База данных: IPR SMART кітаптар
Беті 1, Нәтижелерін: 4
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
Карякин, М. И.
Технологии программирования и компьютерный практикум на языке Python : учебное пособие / Карякин М. И. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. - 241 с. - ISBN 978‐5‐9275‐4108‐9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
pyton -- компьютерная практика -- программирование
Аннотация: Пособие содержит теоретический материал, а также варианты индивидуальных и проектных заданий, связанных как с основными разделами языка программирования Python (функции, строки, списки и т. п.), так и с использованием распространенных библиотек научного программирования - Numpy, Matplotlib, Pandas. В качестве средства выполнения заданий предполагается использование среды Jupyter Notebook. Предназначено для студентов бакалавриата укрупненной группы 01.03.00 «Математика и механика». Оно также может быть полезно учителям информатики для организации самостоятельной работы в старших классах средней школы.
Доп.точки доступа:
Ватульян, К. А.
Мнухин, Р. М.
Карякин, М. И.
Технологии программирования и компьютерный практикум на языке Python : учебное пособие / Карякин М. И. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. - 241 с. - ISBN 978‐5‐9275‐4108‐9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
pyton -- компьютерная практика -- программирование
Аннотация: Пособие содержит теоретический материал, а также варианты индивидуальных и проектных заданий, связанных как с основными разделами языка программирования Python (функции, строки, списки и т. п.), так и с использованием распространенных библиотек научного программирования - Numpy, Matplotlib, Pandas. В качестве средства выполнения заданий предполагается использование среды Jupyter Notebook. Предназначено для студентов бакалавриата укрупненной группы 01.03.00 «Математика и механика». Оно также может быть полезно учителям информатики для организации самостоятельной работы в старших классах средней школы.
Доп.точки доступа:
Ватульян, К. А.
Мнухин, Р. М.
2.
Подробнее
Титов, А. Н.
Обработка данных в Python. Основы работы с библиотекой Pandas : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2022. - 116 с. - ISBN 978-5-7882-3164-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека pandas -- обработка данных -- объект dataframe
Аннотация: Рассмотрены основы анализа и обработки данных в Python с использованием библиотеки Pandas. Приведены примеры работы с объектами Series и Data-Frame: осуществление доступа к данным, внесение изменений в DataFrame, визуализация полученных результатов, а также сортировка, фильтрация и группировка данных. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты самостоятельных работ. Предназначено для бакалавров, обучающихся по направлениям подготовки 28.03.02 «Наноинженерия», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», изучающих дисциплины «Обработка экспериментальных данных», «Алгоритмы и структуры данных», «Большие данные», «Теория информации, данные, знания», «Прикладная математика», «Вычислительная математика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Титов, А. Н.
Обработка данных в Python. Основы работы с библиотекой Pandas : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2022. - 116 с. - ISBN 978-5-7882-3164-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека pandas -- обработка данных -- объект dataframe
Аннотация: Рассмотрены основы анализа и обработки данных в Python с использованием библиотеки Pandas. Приведены примеры работы с объектами Series и Data-Frame: осуществление доступа к данным, внесение изменений в DataFrame, визуализация полученных результатов, а также сортировка, фильтрация и группировка данных. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты самостоятельных работ. Предназначено для бакалавров, обучающихся по направлениям подготовки 28.03.02 «Наноинженерия», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», изучающих дисциплины «Обработка экспериментальных данных», «Алгоритмы и структуры данных», «Большие данные», «Теория информации, данные, знания», «Прикладная математика», «Вычислительная математика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
3.
Подробнее
Фоминых, Е. И.
Инструментальное программное обеспечение : учебное пособие / Фоминых Е. И. - Минск : Республиканский институт профессионального образования (РИПО), 2022. - 411 с. - ISBN 978-985-895-023-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека numpy -- библиотека wand -- программное обеспечение
Аннотация: В учебном пособии излагаются основы языка программирования Python, рассматриваются вопросы технологии объектно ориентированного программирования, работы с изображениями и сетью Интернет, библиотеками Wand, NumPy и Pandas. Предназначается учащимся учреждений среднего специального образования по специальности «Программное обеспечение информационных технологий».
Доп.точки доступа:
Фоминых, Т. Е.
Фоминых, Е. И.
Инструментальное программное обеспечение : учебное пособие / Фоминых Е. И. - Минск : Республиканский институт профессионального образования (РИПО), 2022. - 411 с. - ISBN 978-985-895-023-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека numpy -- библиотека wand -- программное обеспечение
Аннотация: В учебном пособии излагаются основы языка программирования Python, рассматриваются вопросы технологии объектно ориентированного программирования, работы с изображениями и сетью Интернет, библиотеками Wand, NumPy и Pandas. Предназначается учащимся учреждений среднего специального образования по специальности «Программное обеспечение информационных технологий».
Доп.точки доступа:
Фоминых, Т. Е.
4.
Подробнее
Конкина, В. В.
Введение в большие данные и анализ информации : учебное пособие / Конкина В. В. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2024. - 81 с. - ISBN 978-5-8265-2749-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
анализ информации -- большие данные -- проверка гипотез -- теория вероятностей
Аннотация: Рассмотрены основные концепции анализа данных, язык программирования Python, работа с библиотекой Pandas, очистка данных от выбросов, пропусков и дубликатов. Приведены основы теории вероятностей и статистики, применение их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Описана библиотека Matplotlib. Подробно проанализированы взаимосвязи в данных методами статистики. Даны определения статистической значимости и гипотезы. Рассмотрены основы структурированного языка запросов SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Предназначено для студентов направления подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Разработка информационного обеспечения», а также для студентов направления подготовки 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Введение в большие данные и анализ информации», очной и заочной форм обучения.
Доп.точки доступа:
Борисенко, А. Б.
Коробова, И. Л.
Конкина, В. В.
Введение в большие данные и анализ информации : учебное пособие / Конкина В. В. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2024. - 81 с. - ISBN 978-5-8265-2749-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ информации -- большие данные -- проверка гипотез -- теория вероятностей
Аннотация: Рассмотрены основные концепции анализа данных, язык программирования Python, работа с библиотекой Pandas, очистка данных от выбросов, пропусков и дубликатов. Приведены основы теории вероятностей и статистики, применение их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Описана библиотека Matplotlib. Подробно проанализированы взаимосвязи в данных методами статистики. Даны определения статистической значимости и гипотезы. Рассмотрены основы структурированного языка запросов SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Предназначено для студентов направления подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Разработка информационного обеспечения», а также для студентов направления подготовки 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Введение в большие данные и анализ информации», очной и заочной форм обучения.
Доп.точки доступа:
Борисенко, А. Б.
Коробова, И. Л.
Беті 1, Нәтижелерін: 4