База данных: Каталог ЭБС IPR SMART
Страница 2, Результатов: 55
Отмеченные записи: 0
11.
Подробнее
Конструирование цифровых устройств на базе микрокомпьютера Raspberry Pi : учебное пособие / Пушкарев М. И. - Томск : Томский политехнический университет, 2018. - 96 с. - ISBN 978-5-4387-0802-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
микрокомпьютер raspberry pi -- периферия -- процессор -- цифровые устройства
Аннотация: Пособие знакомит читателей с микрокомпьютером Raspberry Pi и операционной системой Linux. Даны основы программирования на языке Python и построения электрических цепей. Изучены принципы обработки аналоговых сигналов и работы широтно-импульсной модуляции. Рассмотрены примеры управления светодиодом и двигателем, а также пример подключения датчика температуры. Предназначено для студентов, обучающихся по направлениям 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 15.03.04 «Автоматизация технологических процессов и производств».
Доп.точки доступа:
Пушкарев, М. И.
Фадеев, А. С.
Ефимов, С. В.
Коновалов, Е. В.
Конструирование цифровых устройств на базе микрокомпьютера Raspberry Pi : учебное пособие / Пушкарев М. И. - Томск : Томский политехнический университет, 2018. - 96 с. - ISBN 978-5-4387-0802-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
микрокомпьютер raspberry pi -- периферия -- процессор -- цифровые устройства
Аннотация: Пособие знакомит читателей с микрокомпьютером Raspberry Pi и операционной системой Linux. Даны основы программирования на языке Python и построения электрических цепей. Изучены принципы обработки аналоговых сигналов и работы широтно-импульсной модуляции. Рассмотрены примеры управления светодиодом и двигателем, а также пример подключения датчика температуры. Предназначено для студентов, обучающихся по направлениям 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 15.03.04 «Автоматизация технологических процессов и производств».
Доп.точки доступа:
Пушкарев, М. И.
Фадеев, А. С.
Ефимов, С. В.
Коновалов, Е. В.
12.
Подробнее
Шелудько, В. М.
Основы программирования на языке высокого уровня Python : учебное пособие / Шелудько В. М. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2017. - 146 с. - ISBN 978-5-9275-2649-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
высокий уровень -- интерактивная оболочка -- интерпретатор языка -- оператор ветвления -- оператор присваивания -- оператор цикла -- синтаксис языка -- структура программы -- язык python -- язык программирования
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются стандартные процедуры, методы и приемы языка высокого уровня Python, необходимые для решения задач защиты информации. Дается представление об основных операторах и конструкциях языка. Большое количество наглядных примеров позволит освоить основные принципы составления программ на языке Python. Даются рекомендации по выбору обучающей литературы. Учебное пособие по дисциплине «Программирование на языках высокого уровня в задачах защиты информации» предназначено для студентов 1-2 курсов, обучающихся по направлению специалитета 10.05.03 «Информационная безопасность автоматизированных систем».
Шелудько, В. М.
Основы программирования на языке высокого уровня Python : учебное пособие / Шелудько В. М. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2017. - 146 с. - ISBN 978-5-9275-2649-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
высокий уровень -- интерактивная оболочка -- интерпретатор языка -- оператор ветвления -- оператор присваивания -- оператор цикла -- синтаксис языка -- структура программы -- язык python -- язык программирования
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются стандартные процедуры, методы и приемы языка высокого уровня Python, необходимые для решения задач защиты информации. Дается представление об основных операторах и конструкциях языка. Большое количество наглядных примеров позволит освоить основные принципы составления программ на языке Python. Даются рекомендации по выбору обучающей литературы. Учебное пособие по дисциплине «Программирование на языках высокого уровня в задачах защиты информации» предназначено для студентов 1-2 курсов, обучающихся по направлению специалитета 10.05.03 «Информационная безопасность автоматизированных систем».
13.
Подробнее
Программные системы статистического анализа. Обнаружение закономерностей в данных с использованием системы R и языка Python : учебное пособие / Волкова В. М. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2017. - 74 с. - ISBN 978-5-7782-3183-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- корреляционный анализ -- модель регрессии -- программная система -- регрессионный анализ -- система r -- статистический анализ -- факторный анализ -- язык python
Аннотация: Рассмотрены методы анализа данных в той последовательности, как они должны применяться при использовании анализа данных на практике: методы, использующиеся при предварительном анализе данных, при проверке статистических гипотез о нормальности, об однородности средних, о независимости, об однородности дисперсий, о незначимости коэффициента корреляции, методы построения моделей регрессии, проверки на адекватность полученной модели, оценки качества модели и ее способности давать точный прогноз. Приводится информация о функциях, представленных в системе R и библиотеках и пакетах, реализованных средствами языка программирования Python. Учебное пособие может быть полезно также всем, интересующимся методами статистического анализа данных и современными программными средствами, позволяющими осуществлять анализ данных на профессиональном уровне.
Доп.точки доступа:
Волкова, В. М.
Семёнова, М. А.
Четвертакова, Е. С.
Вожов, С. С.
Программные системы статистического анализа. Обнаружение закономерностей в данных с использованием системы R и языка Python : учебное пособие / Волкова В. М. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2017. - 74 с. - ISBN 978-5-7782-3183-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- корреляционный анализ -- модель регрессии -- программная система -- регрессионный анализ -- система r -- статистический анализ -- факторный анализ -- язык python
Аннотация: Рассмотрены методы анализа данных в той последовательности, как они должны применяться при использовании анализа данных на практике: методы, использующиеся при предварительном анализе данных, при проверке статистических гипотез о нормальности, об однородности средних, о независимости, об однородности дисперсий, о незначимости коэффициента корреляции, методы построения моделей регрессии, проверки на адекватность полученной модели, оценки качества модели и ее способности давать точный прогноз. Приводится информация о функциях, представленных в системе R и библиотеках и пакетах, реализованных средствами языка программирования Python. Учебное пособие может быть полезно также всем, интересующимся методами статистического анализа данных и современными программными средствами, позволяющими осуществлять анализ данных на профессиональном уровне.
Доп.точки доступа:
Волкова, В. М.
Семёнова, М. А.
Четвертакова, Е. С.
Вожов, С. С.
14.
Подробнее
Штыгашев, А. А.
Решение задач на компьютере. Электричество и магнетизм : учебное пособие / Штыгашев А. А. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2017. - 146 с. - ISBN 978-5-7782-3469-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.3
Кл.слова (ненормированные):
python -- компьютер -- магнетизм -- магнитостатика -- постоянный ток -- решение задач -- электричество -- электромагнитная индукция -- электростатика -- язык программирования
Аннотация: Рассмотрены примеры решения задач по основным темам разделов «Электричество и магнетизм» рабочей программы по физике для студентов АВТФ: «Электростатика», «Постоянный ток», «Магнитостатика», «Электромагнитная индукция». Особенностью пособия является описание применения компьютера при решении задач по физике, в качестве языка программирования используется Python.
Штыгашев, А. А.
Решение задач на компьютере. Электричество и магнетизм : учебное пособие / Штыгашев А. А. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2017. - 146 с. - ISBN 978-5-7782-3469-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- компьютер -- магнетизм -- магнитостатика -- постоянный ток -- решение задач -- электричество -- электромагнитная индукция -- электростатика -- язык программирования
Аннотация: Рассмотрены примеры решения задач по основным темам разделов «Электричество и магнетизм» рабочей программы по физике для студентов АВТФ: «Электростатика», «Постоянный ток», «Магнитостатика», «Электромагнитная индукция». Особенностью пособия является описание применения компьютера при решении задач по физике, в качестве языка программирования используется Python.
15.
Подробнее
Теория и практика машинного обучения : учебное пособие / Воронина В. В. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2017. - 291 с. - ISBN 978-5-9795-1712-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- генетический алгоритм -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронная сеть -- приложение
Аннотация: Учебное пособие рассматривает вопросы, связанные с анализом данных: модели, алгоритмы, методы и их реализацию на языке Python. Особое внимание уделено анализу временных рядов. Книга предназначена для студентов группы направлений 09, а также для студентов других групп направлений, изучающих дисциплины, связанные с разработкой приложений в области анализа данных, в том числе TimeSeriesDataMinig и DataMining.
Доп.точки доступа:
Воронина, В. В.
Михеев, А. В.
Ярушкина, Н. Г.
Святов, К. В.
Теория и практика машинного обучения : учебное пособие / Воронина В. В. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2017. - 291 с. - ISBN 978-5-9795-1712-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- генетический алгоритм -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронная сеть -- приложение
Аннотация: Учебное пособие рассматривает вопросы, связанные с анализом данных: модели, алгоритмы, методы и их реализацию на языке Python. Особое внимание уделено анализу временных рядов. Книга предназначена для студентов группы направлений 09, а также для студентов других групп направлений, изучающих дисциплины, связанные с разработкой приложений в области анализа данных, в том числе TimeSeriesDataMinig и DataMining.
Доп.точки доступа:
Воронина, В. В.
Михеев, А. В.
Ярушкина, Н. Г.
Святов, К. В.
16.
Подробнее
Шелудько, В. М.
Язык программирования высокого уровня Python. Функции, структуры данных, дополнительные модули : учебное пособие / Шелудько В. М. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2017. - 107 с. - ISBN 978-5-9275-2648-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
аргумент функции -- защита информации -- модуль random -- модуль re -- объектно-ориентированное программирование -- процедурное программирование -- структура данных -- язык python -- язык питон -- язык программирования
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются принципы разработки пользовательских процедур, структур данных и модулей на языке высокого уровня Python. Дается краткое описание основных модулей языка. Большое количество наглядных примеров позволит освоить основные принципы составления программ на языке Python.
Шелудько, В. М.
Язык программирования высокого уровня Python. Функции, структуры данных, дополнительные модули : учебное пособие / Шелудько В. М. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2017. - 107 с. - ISBN 978-5-9275-2648-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
аргумент функции -- защита информации -- модуль random -- модуль re -- объектно-ориентированное программирование -- процедурное программирование -- структура данных -- язык python -- язык питон -- язык программирования
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются принципы разработки пользовательских процедур, структур данных и модулей на языке высокого уровня Python. Дается краткое описание основных модулей языка. Большое количество наглядных примеров позволит освоить основные принципы составления программ на языке Python.
17.
Подробнее
Николаев, Е. И.
Базы данных в высокопроизводительных информационных системах : учебное пособие / Николаев Е. И. - Ставрополь : Северо-Кавказский федеральный университет, 2016. - 163 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
база данных -- вычислительная техника -- информатика -- система -- технология
Аннотация: Пособие составлено в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта, программой и учебным планом дисциплины. Содержит теоретические аспекты проектирования и разработки приложений для высокопроизводительных вычислительных систем, в основе функционирования которых лежат базы данных. Основные технологии, рассматриваемые в пособии, - Hadoop, NoSQL. Предназначено для студентов направления подготовки 09.04.02 – «Информационные системы и технологии», обладающих теоретическими знаниями в области проектирования высокопроизводительных приложений и практическими навыками программирования (предпочтительно языки Java, SQL, Python).
Николаев, Е. И.
Базы данных в высокопроизводительных информационных системах : учебное пособие / Николаев Е. И. - Ставрополь : Северо-Кавказский федеральный университет, 2016. - 163 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
база данных -- вычислительная техника -- информатика -- система -- технология
Аннотация: Пособие составлено в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта, программой и учебным планом дисциплины. Содержит теоретические аспекты проектирования и разработки приложений для высокопроизводительных вычислительных систем, в основе функционирования которых лежат базы данных. Основные технологии, рассматриваемые в пособии, - Hadoop, NoSQL. Предназначено для студентов направления подготовки 09.04.02 – «Информационные системы и технологии», обладающих теоретическими знаниями в области проектирования высокопроизводительных приложений и практическими навыками программирования (предпочтительно языки Java, SQL, Python).
18.
Подробнее
Титов, А. Н.
Визуализация данных в Python. Работа с библиотекой Matplotlib : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2022. - 92 с. - ISBN 978-5-7882-3176-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека matplotlib -- визуализация данных -- форматирование графиков
Аннотация: Рассмотрены возможности языка программирования Python в области визуализации данных. Для построения графиков использована библиотека Matplotlib. Приведены примеры построения двумерных и трехмерных графиков, гистограмм и диаграмм, а также рассмотрены вопросы форматирования построенных графиков и добавления на них графических примитивов. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров, обучающихся по направлениям подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 18.03.01 «Химическая технология», 28.03.02 «Наноинженерия», 29.03.04 «Технология художественной обработки материалов», 29.03.05 «Конструирование изделий легкой промышленности», изучающих дисциплины «Информатика», «Информационные технологии», «Вычислительная математика», «Прикладная математика», «Компьютерная графика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Титов, А. Н.
Визуализация данных в Python. Работа с библиотекой Matplotlib : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2022. - 92 с. - ISBN 978-5-7882-3176-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека matplotlib -- визуализация данных -- форматирование графиков
Аннотация: Рассмотрены возможности языка программирования Python в области визуализации данных. Для построения графиков использована библиотека Matplotlib. Приведены примеры построения двумерных и трехмерных графиков, гистограмм и диаграмм, а также рассмотрены вопросы форматирования построенных графиков и добавления на них графических примитивов. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров, обучающихся по направлениям подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 18.03.01 «Химическая технология», 28.03.02 «Наноинженерия», 29.03.04 «Технология художественной обработки материалов», 29.03.05 «Конструирование изделий легкой промышленности», изучающих дисциплины «Информатика», «Информационные технологии», «Вычислительная математика», «Прикладная математика», «Компьютерная графика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
19.
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.
20.
Подробнее
Щербина, Д. Н.
Практикум по математическим методам в исследовательской деятельности. Основы статистического анализа : учебно-методическое пособие / Щербина Д. Н. - Ростов-на-Дону : Донской государственный технический университет, 2022. - 162 с. - ISBN 978-5-7890-1992-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
jupyter notebook -- python -- анализ данных -- биостатистика -- исследовательская деятельность -- математика -- статистический анализ -- язык программирования
Аннотация: Содержит подробное описание пошагового выполнения практических работ в программной среде Jupyter Notebook на языке Python для информационной поддержки студента, осваивающего биостатистику, технологии измерения и математические методы анализа данных. Задачи подобраны таким образом, чтобы изучение теоретических принципов статистики происходило на примере ситуаций из практики ветеринарных врачей и сотрудников диагностических лабораторий. Может быть использовано для выполнения расчетно-графических работ в классе под руководством преподавателя, а также самостоятельно. Предназначено для сопровождения курса «Технологии точных и естественных наук в исследовательской деятельности». Рассчитано на студентов биологических и ветеринарных специальностей начальных курсов.
Щербина, Д. Н.
Практикум по математическим методам в исследовательской деятельности. Основы статистического анализа : учебно-методическое пособие / Щербина Д. Н. - Ростов-на-Дону : Донской государственный технический университет, 2022. - 162 с. - ISBN 978-5-7890-1992-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
jupyter notebook -- python -- анализ данных -- биостатистика -- исследовательская деятельность -- математика -- статистический анализ -- язык программирования
Аннотация: Содержит подробное описание пошагового выполнения практических работ в программной среде Jupyter Notebook на языке Python для информационной поддержки студента, осваивающего биостатистику, технологии измерения и математические методы анализа данных. Задачи подобраны таким образом, чтобы изучение теоретических принципов статистики происходило на примере ситуаций из практики ветеринарных врачей и сотрудников диагностических лабораторий. Может быть использовано для выполнения расчетно-графических работ в классе под руководством преподавателя, а также самостоятельно. Предназначено для сопровождения курса «Технологии точных и естественных наук в исследовательской деятельности». Рассчитано на студентов биологических и ветеринарных специальностей начальных курсов.
Страница 2, Результатов: 55