анализ данных

Рассмотрены математические основы анализа вычислительной сложности алгоритмов, типовые структуры данных для представления множеств: массивы и динамические списковые структуры, стеки, очереди и деревья. Приведены методы решения комбинаторных задач и основные способы сокращения перебора, задачи поиска, сортировки и алгоритмы на графах.

MATLAB (сокращение от англ. «Matrix Laboratory») — пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноимённый язык программирования, используемый в этом пакете. Скачав на cwer.ru MATLAB, созданный компанией MathWorks, вы сможете легко производить матричные вычисления, визуализировать математические функции и экспериментальные данные, реализовывать вычислительные алгоритмы, конструировать графический интерфейс пользователя для решения специфических задач, а также через специальные интерфейсы взаимодействовать с другими языками программирования и программами.

В учебном пособии излагаются материалы дисциплин, непосредственно связанных с технологиями анализа данных, например «Компьютерный анализ», «Большие данные», «Слияние данных» и т.п., профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального образования «Прикладная математика и информатика», «Информационные системы» и «Организация и технология защиты информации».

Amped Five – экспертное программное обеспечение для повышения качества видеозаписей и изображений. Непревзойденные возможности по анализу и обработке данных позволяют экспертам решать нестандартные задачи по извлечению информации из цифровых изображений и видео файлов.

Lansweeper - программа для анализа различных параметров находящихся в сети компьютеров. Программа интегрируется в Active Directory, позволяет выводить собранную информацию через web-интерфейс или собственные запросы, хранит информацию в базе sql-сервера. Не требует установки клиентской части на компьютеры пользователей (достаточно, чтобы компьютеры находились в пределах одного домена).

«Основы больших данных» обеспечивают прагматичное и серьезное введение в область больших данных. Популярный ИТ-автор Томас Эрл и его команда четко объясняют ключевые концепции, теорию и терминологию Big Data, а также фундаментальные технологии и методы. Весь охват материала книги поддерживается примерами из практики и многочисленными простыми диаграммами.

Если вы хотите использовать Power BI или Excel для анализа данных, реальные примеры из этой книги позволят вам иначе посмотреть на свои отчеты. С правильно спроектированной моделью данных ответы на все вопросы будут предельно простыми!

Статистика играла ключевую роль в научном познании мира на протяжении веков, а в эпоху больших данных базовое понимание этой дисциплины и статистическая грамотность становятся критически важными. Дэвид Шпигельхалтер приглашает вас в не обремененное техническими деталями увлекательное знакомство с теорией и практикой статистики.

Учебно-методическое пособие включает материалы для подготовки к практическим занятиям и самостоятельной работе по теме «Методы и технологии обработки больших данных». Представлены возможности методов и технологий больших данных в задачах обработки информации, дан список вопросов для самоконтроля.

В методическом пособии предлагаются новые дидактические средств, ставящие целью решение проблем современного образования в условиях применения ресурсов искусственного интеллекта, которые существенно меняют образовательные процессы и трансформируют образовательную среду.

Lansweeper - программа для анализа различных параметров находящихся в сети компьютеров. Программа интегрируется в Active Directory, позволяет выводить собранную информацию через web-интерфейс или собственные запросы, хранит информацию в базе sql-сервера. Не требует установки клиентской части на компьютеры пользователей (достаточно, чтобы компьютеры находились в пределах одного домена).

В учебном пособии представлены основные положения и типовые решения по конструированию, созданию сложных структур данных (линейных и древовидных), необходимость в которых возникает при решении различных практических задач. Также даны классические алгоритмы обработки данных (сортировка и поиск), приведены примеры работы этих алгоритмов, что позволяет получить практические навыки по использованию основных алгоритмов обработки данных.

Учебное пособие знакомит читателей с историей искусственного интеллекта, моделями представления знаний, экспертными системами и нейронными сетями. Описаны основные направления и методы, применяемые при анализе, разработке и реализации интеллектуальных систем.

Существует большое количество инструментов для автоматической очистки компьютера, но ни один из них не способен освободить значительный объем. В первую очередь потому, что удаляются достаточно небольшие данные в системе, которые со временем появятся снова. Но есть способ ручной очистки, который освободит в разы больше места на длительный срок. Представляем вашему вниманию Files Inspector. Эта утилита работает не с системными файлами, а с вашими файлами и папками. Она позволяет наглядно увидеть, чем именно заняты носители вашего компьютера. Фотографии, документы, фильмы, музыка и многое другое. Все это можно наглядной увидеть в утилите и при необходимости удалить ненужное.

Учебное пособие содержит введение, постановку задачи к курсовой работе, задания на выполнение, сведения о математических пакетах, необходимые для выполнения курсовой работы, методические рекомендации по выполнению заданий, дидактический материал, требования к оформлению пояснительной записки курсовой работы, контрольные вопросы к защите работы, заключение и список используемых источников.

Многотомная работа посвящена систематическому изложению общих формализмов, математических моделей и алгоритмических методов, которые могут быть исспользуемы при моделировании и исследованиях математических моделей объектов искусственного интеллекта. Развиваются представления и методы решения, основанные на теориях эвристического поиска и автоматическом доказательстве теорем, а также процедуральные методы, базирующиеся на классе проблемно-ориентированных языков, сочетающих свойства языков программирования и автоматических решателей задач отображения искусственного интеллекта различными математическими средствами. В работе излагаются основы теории отображения искусственного интеллекта такими математическими средствами как: множества, отношения, поверхности, пространства, алгебраические системы, матрицы, графы, математическая логика и др.

Глубокое обучение предоставляет средства для выявления шаблонов в данных, лежащих в основе онлайновых операций, медицине, исследованиях, социальных сетях и во многих элементах повседневной жизни. В этой книге предоставлена вся информация, необходимая для устранения загадочности этой темы, а также описаны все основные технологии, связанные с ней. Вскоре вы сможете разобраться в весьма запутанных алгоритмах и найдете простую и безопасную среду для экспериментов с глубоким обучением.

ManicTime автоматически собирает данные о том, что делает пользователь за компьютером. Таким образом можно отслеживать, какими программами и в течение какого времени пользовались. Вся информация наглядно представлена в виде диаграмм. Все данные хранятся в локальной базе компьютера. Можно видеть не только показания приложений, но и общее время, проведенное за компьютером — в день, в неделю, в месяц, в год. Это помогает видеть насколько эффективно (или не очень) использовалось время, проведенное за вашим ПК.

Начните работу с Apache Flink, фреймворком с открытым исходным кодом, на котором основаны многие крупнейшие в мире системы для обработки потоковых данных. В данной книге вы изучите фундаментальные понятия параллельной потоковой обработки и узнаете, чем эта технология отличается от традиционной пакетной обработки данных. Ф. Уэске и В.Калаври, занятые в проекте Apache Flink с первых дней, покажут вам, как создавать масштабируемые потоковые приложения с помощью API Flink DataStream, а также непрерывно выполнять и поддерживать эти приложения в операционных средах.

Lansweeper - программа для анализа различных параметров находящихся в сети компьютеров. Программа интегрируется в Active Directory, позволяет выводить собранную информацию через web-интерфейс или собственные запросы, хранит информацию в базе sql-сервера. Не требует установки клиентской части на компьютеры пользователей (достаточно, чтобы компьютеры находились в пределах одного домена).