База данных: Кітаптар
Беті 1, Нәтижелерін: 2
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
32.973я7
М 47
Меликов, П. И.
Python для аналитики данных. Практический курс : учебное пособие / П. И. Меликов. - Москва : Ай Пи Эр Медиа, 2023. - 426 с. - ISBN 978-5-4497-1848-8 : 10730. 00 тг.
ББК 32.973я7
Рубрики: ТЕХНИКА. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА
ЭВМ И УСТРОЙСТВА
Кл.слова (ненормированные):
математика в Python -- базовые инструменты аналитики -- работа с PyCharm -- отступы -- функции -- Лямбда -- объектно-ориентированное программирование -- стандартные библиотеки -- создание массивов -- NumPy -- базовые операции -- Spipy -- генерация случайных чисел -- диаграмма размаха -- Pandas -- статистика в python -- печать массивов -- массивы данных -- tensorflowkeras -- scikit-learn -- кластерный анализ -- метрики -- учебное пособие -- for
Аннотация: Курс содержит введение основного языка Python с упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Предназначено для студентов технических направлений подготовки и специалистов, учебными планами которых предусмотрено изучение дисциплин "Искусственные нейтронные сети", "Нейронные сети и нечеткая логика в задачах управления", "Интеллектуальные системы" и "Аналитика технологических данных", а также при реализации дополнительных образовательных программ с тематикой "Аналитика данных".
Экземпляры всего: 3
2.1-№2 Ч/З (3)
Свободны: 2.1-№2 Ч/З (3)
М 47
Меликов, П. И.
Python для аналитики данных. Практический курс : учебное пособие / П. И. Меликов. - Москва : Ай Пи Эр Медиа, 2023. - 426 с. - ISBN 978-5-4497-1848-8 : 10730. 00 тг.
Рубрики: ТЕХНИКА. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА
ЭВМ И УСТРОЙСТВА
Кл.слова (ненормированные):
математика в Python -- базовые инструменты аналитики -- работа с PyCharm -- отступы -- функции -- Лямбда -- объектно-ориентированное программирование -- стандартные библиотеки -- создание массивов -- NumPy -- базовые операции -- Spipy -- генерация случайных чисел -- диаграмма размаха -- Pandas -- статистика в python -- печать массивов -- массивы данных -- tensorflowkeras -- scikit-learn -- кластерный анализ -- метрики -- учебное пособие -- for
Аннотация: Курс содержит введение основного языка Python с упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Предназначено для студентов технических направлений подготовки и специалистов, учебными планами которых предусмотрено изучение дисциплин "Искусственные нейтронные сети", "Нейронные сети и нечеткая логика в задачах управления", "Интеллектуальные системы" и "Аналитика технологических данных", а также при реализации дополнительных образовательных программ с тематикой "Аналитика данных".
Экземпляры всего: 3
2.1-№2 Ч/З (3)
Свободны: 2.1-№2 Ч/З (3)
2.
Подробнее
32.973
М 47
Меликов , П. И.
Изучаем основы Python : практический курс для дата-аналитиков / П. И. Меликов . - М. : Ай Пи Ар Медиа , 2023. - 480 с. : рис. - ISBN 978-5-4497-2162-4 : 17808. 00 тг.
ББК 32.973
Рубрики: ТЕХНИКА. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА
ЭВМ И УСТРОЙСТВО
Кл.слова (ненормированные):
наборы данных -- стандартные библитотеки -- доступ в Интернет -- сжатие данных -- for -- индексы -- SQL -- статистика в Python -- итерации -- pandas -- dataFrate -- создание массивов -- машинное обучение -- аналитика больших данных -- кластерный анализ -- решение математических задач -- TensorFlow Keras -- Scikit-learn -- классификация изображений -- дата аналитик
Аннотация: Предназначено для широкого круга читателей, интересующихся вопросами программирования и аналитики данных на Python. Благодаря рассмотрено основ языка Python потенциальной аудиторией курса могут являться обучающиеся, ранее не изучавшие программирование.
Экземпляры всего: 1
2.1-№2 Ч/З (1)
Свободны: 2.1-№2 Ч/З (1)
М 47
Меликов , П. И.
Изучаем основы Python : практический курс для дата-аналитиков / П. И. Меликов . - М. : Ай Пи Ар Медиа , 2023. - 480 с. : рис. - ISBN 978-5-4497-2162-4 : 17808. 00 тг.
Рубрики: ТЕХНИКА. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА
ЭВМ И УСТРОЙСТВО
Кл.слова (ненормированные):
наборы данных -- стандартные библитотеки -- доступ в Интернет -- сжатие данных -- for -- индексы -- SQL -- статистика в Python -- итерации -- pandas -- dataFrate -- создание массивов -- машинное обучение -- аналитика больших данных -- кластерный анализ -- решение математических задач -- TensorFlow Keras -- Scikit-learn -- классификация изображений -- дата аналитик
Аннотация: Предназначено для широкого круга читателей, интересующихся вопросами программирования и аналитики данных на Python. Благодаря рассмотрено основ языка Python потенциальной аудиторией курса могут являться обучающиеся, ранее не изучавшие программирование.
Экземпляры всего: 1
2.1-№2 Ч/З (1)
Свободны: 2.1-№2 Ч/З (1)
Беті 1, Нәтижелерін: 2