Практический курс анализа данных на платформе Loginom. Учебное пособие
Об издании
Учебное пособие освещает вопросы применения ряда сквозных технологий, приведенных в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации», таких как: «Технологии хранения и анализа больших данных», «Искусственный интеллект». В издании рассматриваются теоретические основы алгоритмов Data Mining и их применение для решения задач анализа. Обсуждаются вопросы многомерного анализа данных, OLAP-анализа и предварительной подготовки данных. Большое внимание уделяется обсуждению теоретических основ алгоритмов Data Mining, а также их практическому применению для анализа реальных данных на отечественной аналитической платформе (АП) Loginom (https://loginom.ru/). Подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Учебное пособие предназначено для студентов укрупненных групп специальностей и направлений подготовки 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», 38.00.00 «Экономика и управление», изучающих дисциплины «Анализ данных и машинное обучение», «Нейронные сети и машинное обучение», «Интеллектуальные системы и технологии», «Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений», «Теория принятия решений». Может быть использовано при подготовке магистров, аспирантов, на курсах переподготовки, а также в работе преподавателей, специализирующихся в области искусственного интеллекта и анализа больших данных, для самостоятельного изучения анализа больших данных на low code платформе Loginom. Издание также будет особенно полезно для начинающих аналитиков, которые хотят изучить современные методы анализа, но не умеют программировать.
Библиографическая запись
Поллак, Г. А. Практический курс анализа данных на платформе Loginom : учебное пособие / Г. А. Поллак, И. А. Прохорова. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 208 c. — ISBN 978-5-4497-1721-4. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/122467.html (дата обращения: 27.06.2022). — Режим доступа: для авторизир. пользователей
РЕКОМЕНДУЕМ К ПРОЧТЕНИЮ
Седова Н.А., Седов В.А.
(Ай Пи Ар Медиа)
Миронов А.В., Садриева А.Н., Филатова Л.П.
(Ай Пи Ар Медиа)
Морозова Т.Е., Конышко Н.А., Заугольникова Т.В.
(Ай Пи Ар Медиа)
C ЭТОЙ КНИГОЙ ТАКЖЕ ЧИТАЮТ
Спиридонов А.А., Гиздатов А.Р., Кожевников О.А., Ларичев А.А., Карасев А.Т., Крысанов А.В., Мещеряков А.Н., Векшин А.А., Никонова Ю.Ш....
(Ай Пи Ар Медиа)
Кьеркегор С., Фрейд З., Ранк О., Айке Д., Тиллих П., Левитов Н.Д., Спилбергер Ч., Нюттен Ж., Изард К., Хекхаузен Х., Березин Ф.Б., Прихожан А.М., Астапов В.М., Хорни К., Рикрофт Ч., Мэй Р., Айзенк Х....
(ПЕР СЭ, Ай Пи Ар Медиа)
Буторова О.В., Орлова А.В., Ширяева С.В.
(Московский педагогический государственный университет)
Степаненко Е.Е., Халикова В.А., Зеленская Т.Г., Зверева О.С., Бабанский М.С.
(Ставропольский государственный аграрный университет)
Степаненко Е.Е., Халикова В.А., Зверева О.С., Бабанский М.С.
(Ставропольский государственный аграрный университет)
Яшина Н.К.
(Издательство Владимирского государственного университета)
На конкретных примерах рассмотрим:
На конкретных примерах рассмотрим: