макшанов а журавлев а тындыкарь л большие данные big data учебник
Макшанов Андрей Владимирович, Журавлев Антон Евгеньевич, Тындыкарь Любовь Николаевна Большие данные. Big Data. Учебник для вузов
1617 Руб.
Макшанов Андрей Владимирович, Журавлев Антон Евгеньевич, Тындыкарь Любовь Николаевна Большие данные. Big Data. Учебник для СПО
1617 Руб.
Макшанов А., Журавлев А., Тындыкарь Л. Системы поддержки принятия решений. Учебное пособие
1149 Руб.
Макшанов А., Журавлев А., Тындыкарь Л. Системы поддержки принятия решений. Учебное пособие
779 Руб.
Макшанов А., Журавлев А., Тындыкарь Л. Системы поддержки принятия решений. Учебное пособие
1149 Руб.
Макшанов А., Журавлев А., Тындыкарь Л. Системы поддержки принятия решений. Учебное пособие
779 Руб.
Макшанов А., Журавлев А., Тындыкарь Л. Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
1879 Руб.
Журавлев А., Макшанов А., Тындыкарь Л. Компьютерный анализ. Практикум в среде Microsoft Excel
2194 Руб.
Макшанов А., Журавлев А., Тындыкарь Л. Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
1879 Руб.
Описание:
В учебнике излагается содержание курса по дисциплине "Теория информационных процессов и систем", а также дополнительные материалы по дисциплинам "Системы поддержки принятия решений" и "Технологии интеллектуального анализа данных" по направлению "Информационные системы и технологии", в том числе профиля "Информационные технологии на транспорте" в соответствии с ФГОС 3++. Рассмотрены основные аспекты работы с большими данными, методы и технологии "Big Data" и "Data Mining", а также общие приемы интеллектуального анализа данных. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше. Учебник предназначен для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины "Теория информационных процессов и систем". Материалы учебника также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа больших данных. 4-е издание, стереотипное.