Практический курс анализа данных на платформе Loginom. Учебное пособие

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.

Поллак Г.А. Практический курс анализа данных на платформе Loginom : учебное пособие / Поллак Г.А., Прохорова И.А.. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 208 c. — ISBN 978-5-4497-1721-4. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/122467.html (дата обращения: 29.09.2023). — Режим доступа: для авторизир. пользователей. - DOI: https://doi.org/10.23682/122467