя.

Брюс П., Брюс Э. Практическая статистика для специалистов Data Science. 50 важнейших понятий

Книга рассчитана на специалистов в области Data Science, обладающих некоторым опытом работы с языком программирования R и имеющих предварительное понятие о математической статистике. В ней в удобной и легкодоступной форме представлены ключевые понятия из статистики, которые относятся к науке о данных, а также объяснено, какие понятия важны и полезны с точки зрения науки о данных, какие менее важны и почему. Подробно раскрыты темы: разведочный анализ данных, распределения данных и выборок, статистические эксперименты и проверка значимости, регрессия и предсказание, классификация, статистическое машинное обучение и обучение без учителя.

Анализ данных в экономике. Теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и анализ данных в Microsoft Excel. Учебник. Соловьев В.И.

Брюс Питер Практическая статистика для специалистов Data Science. 50+ важнейших понятий с использованием R и Python

Статистические методы являются ключевой частью науки о данных. Однако очень немногие аналитики данных обучены статистике должным образом, поскольку нет книг по статистике, написанных специально для аналитиков данных.С другой стороны, многие ресурсы, посвященные науке о данных, содержат статистические методы, но не раскрывают перспективы применения этих методов достаточно глубоко.Предлагаемая книга, написанная доступным языком, устраняет этот пробел. Если вы немного знакомы с языком программирования R и математической статистикой, то легко освоите материал и существенно повысите свой профессиональный уровеньВо второе издание включены примеры на языке Python, что расширяет практическое применение книги.Прочитав эту книгу, вы узнаете:Почему разведывательный анализ данных является ключевым предварительным шагом в науке о данныхКак случайная выборка может уменьшить смещение и привести к более высококачественному набору данных, даже в условиях больших данныхКак принципы планирования эксперимента помогают получить наиболее полные ответы на вопросыКак использовать регрессию для оценки результатов и выявления аномалий

Смирнов Н. (ред.) Интерсубъективность в науке и философии

В книге рассмотрены познавательные возможности концепта интерсубъективности в важнейших проектах европейской философии ХХ века, когнитивных науках, а также в масштабных междисциплинарных проектах современности. Книга снабжена фрагментами перевода древнекельтских текстов, иллюстрирующих глубину проблемы понимания в переводах "с культура на культуру". . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Смирнов Н. (ред.) Интерсубъективность в науке и философии

В книге рассмотрены познавательные возможности концепта интерсубъективности в важнейших проектах европейской философии ХХ века, когнитивных науках, а также в масштабных междисциплинарных проектах современности. Книга снабжена фрагментами перевода древнекельтских текстов, иллюстрирующих глубину проблемы понимания в переводах "с культура на культуру". . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Маккини Уэс Python и анализ данных

В книге "Python и анализ данных" рассматриваются вопросы переформатирования, очистки и обработки данных на Python. Ее можно также рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных, главным образом, обработку данных. Это книга о тех частях языка Python и библиотек для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач. Книга принадлежит перу Уэса Маккинни, основного автора библиотеки pandas, и содержит великое множество практических примеров. Она идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями. Работа с интерактивной оболочкой для начала разработки Введение в средства анализа данных в библиотеке Использование высокопроизводительных инструментов для работы с данными Создание различных графиков и интерактивная визуализация Временные ряды с результатами измерений в заданные моменты времени Методы решения задач, возникающих в веб­аналитике, социальных науках, финансах и экономике, проиллюстрированные подробными примерами

Маккини Уэс Python и анализ данных

В данной книге рассматриваются вопросы форматирования, очистки и обработки данных на Python. Во втором издании код переписан под версию Python 3.6, добавлены сведения о последних версиях библиотек pandas, NumPy, IPython и Jupyter. Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать Python, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.