Каталог
Меню
Войти
0Сравнение
0Избранное
Каталог
Войти
0Сравнить
0Избранное

Большие данные. Big Data. Учебник для вузов

Большие данные. Big Data. Учебник для вузовНажми для увеличения фото
Показать все аналоги
 Сравнить
 В избранное
 Похожие товары
 Видео обзоры

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.33
  • Рейтинг покупателей 3.30
  • Рейтинг экспертов 4.93
  • Качество материалов 4.34
  • Надежность 4.33
  • Простота в использовании 4.49
  • Ремонтопригодность 4.37
  • Эффективность выполнения своих функций 4.33
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.33
  • Безопасность для пользователя4.03
  • Внешний вид 4.79
  • Удобство в уходе и чистке 4.43
  • Экологическая безопасность 4.93
  • Гарантия на товар 4.44
  • Соответствие стандартам качества 4.39
  • Инновационные технологии 4.41
  • Хит продаж 4.33
  • Скорость морального устаревания 4.33
  • Энергоэффективность 4.39
  • Универсальность использования 4.30
  • Наличие дополнительных функций 4.43
  • Соотношение цена-качество 3.94
  • Практичность и удобство хранения 4.33
  • Стабильность работы в различных условиях 4.30
  • Возможность персонализации 4.00
  • Ликвидность 4.33
  • Индекс рекомендаций 3.44
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.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников.
Большие данные. Big Data. Учебник для вузов продается в интернет-магазине Лабиринт
Эксперт: Наталья Перова, онлайн-шопинг-гид
Дата рецензии: 19 октября 2025 года
Рекомендация к покупке нейтральная

Доставка покупки

    • Курьерская доставка в г. Москва;
    • Самовывоз из пункта выдачи.

Оплата заказа

  • Наличный расчет, оплата подарочным сертификатом, через мобильный телефон, наложенный платеж, предоплата на счет, электронные формы оплаты, пластиковые карты, баланс.
  • Наименование: ООО «Лабиринт.РУ»
  • ИНН: 7728644571

Часто задаваемые вопросы

Оплатить покупку возможно банковскими картами, банковским переводом, наличными при получении. Перечень всех способов оплаты доступен при оформлении заказа.
Да, в соответствии с законом «О защите прав потребителей» вы можете вернуть товар надлежащего качества в течение 14 дней с момента покупки, если он не был в употреблении, сохранены упаковка, ярлыки и товарный вид, и при этом не входит в перечень товаров, не подлежащих возврату или обмену (утверждённый Постановлением Правительства РФ №55).
На большинство товаров предоставляется гарантия от производителя. Срок гарантии указан в описании товара.

Рекомендуем аналогичные товары

Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Принятие решений на основе больших данных коренным образом меняет то, как мы работаем и живем. Имея доступ к почти не ограниченной корпоративной информации, руководители предприятий часто не понимают, что с ней делать. Для тех, кто хочет модернизировать свой подход к обработке и аналитике данных и использовать их на благо бизнеса, написана эта книга. В ней автор объясняет, что из себя представляет «озеро данных», зачем оно нужно и как построить его в своей компании, руководствуясь опытом успешных корпораций. Книга основана на беседах с сотрудниками из более чем 100 организаций: от транснациональных гигантов, таких как Google и Microsoft, до мелких правительственных предприятий. Все они находятся на разных стадиях развертывания «озер данных», причем большинство крупных предприятий сегодня либо уже создали, либо находятся в процессе создания «озер данных». Кому нужна эта книга: • Владельцам и руководителям бизнеса. • Специалистам по работе с big data. • IT-руководителям и архитекторам больших данных. • Дата-аналитикам и ученым-исследователям в сфере Data Science • Специалистам по информационной безопасности и защите данных. А также экспертам в области программного обеспечения, которые никогда не перестают учиться, узнавать и пробовать новое! Алекс Горелик — заслуженный инженер в компании по разработке программного обеспечения IBM, а также основатель и технический директор трех стартапов в области больших данных.
Цена 1747 руб.
СравнитьКупить
1 747 ₽
Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Принятие решений на основе больших данных коренным образом меняет то, как мы работаем и живем. Имея доступ к почти не ограниченной корпоративной информации, руководители предприятий часто не понимают, что с ней делать. Для тех, кто хочет модернизировать свой подход к обработке и аналитике данных и использовать их на благо бизнеса, написана эта книга. В ней автор объясняет, что из себя представляет «озеро данных», зачем оно нужно и как построить его в своей компании, руководствуясь опытом успешных корпораций. Книга основана на беседах с сотрудниками из более чем 100 организаций: от транснациональных гигантов, таких как Google и Microsoft, до мелких правительственных предприятий. Все они находятся на разных стадиях развертывания «озер данных», причем большинство крупных предприятий сегодня либо уже создали, либо находятся в процессе создания «озер данных». Кому нужна эта книга: • Владельцам и руководителям бизнеса. • Специалистам по работе с big data. • IT-руководителям и архитекторам больших данных. • Дата-аналитикам и ученым-исследователям в сфере Data Science • Специалистам по информационной безопасности и защите данных. А также экспертам в области программного обеспечения, которые никогда не перестают учиться, узнавать и пробовать новое! Алекс Горелик — заслуженный инженер в компании по разработке программного обеспечения IBM, а также основатель и технический директор трех стартапов в области больших данных.
Цена 1591 руб.
СравнитьКупить
1 591 ₽
Большие данные: учебник
Большие данные: учебник
Рассмотрены ключевые характеристики и технические особенности группировки данных, наглядно проиллюстрированы процессы систематизации, изложены виды анализа, методы и способы практического применения в разных сферах деятельности. Для обучающихся по направлениям подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 09.03.03 «Прикладная информатика», 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах», 09.03.04 «Программная инженерия», 38.03.05 «Бизнес-информатика».
Цена 1563 руб.
СравнитьКупить
1 563 ₽
- 12%
Большие данные: учебник
Большие данные: учебник
Рассмотрены ключевые характеристики и технические особенности группировки данных, наглядно проиллюстрированы процессы систематизации, изложены виды анализа, методы и способы практического применения в разных сферах деятельности. Для обучающихся по направлениям подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 09.03.03 «Прикладная информатика», 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах», 09.03.04 «Программная инженерия», 38.03.05 «Бизнес-информатика».
Цена 1563 руб.
СравнитьКупить
1 563 ₽
- 21%
Big Data. Understanding How Data Powers Big Business
Big Data. Understanding How Data Powers Big Business
Leverage big data to add value to your business Social media analytics, web-tracking, and other technologies help companies acquire and handle massive amounts of data to better understand their customers, products, competition, and markets. Armed with the insights from big data, companies can improve customer experience and products, add value, and increase return on investment. The tricky part for busy IT professionals and executives is how to get this done, and that's where this practical book comes in. Big Data: Understanding How Data Powers Big Business is a complete how-to guide to leveraging big data to drive business value. Full of practical techniques, real-world examples, and hands-on exercises, this book explores the technologies involved, as well as how to find areas of the organization that can take full advantage of big data. Shows how to decompose current business strategies in order to link big data initiatives to the organization’s value creation processes Explores different value creation processes and models Explains issues surrounding operationalizing big data, including organizational structures, education challenges, and new big data-related roles Provides methodology worksheets and exercises so readers can apply techniques Includes real-world examples from a variety of organizations leveraging big data Big Data: Understanding How Data Powers Big Business is written by one of Big Data's preeminent experts, William Schmarzo. Don't miss his invaluable insights and advice.
Цена 3230 руб.
СравнитьКупить
  • Форматы
    PDF
3 230 ₽
- 15%
Big Data for Big Pharma
Big Data for Big Pharma
Raising costs, ever-increasing regulatory hurdles, and mounting difficulties in finding the next blockbuster drug are just a few of the challenges Big Pharma currently has to face for its research and development process, the heart of its risky business. Big Data claims to be full of insights that Big Pharma need to find a way of harvesting, which could lead to new compounds. Academics, Big Data start-ups, and pharmaceutical companies have focused their research efforts on analytic tools and data technologies to store, collect, analyse, and extract these insights from massive data sets. However, the key question is whether the Big Data hype really does have the claimed accelerating effect on the complex research and development process or if it actually creates another hurdle for Big Pharma innovation. Malena Johannes' timely book sheds light on this question by examining the top 5 pharmaceutical companies and provides an overview on the status quo of Big Data applications within the pharmaceutical industry.
Цена 1565 руб.
СравнитьКупить
  • Форматы
    EPUB
1 565 ₽
- 15%
Обработка данных на Python. Data Wrangling и Data Quality
Обработка данных на Python. Data Wrangling и Data Quality
Книга посвящена первичной обработке данных (Data Wrangling) на Python и оценке их качества (Data Quality). Материал содержит основополагающие концепции, экспертные советы и ресурсы, необходимые для первичной обработки, извлечения, оценки и анализа данных. Все темы раскрыты на простых и наглядных примерах из практики. Даны необходимые и достаточные сведения о языке программирования Python 3.8+ для чтения, записи и преобразования данных из различных источников, а также для обработки данных в больших масштабах. Приведены лучшие практики документирования и структурирования кода. Описан сбор данных из файлов, веб-страниц и API. Рассмотрены приемы проведения базового статистического анализа наборов данных, а также наглядные и убедительные способы визуализации и представления данных. Изложение рассчитано как на новичков по обработке данных, так и на профессионалов. Электронный архив на сайте издательства содержит цветные иллюстрации к книге.Для специалистов по обработке данных
Цена 1333 руб.
СравнитьКупить
1 333 ₽
- 15%
Обработка данных на Python. Data Wrangling и Data Quality
Обработка данных на Python. Data Wrangling и Data Quality
Книга посвящена первичной обработке данных (Data Wrangling) на Python и оценке их качества (Data Quality). Материал содержит основополагающие концепции, экспертные советы и ресурсы, необходимые для первичной обработки, извлечения, оценки и анализа данных. Все темы раскрыты на простых и наглядных примерах из практики. Даны необходимые и достаточные сведения о языке программирования Python 3.8+ для чтения, записи и преобразования данных из различных источников, а также для обработки данных в больших масштабах. Приведены лучшие практики документирования и структурирования кода. Описан сбор данных из файлов, веб-страниц и API. Рассмотрены приемы проведения базового статистического анализа наборов данных, а также наглядные и убедительные способы визуализации и представления данных. Изложение рассчитано как на новичков по обработке данных, так и на профессионалов. Электронный архив на сайте издательства содержит цветные иллюстрации к книге. Для специалистов по обработке данных
Цена 1333 руб.
СравнитьКупить
1 333 ₽
- 21%
Big Data For Dummies
Big Data For Dummies
Find the right big data solution for your business or organization Big data management is one of the major challenges facing business, industry, and not-for-profit organizations. Data sets such as customer transactions for a mega-retailer, weather patterns monitored by meteorologists, or social network activity can quickly outpace the capacity of traditional data management tools. If you need to develop or manage big data solutions, you'll appreciate how these four experts define, explain, and guide you through this new and often confusing concept. You'll learn what it is, why it matters, and how to choose and implement solutions that work. Effectively managing big data is an issue of growing importance to businesses, not-for-profit organizations, government, and IT professionals Authors are experts in information management, big data, and a variety of solutions Explains big data in detail and discusses how to select and implement a solution, security concerns to consider, data storage and presentation issues, analytics, and much more Provides essential information in a no-nonsense, easy-to-understand style that is empowering Big Data For Dummies cuts through the confusion and helps you take charge of big data solutions for your organization.
Цена 2425 руб.
СравнитьКупить
  • Платформа

    WIN

  • Форматы
    PDF
2 425 ₽
Философия: Учебник для вузов
Философия: Учебник для вузов
Учебник написан авторами, которые известны и как крупные ученые, и как педагоги, обладающие большим опытом преподавания в вузах. Фундаментальные вопросы философии рассматриваются в нем с позиций плюрализма, многообразия их интерпретации и обоснования. Структура учебника максимально приближена к курсу философии, читаемому в большинстве вузов. Еще одна отличительная его черта - то, что авторы стремились учесть требования, вытекающие из присоединения России к Болонскому протоколу, нацеленному на введение единых стандартов образования в международном сообществе. Большое внимание в книге уделено осмыслению места и роли философии в современном мире, непреходящего значения ее как важнейшего элемента духовной жизни общества. Философские проблемы анализируются в тесной связи с религией, правовым сознанием, идеологией, другими формами духовно-ценностного освоения действительности. . .Для студентов, аспирантов и преподавателей высших учебных заведений. .
Цена 2950 руб.
СравнитьКупить
2 950 ₽

Дополнительно из категории

Компьютерные технологии анализа данных в эконометрике: Монография. - 3-е изд., испр. и доп.
Компьютерные технологии анализа данных в эконометрике: Монография. - 3-е изд., испр. и доп.
В данной научно-практической работе показано решение задач эконометрического моделирования на основе комплексного применения компьютерных технологий анализа данных средствами отечественных статистических пакетов прикладных программ. Рассмотрены методы... . . . . . . . . .
Цена 2578 руб.
Сравнить
  • Направление в компьютерной литературе

    Специальное

2 578 ₽
Data Science. Наука о данных с нуля
Data Science. Наука о данных с нуля
Книга позволяет освоить науку о данных, начав "с чистого листа". Она написана так, что способствуют погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. При этом вы убедитесь, что описанные в книге программные библиотеки, платформы, модули и пакеты инструментов, предназначенные для работы в области науки о данных, великолепно справляются с задачами анализа данных. А если у вас есть способности к математике и навыки программирования, то Джоэл Грас поможет вам почувствовать себя комфортно с математическим и статистическим аппаратом, лежащим в основе науки о данных, а также с приемами алгоритмизации, которые потребуются для работы в этой области. В сегодняшнем хаотическом потоке данных скрыты ответы на многие волнующие человека вопросы. Книга познакомит с методологией, которая позволит правильно сформулировать эти вопросы и найти на них ответы. Вместе с Джоэлом Грас и его книгой: - Пройдите интенсивный курс языка Python - Изучите элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей и их применение в науке о данных - Займитесь сбором, очисткой, нормализацией и управлением данными - Окунитесь в основы машинного обучения - Познакомьтесь с различными математическими моделями и их реализацией по методу k-ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также моделями на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации - Освойте работу с рекомендательными системами, приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, технологии MapReduce и баз данных "Джоэл проведет для вас экскурсию по науке о данных. В результате вы перейдете от простого любопытства к глубокому пониманию насущных алгоритмов, которые должен знать любой аналитик данных". Роит Шивапрасад, Специалист компании Amazon в области Data Science с 2014 г. Об авторе Джоэл Грас работает инженером-программистом в компании Google. До этого занимался аналитической работой в нескольких стартапах. Активно участвует в неформальных мероприятиях специалистов в области науки о данных.
Цена 1129 руб.
Сравнить
  • Серия

    Библиотека программиста

  • Направление в компьютерной литературе

    Специальное Упрощенное Специальное Коллекционное

  • Вес
    2014 г
1 129 ₽
Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub
Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub
В недрах популярных социальных сетей - Twitter, Facebook, LinkedIn и Instagram - скрыты богатейшие залежи информации. Из этой книги исследователи, аналитики и разработчики узнают, как извлекать эти уникальные данные, используя код на Python, Jupyter Notebook или контейнеры Docker. .Сначала вы познакомитесь с функционалом самых популярных социальных сетей (Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram), веб-страниц, блогов и лент, электронной почты и GitHub. Затем приступите к анализу данных на примере Twitter. .Прочитайте эту книгу, чтобы .- Узнать о современном ландшафте социальных сетей .- Научиться использовать Docker, чтобы легко оперировать кодами, приведенными в книге; .- Узнать, как адаптировать и поставлять код в открытый репозиторий GitHub; .- Научиться анализировать собираемые данные с использованием возможностей Python 3; .- Освоить продвинутые приемы анализа, такие как TFIDF, косинусное сходство, анализ словосочетаний, определение клика и распознавание образов; .- Узнать, как создавать красивые визуализации данных с помощью Python и JavaScript. .Мэтью Рассел (Matthew Russell) - директор Built Technologies, он возглавляет команду лидеров, работающую над улучшением нашего мира. Вне работы Мэтью рациональный индивидуалист, готовящийся к возможному зомби-апокалипсису. .Михаил Классен (Mikhail Klassen) - главный специалист по обработке и анализу данных в Paladin AI, стартапе, занимающемуся адаптивными технологиями обучения. Он увлекается проблемами искусственного интеллекта и анализом данных. Когда Михаил не занят на работе, он любит читать и путешествовать.
Цена 1740 руб.
Сравнить
  • Автор

    Александреску Андрей Ритчи Деннис М.

  • Направление в компьютерной литературе

    Специальное Специальное

1 740 ₽
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка
Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения. Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, «беседа» с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога. Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами «трудностей перевода» с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах – в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике. Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python. От поиска модели и предварительной обработки данных вы перейдете к приемам классификации и кластеризации текстов, затем приступите к визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.
Цена 1407 руб.
Сравнить
  • Направление в компьютерной литературе

    Упрощенное Специальное

1 407 ₽
Искусственный интеллект для чайников
Искусственный интеллект для чайников
Искусственный интеллект является захватывающим и немного жутковатым. Он вокруг нас. Искусственный интеллект помогает защитить от мошенничества, контролировать расписание медицинских процедур, он способен работать в клиентской службе и даже помогает вам в выборе телешоу и приборке вашего дома. Хотите узнать больше? Эта книга восполняет пробелы, знакомя вас с тем, что представляет собой искусственный интеллект и чем он не является, рассматриваются также этические вопросы использования искусственного интеллекта, его современное применение и некоторые из удивительных вещей, на которые он, вероятно, будет способен завтра. Будь вы технофилом или просто любопытны, вы будете очарованы тем, что узнаете! В книге: История искусственного интеллекта Роль данных Как искусственный интеллект используется в компьютерных приложениях, медицине, космосе и машинном обучении Мифы, окружающие искусственный интеллект Роботы и дроны Об авторах Джон Мюллер - автор более 108 книг и 600 статей на темы от искусственного интеллекта и работы с сетями до управления базами данных. Он также является техническим редактором и консультантом. Лука Массарон - аналитик данных и директор по маркетинговым исследованиям, специализирующийся на многомерном статистическом анализе, машинном обучении и изучении ожиданий потребителей.
Цена 2057 руб.
Сравнить
  • Направление в компьютерной литературе

    Упрощенное Упрощенное Специальное Коллекционное

2 057 ₽
Москва
Санкт-Петербург
Ангарск
Армавир
Архангельск
Астрахань
Балаково
Балашиха
Барнаул
Белгород
Бийск
Благовещенск
Братск
Брянск
Великий Новгород
Владивосток
Владикавказ
Владимир
Волгоград
Волжский
Вологда
Воронеж
Грозный
Дзержинск
Екатеринбург
Иваново
Ижевск
Иркутск
Йошкар-Ола
Казань
Калининград
Калуга
Кемерово
Киров
Комсомольск-на-Амуре
Королёв
Кострома
Краснодар
Красноярск
Курган
Курск
Липецк
Магнитогорск
Махачкала
Мурманск
Набережные Челны
Нальчик
Нижневартовск
Нижнекамск
Нижний Новгород
Нижний Тагил
Новокузнецк
Новороссийск
Новосибирск
Омск
Орёл
Оренбург
Орск
Пенза
Пермь
Петрозаводск
Петропавловск-Камчатский
Подольск
Прокопьевск
Псков
Ростов-на-Дону
Рыбинск
Рязань
Самара
Саранск
Саратов
Северодвинск
Смоленск
Сочи
Ставрополь
Старый Оскол
Стерлитамак
Сургут
Сыктывкар
Таганрог
Тамбов
Тверь
Тольятти
Томск
Тула
Тюмень
Улан-Удэ
Ульяновск
Уфа
Хабаровск
Химки
Чебоксары
Челябинск
Череповец
Чита
Шахты
Энгельс
Южно-Сахалинск
Якутск
Ярославль
другой город