Поиск книг по лучшей цене!

Актуальная информация о наличии книг в крупных интернет-магазинах и сравнение цен.


  • Джоэл Грас. Data Science. Наука о данных с нуля
    Data Science. Наука о данных с нуля
    Джоэл Грас
    Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. В объемах, достаточных для начала работы в области Data Science, книга содержит интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения. Описаны различные математические модели и их реализация по методу k ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассказано о работе с рекомендательными системами, описаны приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.
  • Mark F. Hornick, Erik Marcade, Sunil Venkayala. Java Data Mining: Strategy, Standard, and Practice: A Practical Guide for architecture, design, and implementation
    Java Data Mining: Strategy, Standard, and Practice: A Practical Guide for architecture, design, and implementation
    Mark F. Hornick, Erik Marcade, Sunil Venkayala
    Whether you are a software developer, systems architect, data analyst, or business analyst, if you want to take advantage of data mining in the development of advanced analytic applications, Java Data Mining, JDM, the new standard now implemented in core DBMS and data mining/analysis software, is a key solution component. This book is the essential guide to the usage of the JDM standard interface, written by contributors to the JDM standard. The book discusses and illustrates how to solve real problems using the JDM API. The authors provide you with: * Data mining introductionan overview of data mining and the problems it can address across industries; JDMs place in strategic solutions to data mining-related problems; * JDM essentialsconcepts, design approach and design issues, with detailed code examples in Java; a Web Services interface to enable JDM functionality in an SOA environment; and illustration of JDM XML Schema for JDM objects; * JDM in practicethe use...
  • Barry De Ville. Microsoft Data Mining: Integrated Business Intelligence for e-Commerce and Knowledge Management
    Microsoft Data Mining: Integrated Business Intelligence for e-Commerce and Knowledge Management
    Barry De Ville
    Microsoft Data Mining approaches data mining from the particular perspective of IT professionals using Microsoft data management technologies. The author explains the new data mining capabilities in Microsoft's SQL Server 2000 database, Commerce Server,and other products, details the Microsoft OLE DB for Data Mining standard, and gives readers best practices for using all of them. The book bridges the previously specialized field of data mining with the new technologies and methods that are quickly making it an important mainstream tool for companies of all sizes. Data mining refers to a set of technologies and techniques by which IT professionals search large databases of information (such as those contained by SQL Server) for patterns and trends. Traditionally important in finance, telecommunication, and other information-intensive fields, data mining increasingly helps companies better understand and serve their customers by revealing buying patterns and related interests....
  • Ю. Лесковец, А. Раджараман, Дж. Ульман. Анализ больших наборов данных
    Анализ больших наборов данных
    Ю. Лесковец, А. Раджараман, Дж. Ульман

  • Ю. Лесковец, А. Раджараман, Дж. Ульман. Анализ больших наборов данных
    Анализ больших наборов данных
    Ю. Лесковец, А. Раджараман, Дж. Ульман
    Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Благодаря популярности интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых нужно применять методы добычи данных (data mining). В книге описываются алгоритмы, которые реально использовались для решения важнейших задач добычи данных и могут быть с успехом применены даже к очень большим наборам данных. Изложение начинается с рассмотрения технологии MapReduce - важного средства распараллеливания алгоритмов. Излагаются алгоритмы хэширования с учетом близости и потоковой обработки данных, которые поступают слишком быстро для тщательного анализа. В последующих главах рассматривается идея показателя PageRank, нахождение частых предметных наборов и кластеризация. Во второе издание включен дополнительный материал о социальных сетях, машинном обучении и понижении размерности. Издание будет в равной мере полезна студентам и программистам-практикам.
  • Томас Коннолли, Каролин Бегг. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика
    Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика
    Томас Коннолли, Каролин Бегг
    Авторы книги сконцентрировали на ее страницах весь свой богатый опыт разработки баз данных для нужд промышленности, бизнеса и науки, а также обучения студентов. Результатом их труда стало это полное справочное руководство по проектированию, реализации и сопровождению баз данных. Книга содержит подробное описание особенностей разработки приложений баз данных для Web и многочисленные примеры кода доступа к базам данных из Web, в том числе с применением средств JDBC, SQLJ, ASP, JSP и PSP Oracle. В ней дано всестороннее введение в технологию информационной проходки, хранилищ данных и OLAP, представлены современные распределенные, объектно-ориентированные и объектно-реляционные СУБД. Ясное и четкое изложение материала, наличие одного основного и трех вспомогательных учебных примеров и множества контрольных вопросов и упражнений позволяет использовать эту книгу не только при самостоятельном обучении, но и как основу для разработки курсов обучения любых уровней сложности, от...
  • В. В. Писляков. Библиометрические индикаторы. Практикум
    Библиометрические индикаторы. Практикум
    В. В. Писляков
    В практикуме рассматривается ряд библиометрических индикаторов, связанных с цитируемостью научных публикаций: импакт-фактор (двухлетний, пятилетний, совокупный, средневзвешенный, относительный), средняя цитируемость статей организации/автора, средняя нормализованная цитируемость (с нормализацией по областям науки и по журналам), SNIP, SJR, Eigenfactor, индекс Хирша и др. Для каждого показателя дается определение и демонстрируется его расчет или поиск готового значения по базам данных (Web of Science, Scopus). Цель практикума - в доступной форме представить алгоритм расчета индикаторов и, что еще более важно, донести до читателя их «физический смысл». Демонстрируются особенности различных показателей, типичные ошибки при их расчете, даются практические рекомендации к их применению и корректной интерпретации. Значительное место занимают и подробные "кнопочные" указания - как в той или иной базе данных найти или самостоятельно рассчитать соответствующий индикатор. Пособие адресовано...
  • Холден Карау, Энди Конвински, Патрик Венделл, Матей Захария. Изучаем Spark. Молниеносный анализ данных
    Изучаем Spark. Молниеносный анализ данных
    Холден Карау, Энди Конвински, Патрик Венделл, Матей Захария
    Объем обрабатываемых данных во всех областях человеческой деятельности продолжает расти быстрыми темпами. Существуют ли эффективные приемы работы с ним? В этой книге рассказывается об Apache Spark, открытой системе кластерных вычислений, которая позволяет быстро создавать высокопроизводительные программы анализа данных. С помощью Spark вы сможете манипулировать огромными объемами данных посредством простого API на Python, Java и Scala. Написанная разработчиками Spark, эта книга поможет исследователям данных и программистам быстро включиться в работу. Она рассказывает, как организовать параллельное выполнение заданий всего несколькими строчками кода, и охватывает примеры от простых пакетных приложений до программ, осуществляющих обработку потоковых данных и использующих алгоритмы машинного обучения.
  • А. А. Сирота. Методы и алгоритмы анализа данных и их моделирование в MATLAB
    Методы и алгоритмы анализа данных и их моделирование в MATLAB
    А. А. Сирота
    Рассматриваются модели, методы и алгоритмы анализа данных, используемые в современных системах обработки информации. Приводятся основные понятия и определения общей теории информационных систем, анализируется типовая структура систем извлечения информации и систем обработки информации, рассматриваются типовые задачи анализа данных в системах обработки информации и базовые подходы для их решения. Представлены методы и алгоритмы, используемые при решении задач оценивания, регрессии и фильтрации, распознавания и кластеризации образов. Рассматриваются классические и современные реализации указанных алгоритмов в рамках статистического и детерминистского подходов. В книге и на сайте издательства приводятся примеры построения компьютерных моделей в среде MATLAB, представляющих программную реализацию алгоритмов анализа данных.
  • А. Б. Шипунов, Е. М. Балдин, П. А. Волкова, А. И. Коробейников, С. А. Назарова, С. В. Петров, В. Г. Суфиянов. Наглядная статистика. Используем R!
    Наглядная статистика. Используем R!
    А. Б. Шипунов, Е. М. Балдин, П. А. Волкова, А. И. Коробейников, С. А. Назарова, С. В. Петров, В. Г. Суфиянов
    Если вам необходима статистическая обработка данных для курсовой, диплома, статьи или диссертации; вы хотите лучше понимать результаты тех статистических методов, которые применяете; вы устали от того, что программы анализа данных не способны выполнить нестандартные задачи; вам необходимо перегруппировать ваши данные, но жаль тратить на это часы ручного труда; вам нужно освоить самые современные методы, еще не нашедшие отражения в большинстве статистических пакетов, то эта книга - для вас! Изложение построено на базе самого современного программного обеспечения - статистической среды R, которая принадлежит к числу наиболее динамически развивающихся программ в своем классе. Освоив R, вы сможете: полностью автоматизировать свою работу; запускать статистическую обработку прямо из текста документа; получать графики высокого качества и сохранить их в переносимых графических форматах; в любой момент повторить ваш анализ (например, если поменялись...
  • Эрец Эйден, Жан-Батист Мишель. Неизведанная территория. Как "большие данные" помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры
    Неизведанная территория. Как "большие данные" помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры
    Эрец Эйден, Жан-Батист Мишель
    Насколько велики на самом деле "большие данные" - огромные массивы информации, о которых так много говорят в последнее время? Вот наглядный пример: если выписать в линейку все цифры 0 и 1, из которых состоит один терабайт информации (вполне обычная емкость для современного жесткого диска), то цепочка цифр окажется в 50 раз длиннее, чем расстояние от Земли до Сатурна! И тем не менее, на "большие данные" вполне можно взглянуть в человеческом измерении. Эрец Эйден и Жан-Батист Мишель - лингвисты и компьютерные гении, создатели сервиса Google Ngram Viewer и термина "культуромика", показывают, каким образом анализ "больших данных" помогает исследовать трудные проблемы языка, культуры и истории.
  • Дэви Силен, Арно Мейсман, Мохамед Али. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных
    Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных
    Дэви Силен, Арно Мейсман, Мохамед Али
    Data Science - это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python. Обработка и анализ данных - одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.
  • Дмитрий Храмов. Сбор данных в Интернете на языке R
    Сбор данных в Интернете на языке R
    Дмитрий Храмов
    Всё, что регистрирует человек и созданные им машины, может считаться данными. Фиксируя новое и переводя архивы в цифровую форму, мы с каждым днём производим всё больше данных. Но гораздо чаше случается так, что данные разбросаны по всемирной сети па многочисленных страницах онлайновых магазинов, заметках в социальных сетях, логах серверов и т. п. Прежде чем начать работать с такими данными, их необходимо собрать и сохранить в пригодном для анализа виде. Решению этих вопросов и посвящена данная книга. Основной материал книги разделён на две части. В первой части дано краткое введение в R - описание среды разработки, языка и основных пакетов-расширений. Вторая часть посвящена непосредственно сбору данных: работе с открытыми данными, извлечению данных из веб-страниц и из социальных сетей. Также рассмотрены необходимые технические вопросы: протокол HTTP, функции импорта данных различных форматов и регулярные выражения. Завершается рассказ созданием карт на основе собранных данных. ...
  • Р. Митчелл. Скрапинг веб-сайтов с помощью Python
    Скрапинг веб-сайтов с помощью Python
    Р. Митчелл
    Изучите методы скрапинга и краулинга веб-сайтов, чтобы получить доступ к неограниченному объему данных в любом уголке Интернета в любом формате. С помощью этого практического руководства вы узнаете, как использовать скрипты Python и веб-API, чтобы одновременно собрать и обработать данные с тысяч или даже миллионов веб-страниц. Идеально подходящая для программистов, специалистов по безопасности и веб-администраторов, знакомых с языком Python, эта книга знакомит не только с основными принципами работы веб-скраперов, но и углубляется в более сложные темы, такие как анализ сырых данных или использование скраперов для тестирования интерфейса веб-сайта. Примеры программного кода, приведенные в книге, помогут разобраться в этих принципах на практике.
  • С. Э. Мастицкий, В. К. Шитиков. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R
    Статистический анализ и визуализация данных с помощью R
    С. Э. Мастицкий, В. К. Шитиков
    Сегодня язык R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода па языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов в блоге "R: Анализ и визуализация данных". Книга адресована студентам, аспирантам, а также молодым и состоявшимся ученым, желающим освоить классические и современные методы анализа данных с использованием языка R.

© 2017 books.iqbuy.ru