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

Statistical Pattern Recognition

Statistical Pattern Recognition
24 057 ₽Скидка: 21%

18 921 ₽

Товар в наличии
  Сравнить
  В избранное
  Доставка в г. от 2 дней
  Оплата заказа
  Похожие товары
  Видео обзоры
  Как заказать "Statistical Pattern Recognition"?
  Нашли дешевле? Снизим цену!
  Узнать о снижении стоимости
Отправим письмо при снижении стоимости.

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.00
  • Рейтинг покупателей 4.00
  • Рейтинг экспертов 4.30
  • Качество материалов 4.01
  • Надежность 4.00
  • Простота в использовании 4.13
  • Ремонтопригодность 4.32
  • Эффективность выполнения своих функций 4.30
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.00
  • Безопасность для пользователя4.00
  • Внешний вид 4.23
  • Удобство в уходе и чистке 4.13
  • Экологическая безопасность 4.30
  • Гарантия на товар 4.11
  • Соответствие стандартам качества 4.03
  • Инновационные технологии 4.10
  • Хит продаж 4.00
  • Скорость морального устаревания 4.03
  • Энергоэффективность 4.33
  • Универсальность использования 4.09
  • Наличие дополнительных функций 4.10
  • Соотношение цена-качество 4.31
  • Практичность и удобство хранения 4.00
  • Стабильность работы в различных условиях 4.00
  • Возможность персонализации 4.09
  • Ликвидность 4.30
  • Индекс рекомендаций 4.11
2369 покупателей и эксперты портала 1ya.ru рекомендуют к покупке товар «Statistical Pattern Recognition» или его аналог из списка ниже.
Statistical pattern recognition is a very active area of study and research, which has seen many advances in recent years. New and emerging applications – such as data mining, web searching, multimedia data retrieval, face recognition, and cursive handwriting recognition – require robust and efficient pattern recognition techniques. Statistical decision making and estimation are regarded as fundamental to the study of pattern recognition. Statistical Pattern Recognition, Second Edition has been fully updated with new methods, applications and references. It provides a comprehensive introduction to this vibrant area – with material drawn from engineering, statistics, computer science and the social sciences – and covers many application areas, such as database design, artificial neural networks, and decision support systems. * Provides a self-contained introduction to statistical pattern recognition. * Each technique described is illustrated by real examples. * Covers Bayesian methods, neural networks, support vector machines, and unsupervised classification. * Each section concludes with a description of the applications that have been addressed and with further developments of the theory. * Includes background material on dissimilarity, parameter estimation, data, linear algebra and probability. * Features a variety of exercises, from 'open-book' questions to more lengthy projects. The book is aimed primarily at senior undergraduate and graduate students studying statistical pattern recognition, pattern processing, neural networks, and data mining, in both statistics and engineering departments. It is also an excellent source of reference for technical professionals working in advanced information development environments. For further information on the techniques and applications discussed in this book please visit www.statistical-pattern-recognition.net
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников или размещена продавцом. Цена указана на дату: 09.05.2025 г. На текущий момент стоимость может отличаться. Предложение не является публичной офертой.
Statistical Pattern Recognition продается в интернет-магазине ЛитРес
Эксперт: Наталья Перова, онлайн-шопинг-гид
Дата рецензии: 22 октября 2025 года
Рекомендация к покупке положительная

Кредитный калькулятор

Планируете купить "Statistical Pattern Recognition" в кредит? Расширенный кредитный калькулятор поможет онлайн рассчитать ежемесячный платеж, начисленные проценты и сумму переплаты по потребительскому кредиту.

Отзывы о товаре

Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Добавить отзыв

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Часто задаваемые вопросы

Для покупки нажмите Купить, перейдите в интернет-магазин "ЛитРес", добавьте товары в корзину и оформите заказ.
Оплатить покупку возможно банковскими картами, банковским переводом, наличными при получении. Перечень всех способов оплаты доступен при оформлении заказа.
Заказ может быть доставлен курьерской службой, транспортными компаниями, Почтой России. Возможен самовывоз из пунктов выдачи и постаматов. Способ доставки выбирается при оформлении заказа.
Сроки доставки зависят от региона. Обычно это от 1 до 7 рабочих дней. Транспортировка в отдаленные регионы или позиций "под заказ" может достигать до 1 месяца. Точную информацию можно уточнить в карточке товара или у менеджера.
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

- 21%
Statistical Pattern Recognition
Statistical Pattern Recognition
Statistical pattern recognition relates to the use of statistical techniques for analysing data measurements in order to extract information and make justified decisions. It is a very active area of study and research, which has seen many advances in recent years. Applications such as data mining, web searching, multimedia data retrieval, face recognition, and cursive handwriting recognition, all require robust and efficient pattern recognition techniques. This third edition provides an introduction to statistical pattern theory and techniques, with material drawn from a wide range of fields, including the areas of engineering, statistics, computer science and the social sciences. The book has been updated to cover new methods and applications, and includes a wide range of techniques such as Bayesian methods, neural networks, support vector machines, feature selection and feature reduction techniques.Technical descriptions and motivations are provided, and the techniques are illustrated using real examples. Statistical Pattern Recognition, 3rd Edition: Provides a self-contained introduction to statistical pattern recognition. Includes new material presenting the analysis of complex networks. Introduces readers to methods for Bayesian density estimation. Presents descriptions of new applications in biometrics, security, finance and condition monitoring. Provides descriptions and guidance for implementing techniques, which will be invaluable to software engineers and developers seeking to develop real applications Describes mathematically the range of statistical pattern recognition techniques. Presents a variety of exercises including more extensive computer projects. The in-depth technical descriptions make the book suitable for senior undergraduate and graduate students in statistics, computer science and engineering. Statistical Pattern Recognition is also an excellent reference source for technical professionals. Chapters have been arranged to facilitate implementation of the techniques by software engineers and developers in non-statistical engineering fields. www.wiley.com/go/statistical_pattern_recognition
Цена 14652 руб.
СравнитьКупить
  • Форматы
    PDF
14 652 ₽
- 21%
Random Graphs for Statistical Pattern Recognition
Random Graphs for Statistical Pattern Recognition
A timely convergence of two widely used disciplines Random Graphs for Statistical Pattern Recognition is the first book to address the topic of random graphs as it applies to statistical pattern recognition. Both topics are of vital interest to researchers in various mathematical and statistical fields and have never before been treated together in one book. The use of data random graphs in pattern recognition in clustering and classification is discussed, and the applications for both disciplines are enhanced with new tools for the statistical pattern recognition community. New and interesting applications for random graph users are also introduced. This important addition to statistical literature features: Information that previously has been available only through scattered journal articles Practical tools and techniques for a wide range of real-world applications New perspectives on the relationship between pattern recognition and computational geometry Numerous experimental problems to encourage practical applications With its comprehensive coverage of two timely fields, enhanced with many references and real-world examples, Random Graphs for Statistical Pattern Recognition is a valuable resource for industry professionals and students alike.
Цена 15525 руб.
СравнитьКупить
  • Форматы
    PDF
15 525 ₽
- 21%
Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition
Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition
The Wiley-Interscience Paperback Series consists of selected books that have been made more accessible to consumers in an effort to increase global appeal and general circulation. With these new unabridged softcover volumes, Wiley hopes to extend the lives of these works by making them available to future generations of statisticians, mathematicians, and scientists. «For both applied and theoretical statisticians as well as investigators working in the many areas in which relevant use can be made of discriminant techniques, this monograph provides a modern, comprehensive, and systematic account of discriminant analysis, with the focus on the more recent advances in the field.» –SciTech Book News «. . . a very useful source of information for any researcher working in discriminant analysis and pattern recognition.» –Computational Statistics Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition provides a systematic account of the subject. While the focus is on practical considerations, both theoretical and practical issues are explored. Among the advances covered are regularized discriminant analysis and bootstrap-based assessment of the performance of a sample-based discriminant rule, and extensions of discriminant analysis motivated by problems in statistical image analysis. The accompanying bibliography contains over 1,200 references.
Цена 15719 руб.
СравнитьКупить
  • Форматы
    PDF
15 719 ₽
- 21%
A Statistical Approach to Neural Networks for Pattern Recognition
A Statistical Approach to Neural Networks for Pattern Recognition
An accessible and up-to-date treatment featuring the connection between neural networks and statistics A Statistical Approach to Neural Networks for Pattern Recognition presents a statistical treatment of the Multilayer Perceptron (MLP), which is the most widely used of the neural network models. This book aims to answer questions that arise when statisticians are first confronted with this type of model, such as: How robust is the model to outliers? Could the model be made more robust? Which points will have a high leverage? What are good starting values for the fitting algorithm? Thorough answers to these questions and many more are included, as well as worked examples and selected problems for the reader. Discussions on the use of MLP models with spatial and spectral data are also included. Further treatment of highly important principal aspects of the MLP are provided, such as the robustness of the model in the event of outlying or atypical data; the influence and sensitivity curves of the MLP; why the MLP is a fairly robust model; and modifications to make the MLP more robust. The author also provides clarification of several misconceptions that are prevalent in existing neural network literature. Throughout the book, the MLP model is extended in several directions to show that a statistical modeling approach can make valuable contributions, and further exploration for fitting MLP models is made possible via the R and S-PLUS® codes that are available on the book's related Web site. A Statistical Approach to Neural Networks for Pattern Recognition successfully connects logistic regression and linear discriminant analysis, thus making it a critical reference and self-study guide for students and professionals alike in the fields of mathematics, statistics, computer science, and electrical engineering.
Цена 13002 руб.
СравнитьКупить
  • Форматы
    PDF
13 002 ₽
- 21%
Pattern Recognition
Pattern Recognition
A new approach to the issue of data quality in pattern recognition Detailing foundational concepts before introducing more complex methodologies and algorithms, this book is a self-contained manual for advanced data analysis and data mining. Top-down organization presents detailed applications only after methodological issues have been mastered, and step-by-step instructions help ensure successful implementation of new processes. By positioning data quality as a factor to be dealt with rather than overcome, the framework provided serves as a valuable, versatile tool in the analysis arsenal. For decades, practical need has inspired intense theoretical and applied research into pattern recognition for numerous and diverse applications. Throughout, the limiting factor and perpetual problem has been data—its sheer diversity, abundance, and variable quality presents the central challenge to pattern recognition innovation. Pattern Recognition: A Quality of Data Perspective repositions that challenge from a hurdle to a given, and presents a new framework for comprehensive data analysis that is designed specifically to accommodate problem data. Designed as both a practical manual and a discussion about the most useful elements of pattern recognition innovation, this book: Details fundamental pattern recognition concepts, including feature space construction, classifiers, rejection, and evaluation Provides a systematic examination of the concepts, design methodology, and algorithms involved in pattern recognition Includes numerous experiments, detailed schemes, and more advanced problems that reinforce complex concepts Acts as a self-contained primer toward advanced solutions, with detailed background and step-by-step processes Introduces the concept of granules and provides a framework for granular computing Pattern recognition plays a pivotal role in data analysis and data mining, fields which are themselves being applied in an expanding sphere of utility. By facing the data quality issue head-on, this book provides students, practitioners, and researchers with a clear way forward amidst the ever-expanding data supply.
Цена 12129 руб.
СравнитьКупить
  • Форматы
    PDF
12 129 ₽
- 21%
Rough-Fuzzy Pattern Recognition
Rough-Fuzzy Pattern Recognition
Learn how to apply rough-fuzzy computing techniques to solve problems in bioinformatics and medical image processing Emphasizing applications in bioinformatics and medical image processing, this text offers a clear framework that enables readers to take advantage of the latest rough-fuzzy computing techniques to build working pattern recognition models. The authors explain step by step how to integrate rough sets with fuzzy sets in order to best manage the uncertainties in mining large data sets. Chapters are logically organized according to the major phases of pattern recognition systems development, making it easier to master such tasks as classification, clustering, and feature selection. Rough-Fuzzy Pattern Recognition examines the important underlying theory as well as algorithms and applications, helping readers see the connections between theory and practice. The first chapter provides an introduction to pattern recognition and data mining, including the key challenges of working with high-dimensional, real-life data sets. Next, the authors explore such topics and issues as: Soft computing in pattern recognition and data mining A Mathematical framework for generalized rough sets, incorporating the concept of fuzziness in defining the granules as well as the set Selection of non-redundant and relevant features of real-valued data sets Selection of the minimum set of basis strings with maximum information for amino acid sequence analysis Segmentation of brain MR images for visualization of human tissues Numerous examples and case studies help readers better understand how pattern recognition models are developed and used in practice. This text—covering the latest findings as well as directions for future research—is recommended for both students and practitioners working in systems design, pattern recognition, image analysis, data mining, bioinformatics, soft computing, and computational intelligence.
Цена 11251 руб.
СравнитьКупить
  • Форматы
    PDF
11 251 ₽
- 21%
Chemometrics for Pattern Recognition
Chemometrics for Pattern Recognition
Over the past decade, pattern recognition has been one of the fastest growth points in chemometrics. This has been catalysed by the increase in capabilities of automated instruments such as LCMS, GCMS, and NMR, to name a few, to obtain large quantities of data, and, in parallel, the significant growth in applications especially in biomedical analytical chemical measurements of extracts from humans and animals, together with the increased capabilities of desktop computing. The interpretation of such multivariate datasets has required the application and development of new chemometric techniques such as pattern recognition, the focus of this work. Included within the text are: ‘Real world’ pattern recognition case studies from a wide variety of sources including biology, medicine, materials, pharmaceuticals, food, forensics and environmental science; Discussions of methods, many of which are also common in biology, biological analytical chemistry and machine learning; Common tools such as Partial Least Squares and Principal Components Analysis, as well as those that are rarely used in chemometrics such as Self Organising Maps and Support Vector Machines; Representation in full colour; Validation of models and hypothesis testing, and the underlying motivation of the methods, including how to avoid some common pitfalls. Relevant to active chemometricians and analytical scientists in industry, academia and government establishments as well as those involved in applying statistics and computational pattern recognition.
Цена 15525 руб.
СравнитьКупить
  • Серия

    New Science

  • Издательство

    Academia

  • Форматы
    PDF
15 525 ₽
- 13%
Chemometrics for Pattern Recognition
Chemometrics for Pattern Recognition
Over the past decade, pattern recognition has been one of the fastest growth points in chemometrics. This has been catalysed by the increase in capabilities of automated instruments such as LCMS, GCMS, and NMR, to name a few, to obtain large quantities of data, and, in parallel, the significant growth in applications especially in biomedical analytical chemical measurements of extracts from humans and animals, together with the increased capabilities of desktop computing. The interpretation of such multivariate datasets has required the application and development of new chemometric techniques such as pattern recognition, the focus of this work. Included within the text are: ‘Real world’ pattern recognition case studies from a wide variety of sources including biology, medicine, materials, pharmaceuticals, food, forensics and environmental science; Discussions of methods, many of which are also common in biology, biological analytical chemistry and machine learning; Common tools such as Partial Least Squares and Principal Components Analysis, as well as those that are rarely used in chemometrics such as Self Organising Maps and Support Vector Machines; Representation in full colour; Validation of models and hypothesis testing, and the underlying motivation of the methods, including how to avoid some common pitfalls. Relevant to active chemometricians and analytical scientists in industry, academia and government establishments as well as those involved in applying statistics and computational pattern recognition.
Цена 15540 руб.
СравнитьКупить
  • Серия

    New Science

  • Издательство

    Academia

  • Форматы
    PDF
15 540 ₽
- 13%
Error Estimation for Pattern Recognition
Error Estimation for Pattern Recognition
This book is the first of its kind to discuss error estimation with a model-based approach. From the basics of classifiers and error estimators to distributional and Bayesian theory, it covers important topics and essential issues pertaining to the scientific validity of pattern classification. Error Estimation for Pattern Recognition focuses on error estimation, which is a broad and poorly understood topic that reaches all research areas using pattern classification. It includes model-based approaches and discussions of newer error estimators such as bolstered and Bayesian estimators. This book was motivated by the application of pattern recognition to high-throughput data with limited replicates, which is a basic problem now appearing in many areas. The first two chapters cover basic issues in classification error estimation, such as definitions, test-set error estimation, and training-set error estimation. The remaining chapters in this book cover results on the performance and representation of training-set error estimators for various pattern classifiers. Additional features of the book include: • The latest results on the accuracy of error estimation • Performance analysis of re-substitution, cross-validation, and bootstrap error estimators using analytical and simulation approaches • Highly interactive computer-based exercises and end-of-chapter problems This is the first book exclusively about error estimation for pattern recognition. Ulisses M. Braga Neto is an Associate Professor in the Department of Electrical and Computer Engineering at Texas A&M University, USA. He received his PhD in Electrical and Computer Engineering from The Johns Hopkins University. Dr. Braga Neto received an NSF CAREER Award for his work on error estimation for pattern recognition with applications in genomic signal processing. He is an IEEE Senior Member. Edward R. Dougherty is a Distinguished Professor, Robert F. Kennedy ’26 Chair, and Scientific Director at the Center for Bioinformatics and Genomic Systems Engineering at Texas A&M University, USA. He is a fellow of both the IEEE and SPIE, and he has received the SPIE Presidents Award. Dr. Dougherty has authored several books including Epistemology of the Cell: A Systems Perspective on Biological Knowledge and Random Processes for Image and Signal Processing (Wiley-IEEE Press).
Цена 13279 руб.
СравнитьКупить
  • Форматы
    PDF
13 279 ₽
- 13%
Pattern Recognition in Computational Molecular Biology
Pattern Recognition in Computational Molecular Biology
A comprehensive overview of high-performance pattern recognition techniques and approaches to Computational Molecular Biology This book surveys the developments of techniques and approaches on pattern recognition related to Computational Molecular Biology. Providing a broad coverage of the field, the authors cover fundamental and technical information on these techniques and approaches, as well as discussing their related problems. The text consists of twenty nine chapters, organized into seven parts: Pattern Recognition in Sequences, Pattern Recognition in Secondary Structures, Pattern Recognition in Tertiary Structures, Pattern Recognition in Quaternary Structures, Pattern Recognition in Microarrays, Pattern Recognition in Phylogenetic Trees, and Pattern Recognition in Biological Networks. Surveys the development of techniques and approaches on pattern recognition in biomolecular data Discusses pattern recognition in primary, secondary, tertiary and quaternary structures, as well as microarrays, phylogenetic trees and biological networks Includes case studies and examples to further illustrate the concepts discussed in the book Pattern Recognition in Computational Molecular Biology: Techniques and Approaches is a reference for practitioners and professional researches in Computer Science, Life Science, and Mathematics. This book also serves as a supplementary reading for graduate students and young researches interested in Computational Molecular Biology.
Цена 13755 руб.
СравнитьКупить
  • Форматы
    PDF
13 755 ₽

Дополнительно из категории

Признания мастера ценообразования. Как цена влияет на прибыль, выручку, долю рынка, объем продаж и в
Признания мастера ценообразования. Как цена влияет на прибыль, выручку, долю рынка, объем продаж и в
В самых разных жизненных ситуациях нам приходится принимать решения - на что тратить деньги и время или как убедить других потратить свои деньги и время. Это и есть основной смысл ценообразования. Цена - то "место", где встречаются ценность и деньги. Это самый мощный и распространенный фактор экономики в повседневной жизни каждого человека - и при этом один из наименее изученных. Формула успешного ценообразования больше напоминает рецепт экзотического коктейля. Это смесь психологии, экономики, стратегии, методов, стимулов и поощрений, приправленных математикой. В итоге менеджеры разбавляют коктейль догадками, интуитивными ощущениями и общими правилами или вообще исключают те категории, которые им не понятны. Конечно, напиток получается слаще, однако теряет насыщенный вкус и аромат, необходимый для того, чтобы оказать воздействие на клиента и на бизнес. В книге Германа Симона собраны мудрые советы и здравые принципы ценообразования. Более сорока лет Симон посвятил тому, чтобы сделать этот "коктейль" более эффективным, практичным и приятным для менеджеров и управленцев любой индустрии. Всемирно известный эксперт по ценообразованию и доверенный консультант топ-менеджеров Fortune 500, Герман Симон точно знает, о чем говорит. Он досконально изучил ценообразование. За свою жизнь он прошел путь от сельских фермерских рынков до престижной научной карьеры и профессии предпринимателя и консультанта крупных компаний по всему миру. И на протяжении всего пути он учился - у обладателей Нобелевской премии и ведущих гуру в области менеджмента. Он научил многих топ-менеджеров использовать ценообразование для того, чтобы создавать новые рынки, расширять бизнес и обеспечивать себе долгосрочное конкурентное преимущество. Кроме того, он усвоил несколько непростых личных уроков о том, что такое ценность, как люди воспринимают ее и как из нее извлекают прибыль. В "Признаниях мастера ценообразования" собраны лучшие советы и принципы, охватывающие все ингредиенты ценового коктейля, причем доступно, понятно и интересно - чтобы вам захотелось подробно изучить эту тему. Вы увидите ценообразование в совершенно новом свете.
Цена 2943 руб.
СравнитьКупить
  • Серия

    Для дома, для семьи Что есть что Высшее образование Высшее образование Бизнес Научная мысль Экономика Бизнес Образование, воспитание

  • Издательство

    АСТ Либроком Нева ИГ Весь Экономика Весь Мир Дело Новое знание Перо Высшее образование Ось-89 Научный эксперт

  • Направление

    Антикварные издания Букинистические издания Букинистические издания Букинистические издания

2 943 ₽
За кулисами международных финансов
За кулисами международных финансов
Книга содержит анализ наиболее острых проблем финансового мира начала XXI века, которые не нашли отражения и осмысления в учебниках и научной литературе. Многие из этих проблем, как подчеркивает автор, являются проявлениями гораздо более серьезных проблем, возникающих в сфере геополитики, социологии и антропологии. Большая часть финансового мира сегодня находится в «тени», в работе делается попытка разгадать некоторые тайны этого теневого мира. Оценивается вероятность второй «волны» глобального финансового кризиса, дается обзор наиболее вероятных вариантов нового мирового порядка. . .Монография предназначена в качестве дополнительного материала для студентов и аспирантов, изучающих мировую экономику, международные финансы, социологию и мировую политику. Она также адресована широким кругам читателей, интересующихся секретами и тайнами мира денег и финансов.
Цена 781 руб.
СравнитьКупить
  • Серия

    Научная мысль Монография Монография Экономика

  • Издательство

    АСТ Либроком Нева Экономика Дело Финансы

  • Направление

    Букинистические издания Second-hand книги

781 ₽
- 9%
Управление рыночными механизмами в инвестиционном процессе. Монография. 2-е издание
Управление рыночными механизмами в инвестиционном процессе. Монография. 2-е издание
В книге дан ретроспективный анализ важных категорий рыночной экономики: хозяйственного расчёта, инвестиций, стоимости, общественно необходимых затрат труда, цены, структуры и содержания отношений управления ценами, общего и особенного в ценообразовании, свойств и функций цены, ценообразования в бытовом обслуживании населения и строительном комплексе, договорных цен, чековой системы учёта затрат труда, биржи, расчётных цен, экономико-правового регулирования качества продукции и др.Книга предназначена для экономистов и юристов, теоретиков и практиков, преподавателей, аспирантов и студентов. Она может быть использована в организациях для укрепления внутреннего хозяйственного расчёта и повышения качества управления.
Цена 735 руб.
СравнитьКупить
  • Серия

    Высшее образование Высшее образование Монография Монография Экономика Образование, воспитание

  • Издательство

    ИГ Весь Экономика Дело Высшее образование

  • Направление

    Букинистические издания Second-hand книги

735 ₽
RECBOOK: Настольная книга по поддержке экспорта
RECBOOK: Настольная книга по поддержке экспорта
Группа Российского экспортного центра (РЭЦ) создана для развития несырьевого экспорта и обучения представителей экспортно ориентированных предприятий. Работая в формате единого института развития экспорта, Группа РЭЦ формирует систему знаний в области поддержки экспорта. В этой книге представлена полная информация о страховых, кредитных, гарантийных и нефинансовых продуктах Группы РЭЦ. Книга предназначена для обязательного изучения сотрудниками Группы РЭЦ, а также будет интересна широкому кругу читателей, занятых во внешнеэкономической деятельности, студентам и преподавателям профильных вузов.
Цена 1195 руб.
СравнитьКупить
  • Издательство

    АСТ Либроком Юстицинформ Дело Финансы Юрлитинформ

  • Направление

    Second-hand книги

1 195 ₽
Финансовая отчетность для руководителей и начинающих специалистов
Финансовая отчетность для руководителей и начинающих специалистов
В этой книге шаг за шагом рассматриваются вопросы составления и интерпретации финансовой отчетности предприятия. Умение грамотно "читать" отчетность дает менеджерам и предпринимателям возможность анализировать текущую деятельность компании и принимать правильные управленческие решения. Книга написана простым, понятным языком и ориентирована прежде всего на людей, которые не являются профессиональными Бухгалтерами. Все концепции раскрываются на примерах из реальной отчетности крупных российских компаний. Используя богатый практический опыт, автор раскрывает все нюансы финансовой отчетности, в том числе и специфические "западные" вопросы составления отчетности по МСФО. Книга адресована менеджерам (не только финансовым) и предпринимателям, а также студентам бизнес-школ финансовых вузов.
Цена 1241 руб.
СравнитьКупить
  • Серия

    Умный бизнес Бизнес Бизнес Финансовое право

  • Издательство

    Дело Финансы

  • Направление

    Second-hand книги

1 241 ₽
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