Normal view
MARC view
Введение в анализ данных учебник и практикум Б. Г. Миркин.
Material type:
TextLanguage: Russian Series: Высшее образованиеPublication details: Москва Юрайт 2023Description: 174 сISBN: 978-5-9916-5009-0Subject(s): Информатика | Технические науки и информационные технологии | Анализ данных | Методы анализа данных и естественно-языковых текстов | Анализ процессов: обработка и анализ данных в действии | Количественные методы анализа данных | Анализ данных с многоуровневой структурой | Многомерные методы анализа данных | Основные методы анализа данных | Многомерный анализ данных | Статистическая обработка и анализ данных | Анализ данных в финансах и экономике | Введение в анализ данных и исследование операций | Введение в анализ данных исследование операций | Методы анализа и обработки данных | Системы анализа данных | Технологии анализа и обработки данных | Машинное обучение и анализ данных | Введение в большие данные | Анализ данных и машинное обучение | Большие данные | Интеллектуальные методы анализа данных | Методы обработки и анализа данных | Программные средства анализа данных | Современные технологии анализа данных | Анализ данных на ПК | Методы анализа данных | Методика прикладных исследований и анализ данных в разрешении конфликтов | Избранные вопросы анализа данных | Статистические методы анализа данных | Работа с большими данными | Системы больших данных | Методы и алгоритмы анализа данных | Анализ данных и инструментальные методы статистики | Анализ и интерпретация данных | Теория измерений и анализ данных | Методы анализа больших данных | Анализ данных в информационных | Технологии больших данных | Математические основы анализа данных | Методы и средства анализа данных | Методы и технологии анализа данных | Проекты по анализу данных | Статистические методы обработки и анализа данных | Стохастические модели и анализ данных | Современные методы анализа структуры и свойств материалов | Современные инструменты анализа данных в профессиональной деятельности | Системы анализа больших данных | Методы обработки и анализа данных в системах | Информационное обеспечение систем анализа данных | Анализ качественных данных | Компьютерный анализ данных и моделирование в экономике | Введение в анализ данных | Анализ данных. Дополнительные главы | Технологии анализа данных | Компьютерный анализ данных | Интеллектуальные технологии анализа данных | Математические методы анализа данных | Методы и технологии сбора и анализа данных | Интернет-сервисы и интерфейсы анализа данных | Интеллектуальные технологии анализа данных и принятия решений в организационно-технических системах | Факторный и компонентный анализ | Формализованный анализ данных | Введение в анализ данных и машинное | Анализ данных высокой размерности | Методы анализа данных в маркетинге | Специальные технологии обработки и анализа данных | Обработка и анализ данных | Статистические методы анализа данных на электронно-вычислительных машинах | Статистические методы анализа данных на электронно-вычислительных машинах1 | Методы анализа данных в психологии | Основные методы анализа | Технологии анализа данных и принятия решений | Разработка приложений для обработки и анализа данных | Анализ данных в гуманитарных исследованиях | Искусственный интеллект и анализ данных | Технологии анализа больших данных | Технология анализа данных | Компьютерные системы обработки и анализа данных | Методы контроля и анализа материалов | Современные технологии анализа данных и методов искусственного интеллекта | Анализ данных в биологических дисциплинах | Современные проблемы анализа данных | Анализ данных в прогнозно-аналитической деятельности | Основы анализа данных | Современные методы анализа | Алгоритмы анализа данных | Интернет-сервисы анализа данных | Прикладные задачи анализа данных на транспорте | Средства обработки и анализа данных | Маркетинговый анализ данных | Компьютерные вычисления и анализ данных | Математические методы и модели анализа данных и процессов | Теоретические основы современных методов анализа | Спецсеминар по проблемам анализа данных | Количественные обследования и анализ данных в маркетинге | Проблема исключения вычислительных аномалий | Введение в анализ данных и машинное обучение | Введение в современный анализ | Геометрические методы анализа данных | Методы анализа данных и распознавания | Базы, банки и анализ данных | Корреляционный, регрессионный и трендовый анализ данных | Введение в искусственный интеллект и анализ больших данных | Модели и методы анализа больших данных | Модели представления и анализа данных | Анализ и визуализация социологических данных | Компьютерные методы анализа данных и прогнозирования | Основные задачи и методы анализа данных | Основы исследования операций и анализа данных | Технологии обработки и анализа данных | Цифровые методы анализа данных | Методы анализа данных в научных исследованиях | Анализ данных в управлении предприятием | Системы измерения и анализа данных в онлайн пространстве | Специальные разделы больших данных | Оперативный анализ данных | Анализ данные и моделирование процессов развития городских территорий | Анализ данных в биологии и медицине | Анализ данных и моделирование городских процессов | Вероятностные методы анализа данных | Методы и модели многомерного анализа данных | Прикладные пакеты для анализа данных | Современные инструменты анализа данных | Специализированные технологии больших данных | Вторичный анализ данных | Инструментальные средства анализа данных | Сбор и анализ данных | Современные методы анализа данных | Теория измерения и анализ данных | Инструментальные системы анализа данных | Методы сбора и анализа данных | Программное обеспечение анализа данных | Языки обработки и анализа данных | Автоматизированные системы хранения и анализа данных в биологии | Когнитивный анализ данных | Компьютерные методы анализа данных | Методы систематизации и анализа данных | Оптимизация и анализ данных | Оптимизация и анализ данных в биологии | Большие данные (Big Data): инструменты и технологииOther classification: 22.161 Online resources: Click here to access online | Click here to access online Summary: В данном курсе рассмотрены вопросы анализа и интерпретации связей между двумя количественными признаками, двумя качественными, а также качественным и количественным признаками. Из многомерных методов рассмотрены наивный Бэйесовский классификатор и метод K-средних для кластерного анализа. Изложение ориентировано на людей, предпочитающих не формулы, а вычисления, и содержит большое количество примеров применения рассматриваемых понятий к анализу реальных данных.
No physical items for this record
URL: https://urait.ru/bcode/511121 (дата обращения: 31.01.2024).
В данном курсе рассмотрены вопросы анализа и интерпретации связей между двумя количественными признаками, двумя качественными, а также качественным и количественным признаками. Из многомерных методов рассмотрены наивный Бэйесовский классификатор и метод K-средних для кластерного анализа. Изложение ориентировано на людей, предпочитающих не формулы, а вычисления, и содержит большое количество примеров применения рассматриваемых понятий к анализу реальных данных.
Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей
There are no comments on this title.