Автор: Еременко К.

Заглавие: Работа с данными в любой сфере: как выйти на новый уровень, используя аналитику

Что общего у аналитика данных и Шерлока Холмса? Как у Netflix получилось создать 100%-ный хит — сериал "Карточный домик"? Ответ кроется в правильном использовании данных.

Эта книга — практическое руководство и увлекательное путешествие в науку о данных, независимо от того, хотите ли вы использовать анализ данных в своей профессии, собираетесь ли стать аналитиком данных, или уже работаете в этой области. Ее автор, основатель образовательного онлайн-портала и консультант,

Кирилл Еременко просто и понятно рассказывает об основных методах, алгоритмах и приемах, которые вам помогут на любом этапе: от сбора данных и их анализа до визуализации полученных результатов. Благодаря "Работе с данными в любой сфере" вы не только узнаете, как данные влияют на нашу жизнь (и как защитить свои данные), но и сможете расширить свои карьерные возможности.

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1078503

библиографическое описание издания – Еременко, К. Работа с данными в любой сфере: как выйти на новый уровень, используя аналитику / Кирилл Еременко ; пер. с англ. - Москва : Альпина Паблишер, 2019. - 303 с. - ISBN 978-5-96142-652-6. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1078503 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Авторы: Келлехер Д., Тирни Б.

Заглавие: Наука о данных

Цель науки о данных — улучшить процесс принятия решений, находя полезные неочевидные закономерности в больших массивах данных. Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом.

Эта книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации.

Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем.

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1221800

библиографическое описание издания – Келлехер, Д. Наука о данных: базовый курс / Джон Келлехер, Брендан Тирни ; пер. с англ. - Москва : Альпина Паблишер, 2020. - 222 с. - ISBN 978-5-9614-3170-4. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1221800 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Авторы: Логунова О. С., Романов П. Ю., Ильина Е. А.

Заглавие: Обработка экспериментальных данных на ЭВМ

В учебнике представлена информация об основных методах и средствах автоматизации вычислительных процессов, используемых при обработке данных; о способах представления и модели порождения экспериментальных данных; о моделях данных и классификации задач обработки; об организации пользовательского интерфейса в автоматизированных системах обработки экспериментальных данных.

Содержит структурированные главы, посвященные особенностям проведения экспериментальных исследований. Четко и логично описаны особенности применения программного обеспечения для обработки экспериментальных данных. Представлен теоретический материал и основные алгоритмы обработки экспериментальных данных, применяемые в промышленной статистике. Приведены примеры обработки экспериментальных данных в области металлургии и управления в сфере высшего образования.

Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Для студентов и аспирантов высших учебных заведений.

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1064882

библиографическое описание издания – Логунова, О. С. Обработка экспериментальных данных на ЭВМ : учебник / О. С. Логунова, П. Ю. Романов, Е. А. Ильина. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : ИНФРА-М, 2021. — 377 с. — (Высшее образование: Аспирантура). — DOI 10.12737/1064882. - ISBN 978-5-16-015870-9. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1064882 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Автор: Форман Д.

Заглавие: Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel

Казалось бы, термин "большие данные" понятен и доступен только специалистам. Но автор этой книги доказывает, что анализ данных можно организовать и в простом, понятном, очень эффективном и знакомом многим Excel. Причем не важно, сколько велик ваш массив данных.

Техники, предложенные в этой книге, будут полезны и владельцу небольшого интернет-магазина, и аналитику крупной торговой компании. Вы перестанете бояться больших данных, научитесь видеть в них нужную вам информацию и сможете проанализировать предпочтения ваших клиентов и предложить им новые продукты, оптимизировать денежные потоки и складские запасы, другими словами, повысите эффективность работы вашей организации.

Книга будет интересна маркетологам, бизнес-аналитикам и руководителям разных уровней, которым важно владеть статистикой для прогнозирования и планирования будущей деятельности компаний.

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/551044

библиографическое описание издания – Форман, Д. Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel / Форман Д.; Пер. с англ.  Соколовой А. - Москва : Альпина Паблишер, 2016. - 461 с. ISBN 978-5-9614-5032-3. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/551044 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Авторы: Григорьев А. А., Исаев Е. А., Тарасов П. А.

Заглавие: Передача, хранение и обработка больших объемов научных данных

В учебном пособии рассматриваются крупные научные проекты и объемы генерируемых ими данных, дается обзор научных компьютерных сетей, позволяющих производить высокоскоростную передачу больших объемов данных для этих проектов.

Рассматриваются вычислительные системы, предлагаемые ведущими производителями компьютерной техники для обработки больших объемов данных и предоставляющие как возможности хранения больших объемов данных, в том числе распределенных, так и средства аналитики и параллельной обработки данных в реальном масштабе времени. Особое внимание уделено безопасности передаваемой научной информации.

Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Для студентов технических специальностей бакалавриата, магистратуры, специалитета, обучающихся по направлениям подготовки «Прикладная математика и информатика», «Бизнес-информатика» и «Информатика и вычислительная техника».

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1073525

библиографическое описание издания – Григорьев, А. А. Передача, хранение и обработка больших объемов научных данных : учебное пособие / А. А. Григорьев, Е. А. Исаев, П. А. Тарасов. — Москва : ИНФРА-М, 2021. — 207 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — DOI 10.12737/1073525. - ISBN 978-5-16-015985-0. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1073525 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Автор: Варламов О. О.

Заглавие: Миварные базы данных и правил

Многомерная открытая гносеологическая активная сеть MOGAN является основой для перехода на качественно новый уровень создания логического искусственного интеллекта. Миварные базы данных и правил стали фундаментом для создания MOGAN. Приведены результаты анализа и обобщения структур представления данных различных моделей данных: от реляционных до «Сущность — Связь» (ER-модель). На основе выполненного обобщения создана новая модель данных и правил: миварное информационное пространство «Вещь — Свойство — Отношение».

Учебное пособие по направлению подготовки «Информатика и вычислительная техника» предназначено для студентов, бакалавров, магистрантов, аспирантов, изучающих методы искусственного интеллекта, применяемых в системах обработки информации и управления, а также для пользователей и специалистов, создающих миварные модели знаний, экспертные системы, автоматизированные системы управления и системы поддержки принятия решений.

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1508665

библиографическое описание издания – Варламов, О. О. Миварные базы данных и правил : учебное пособие / О. О. Варламов. — Москва : ИНФРАМ, 2021. — 351 с. — DOI 10.12737/1058665. - ISBN 978-5-16-017010-7. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1508665 (дата обращения: 25.10.2021).

Автор: Блануца В. И.

Заглавие: Социально-экономическое районирование в эпоху больших данных

Изложены результаты первого в мире исследования возможностей использования методов районирования для обработки больших объемов постоянно обновляемых эмпирических геоданных.

Приведены основные виды таких данных, требования к методическому аппарату, векторы развития методологии, постсоветские тренды районирования, новые виды районов, комбинации смыслов районирования и сферы применения схем районирования.

Представлены алгоритмы построения концептуальной модели, отбора информативных признаков, создания системы методов, оценки качества дифференциации территории, верификации и интерпретации полученных результатов.

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1014727

библиографическое описание издания – Блануца, В. И. Социально-экономическое районирование в эпоху больших данных: монография / Блануца В. И. - Москва :НИЦ ИНФРА-М, 2019. - 194 с. (Научная мысль) ISBN 978-5-16-013259-4. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1014727 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Авторы: Землянский А. А., Быстренина И. Е.

Заглавие: Управление информационными ресурсами в научно-исследовательской работе

В учебном пособии представлены основные положения управления информационными ресурсами в научно-исследовательской работе. Рассмотрены: вопросы информационных ресурсов как фактора современных знаний, теоретические основы базовых компонентов процесса управления информационными ресурсами -информационными процессами и информационными технологиями, мировой и национальный рынок информационных ресурсов, прикладные аспекты информационных ресурсов, процессов и технологий на примере образовательной и научной деятельности. Затронуты важные составляющие процесса управления информационными ресурсами - системы защиты информационных ресурсов.

Заключительная, шестая глава посвящена одному из передовых направлений развития технологий - обработке больших объемов данных. Даны вопросы и задания для самопроверки. В конце учебного пособия представлен глоссарий.

 Учебное пособие соответствует современным требованиям ФГОС ВО. Для студентов магистратуры, обучающихся по направлению подготовки 09.04.03 «Прикладная информатика», а также для специалистов, использующих информационные ресурсы в своей деятельности. Применение материалов пособия может быть расширено за счет сферы дополнительного образования и повышения квалификации.

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1232484

библиографическое описание издания – Землянский, А. А. Управление информационными ресурсами в научно-исследовательской работе : учебное пособие / А. А. Землянский, И. Е. Быстренина. - 2-е изд. - Москва : Дашков и К, 2021. - 110 с. - ISBN 978-5-394-04149-5. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1232484 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Авторы: Волкова П. А., Шипунов А. Б.

Заглавие: Статистическая обработка данных в учебно-исследовательских работах

В учебном пособии подробно рассматриваются возможности использования программ статистической обработки данных STATISTICA и R. Даны теоретические основы статистического анализа. Предназначено для студентов вузов, а также может использоваться педагогами, работающими в системе среднего профессионального и дополнительного образования.

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1091712

библиографическое описание издания – Волкова, П. А. Статистическая обработка данных в учебно-исследовательских работах : учебное пособие / П. А. Волкова, А. Б. Шипунов. — Москва : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2020. — 96 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). - ISBN 978-5-00091-710-7. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1091712 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Авторы: Барабанова М. И., Минаков В. Ф., Макарчук Т. А, Ильина О. П., Кияев В. И., Трофимов В. В.

Заглавие: Информационные системы и цифровые технологии

В учебном пособии рассмотрены актуальные вопросы формирования информационных систем и компьютерно-сетевых цифровых технологий. Большое внимание уделено принципам и методам построения и использования современных информационно-коммуникационных технологий в целях цифровизации управленческих, производственных и социальных процессов и формирования цифровой экономики.

Предназначено для студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по направлениям экономики и менеджмента, а также может быть полезно студентам высших учебных заведений, обучающихся по другим гуманитарным и техническим специальностям.

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1786660

библиографическое описание издания – Информационные системы и цифровые технологии : учебное пособие. Часть 2 / под общ. ред. проф. В. В. Трофимова и В. И. Кияева. — Москва : ИНФРА-М, 2021. — 270 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). - ISBN 978-5-16-109771-7. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1786660 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Автор: Зарова Е. В.

Заглавие: Методы Data mining в обработке и анализе статистических данных (решения в R)

В монографии изложены теоретические основы применения методов Data mining (интеллектуального анализа данных) для решения практических задач обработки и анализа статистической информации. Рассмотрены алгоритмы и команды R, обеспечивающие повышение эффективности статистического процесса на этапах работы с пропущенными данными и статистическими выбросами, комплексного расчета показателей описательной статистики, а также за счет интегрирования массивов микроданных различных статистических наблюдений, выявления скрытых структур и системных взаимосвязей в массивах данных методами «случайный лес» и бикластерного анализа.

Представленные методический материал и команды программной среды R рекомендуются для применения как в органах государственной статистики, так и в других структурах, занимающихся обработкой больших массивов данных. Монография также будет полезна специалистам и студентам, овладевающим принципами и методами науки о данных (Data science).

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1240276

библиографическое описание издания – Зарова, Е. В. Методы Data mining в обработке и анализе статистических данных (решения в R) : монография / Е. В. Зарова. — Москва : ИНФРА-М, 2021. — 232 с. : ил. - ISBN 978-5-16-016814-2. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1240276 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Автор: Палий И. А.

Заглавие: Теория вероятностей и математическая статистика

В учебном пособии рассмотрены элементы комбинаторики, основные понятия и теоремы теории вероятностей, дискретные случайные величины, непрерывные случайные величины, некоторые предельные теоремы, одномерные и двумерные выборки, точечное и интервальное оценивание параметров генеральной совокупности, проверка статистических гипотез, элементы теории массового обслуживания.

Изложение теоретического материала сопровождается большим числом подробно разобранных примеров решения задач.

Для студентов технических и экономических направлений подготовки и специальностей, обучающихся по программам бакалавриата и специалитета.

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1065828

библиографическое описание издания – Палий, И. А. Теория вероятностей и математическая статистика : учебное пособие / И. А. Палий. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : ИНФРА-М, 2021. — 334 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — DOI 10.12737/1065828. - ISBN 978-5-16-015892-1. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1065828 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Автор: Дадян Э. Г.

Заглавие: Данные: хранение и обработка

В учебнике рассмотрены и проанализированы базы данных и СУБД, данные и ЭВМ, концепция баз данных, архитектура СУБД, инфологическая, даталогическая и физическая модели данных, типы даталогических моделей данных, представление данных с помощью модели «сущность — связь», диаграмма «сущность — связь», целостность данных. Представлен обзор нотаций, используемых при построении диаграмм «сущность — связь».

Подробно описаны реляционные базы данных, операции с таблицами реляционных баз данных, правила порождения реляционных отношений из модели «сущность — связь». Представлены средства ускоренного доступа к данным, язык SQL, физическая организация СУБД, клиент-серверная архитектура, обработка распределенных данных и структура сервера базы данных. Сформулированы концептуальные основы понятия «знание», изложены понятия и определения знаний, баз знаний, модели представления знаний, приведены принципы построения систем, ориентированных на анализ данных — хранилища данных, модели данных, используемые при построении хранилищ данных. Рассмотрены вопросы по защите данных.

Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Предназначен для студентов бакалавриата и магистратуры всех специальностей, а также для аспирантов и слушателей институтов повышения квалификации.

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1149101

библиографическое описание издания – Дадян, Э. Г. Данные: хранение и обработка : учебник / Э. Г. Дадян. — Москва : ИНФРА-М, 2021. — 205 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). - ISBN 978-5-16-016447-2. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1149101 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Авторы: Дадян Э. Г., Зеленков Ю. А.

Заглавие: Методы, модели, средства хранения и обработки данных

В учебнике рассмотрены следующие вопросы: теория, методология и практика работы с данными, базами данных, базами знаний и хранилищами данных; модели представления данных в памяти компьютера — модель «сущность — связь»; дореляционные модели представления данных, реляционные базы данных; проектирование реляционных баз данных; направления развития баз данных; физическая организация систем управления базами данных.

Сформулированы концептуальные основы понятия «знание», изложены понятия и определения знаний, баз знаний, модели представления знаний. Здесь же даны принципы построения систем, ориентированных на анализ данных, — хранилища данных, модели данных, используемые при построении хранилищ данных. Рассмотрены основные вопросы защиты данных, обеспечения их безопасности и секретности, а также системы хранения и обработки больших данных.

Учебник предназначен для бакалавров и магистрантов всех специальностей, а также для аспирантов и слушателей ИПК.

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1834412

библиографическое описание издания – Дадян, Э. Г. Методы, модели, средства хранения и обработки данных : учебник / Э. Г. Дадян, Ю. А. Зеленков. — Москва : Вузовский учебник : ИНФРА-М, 2022. — 168 с. - ISBN 978-5-9558-0490-3. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1834412 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Авторы: Козлов А. Ю., Мхитарян В. С., Шишов В. Ф.

Заглавие: Статистический анализ данных в MS Excel

Учебное пособие содержит полное и подробное описание средств анализа данных (пакет анализа) и статистических функций, входящих в MS Excel.

Подробно изложены необходимые теоретические основы, приведены формульные зависимости, используемые для расчета различных параметров, основные сведения по основам работы в Excel. Все рассмотренные вопросы сопровождаются примерами решения конкретных экономических задач с использованием методов теории вероятностей и математической статистики.

Предназначено для студентов, аспирантов, преподавателей и практических работников, занимающихся вопросами анализа и обработки статистической информации.

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1684740

библиографическое описание издания – Козлов, А. Ю. Статистический анализ данных в MS Excel : учебное пособие / А. Ю. Козлов, В. С. Мхитарян, В. Ф. Шишов. — Москва : ИНФРА-М, 2021. — 320 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — DOI 10.12737/2842. - ISBN 978-5-16-004579-5. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1684740 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Автор: Климович Н. Г.

Заглавие: Контент: топовые техники SEO-продвижения

Николай Климович - один из лучших и наиболее ярких SEO-специалистов России. Получил два высших образования по специальностям «психология» и «клиническая психология».

Наработав опыт научных исследований поведенческих факторов в Интернете, Николай ушел из науки и занялся активным изучением поисковых алгоритмов. Более десяти лет назад автор полностью посвятил себя интернет-маркетингу и SEO-продвижению. Хочешь грамотно продвигать контент на своем сайте? Эта книга - путешествие в удивительный мир контент-маркетинга и SEO-продвижения. В ней собраны самые эффективные методики продвижения контента.

Книга будет полезна PR- и SEO-специалистам, маркетологам, владельцам и руководителям бизнеса, а также всем заинтересованным читателям.

Ссылка на полные выходные данные – https://znanium.com/catalog/product/1836485

библиографическое описание издания – Климович, Н. Г. Контент: топовые техники SEO-продвижения : практическое руководство / Н. Г. Климович. - Москва ; Вологда : Инфра-Инженерия, 2021. - 320 с. - ISBN 978-5-9729-0597-3. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1836485 (дата обращения: 25.10.2021). – Режим доступа: по подписке.

Авторы: под ред. Мхитаряна В. С.

Заглавие: Анализ данных 

Роль методов анализа данных в нашей жизни весьма значительна. Люди, часто не задумываясь и не осознавая, постоянно их используют в повседневной практике. Анализ данных пронизывает все аспекты современной жизни, служит основой для многих решений в предпринимательской и общественной деятельности, информируют о тенденциях и факторах, которые влияют на нашу жизнь.

Анализ данных как научная дисциплина в системе прикладной статистики разрабатывает и систематизирует понятия, приемы, математические методы и модели, предназначенные для организации отбора из исследуемой совокупности подлежащих обследованию единиц, их стандартной записи, систематизации и обработке с целью их удобного представления и интерпретации, получения научных и практических выводов. В настоящем учебнике анализ данных рассматривается как дисциплина, основанная на статистических методах и вычислительных алгоритмах, позволяющих извлекать знания из результатов наблюдений.

Ссылка на полные выходные данные – https://urait.ru/bcode/469022

библиографическое описание издания – Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 490 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/469022 (дата обращения: 25.10.2021).

Автор: Миркин Б. Г.

Заглавие: Введение в анализ данных

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.

Ссылка на полные выходные данные – https://urait.ru/bcode/450262

библиографическое описание издания – Миркин, Б. Г.  Введение в анализ данных : учебник и практикум / Б. Г. Миркин. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 174 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-9916-5009-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/450262 (дата обращения: 25.10.2021).

Авторы: Загорулько Ю. А., Загорулько Г. Б.

Заглавие: Искусственный интеллект. Инженерия знаний

Пособие посвящено инженерии знаний научной дисциплине, включающей в круг изучения научные, технологические и методологические вопросы создания программных систем, основанных на знаниях.

В издании рассматриваются основные модели и средства извлечения, представления, структурирования и использования знаний. В связи с большой практической значимостью экспертных систем подробно описываются принципы их построения, архитектура и технология их разработки.

Ссылка на полные выходные данные – https://urait.ru/bcode/474429

библиографическое описание издания – Загорулько, Ю. А.  Искусственный интеллект. Инженерия знаний : учебное пособие для вузов / Ю. А. Загорулько, Г. Б. Загорулько. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 93 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-07198-6. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/474429 (дата обращения: 25.10.2021).

Авторы: Мойзес О. Е., Кузьменко Е. А.

Заглавие: Информатика. Углубленный курс 

Излагаемый в предлагаемом учебном пособии теоретический материал сопровождается большим количеством примеров вычислений и обработки опытных данных. Приведены примеры и алгоритмы для решения химических задач на ЭВМ с применением численных методов, а также примеры программ на языке Паскаль.

В сжатой форме описана технология работы с программой Microsoft Excel, рассматриваются различные варианты выполнения действий с табличными данными Еxcel. Даны примеры работающих программ для решения прикладных задач, встречающихся в деятельности будущего специалиста.

Представляемое учебное пособие ориентировано, прежде всего, на студентов химических специальностей вузов. Сведения и навыки, полученные в ходе изучения разделов данного пособия, успешно могут быть использованы и при изучении других дисциплин, которые требуют использования вычислительной техники и основ программирования, при обработке результатов химического эксперимента и математическом моделировании химико-технологических процессов.

Ссылка на полные выходные данные – https://urait.ru/bcode/470194

библиографическое описание издания – Мойзес, О. Е.  Информатика. Углубленный курс : учебное пособие для вузов / О. Е. Мойзес, Е. А. Кузьменко. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 157 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-9916-7051-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/470194 (дата обращения: 25.10.2021).

Авторы: Могильчак Е. Л. ; под науч. ред. Меренкова А. В.

Заглавие: Методика социологического исследования. Выборочный метод 

В учебном пособии обобщен опыт преподавания дисциплины «Выборочный метод в социологическом исследовании» студентам-социологам. Дано понятие теории выборочного метода, показаны виды выборочных процедур, способы расчета случайных ошибок вероятностного отбора, систематические смещения и их источники.

Учебное пособие снабжено большим количеством примеров, в том числе из практики проведения социологических исследований, приведены контрольные вопросы и практические задания.

Ссылка на полные выходные данные – : https://urait.ru/bcode/472121

библиографическое описание издания – Могильчак, Е. Л.  Методика социологического исследования. Выборочный метод : учебное пособие для вузов / Е. Л. Могильчак ; под научной редакцией А. В. Меренкова. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 117 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-08487-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/472121 (дата обращения: 25.10.2021).