Показать виджеты
Скрыть виджеты
Горячая линия
27 апреля 2024 активны на платформе
54 120 -54
Преподавателей
588 551 -653
Студент
Версия для слабовидящих

Корзина

Позиций
Стоимость 0
Перейти в корзину
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить все преимущества платформы Юрайт!

Базовые методы анализа данных

  • Скопировать в буфер библиографическое описание
    Миркин, Б. Г.  Базовые методы анализа данных : учебник и практикум для вузов / Б. Г. Миркин. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 303 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-18842-4. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/551786 (дата обращения: 27.04.2024).
  • Добавить в избранное
2-е изд., пер. и доп. Учебник и практикум для вузов
  • Курс с экзаменом
2024
Страниц 303
Обложка Твердая
Гриф Гриф УМО ВО
ISBN 978-5-534-18842-4
Библиографическое описание
Миркин, Б. Г.  Базовые методы анализа данных : учебник и практикум для вузов / Б. Г. Миркин. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 303 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-18842-4. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/551786 (дата обращения: 27.04.2024).
Дисциплины
Рекламное дело , Анализ данных , Методы анализа данных и естественно-языковых текстов , Анализ процессов: обработка и анализ данных в действии , Количественные методы анализа данных , Основные методы анализа данных , Многомерный анализ данных , Статистическая обработка и анализ данных , Введение в анализ данных и исследование операций , Введение в анализ данных исследование операций , Методы анализа и обработки данных , Технологии анализа и обработки данных , Машинное обучение и анализ данных , Анализ данных и машинное обучение , Интеллектуальные методы анализа данных , Методы обработки и анализа данных , Современные технологии анализа данных , Анализ данных на ПК , Методы анализа данных , Статистические методы анализа данных , Методы и алгоритмы анализа данных , Анализ и интерпретация данных , Теория измерений и анализ данных , Методы анализа больших данных , Математические основы анализа данных , Методы и средства анализа данных , Методы и технологии анализа данных , Статистические методы обработки и анализа данных , Методы обработки и анализа данных в системах , Введение в анализ данных , Технологии анализа данных , Компьютерный анализ данных , Математические методы анализа данных , Методы и технологии сбора и анализа данных , Введение в анализ данных и машинное , Обработка и анализ данных , Технология анализа данных , Компьютерные системы обработки и анализа данных , Основы анализа данных , Современные методы анализа , Алгоритмы анализа данных , Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами , Компьютерные вычисления и анализ данных , Математические методы и модели анализа данных и процессов , Теоретические основы современных методов анализа , Введение в анализ данных и машинное обучение , Геометрические методы анализа данных , Методы анализа данных и распознавания , Корреляционный, регрессионный и трендовый анализ данных , Введение в искусственный интеллект и анализ больших данных , Модели и методы анализа больших данных , Модели представления и анализа данных , Компьютерные методы анализа данных и прогнозирования , Основные задачи и методы анализа данных , Технологии обработки и анализа данных , Цифровые методы анализа данных , Методы анализа данных в научных исследованиях , Оперативный анализ данных , Вероятностные методы анализа данных , Методы и модели многомерного анализа данных , Современные инструменты анализа данных , Современные методы анализа данных , Компьютерные методы анализа данных , Методы систематизации и анализа данных , Оптимизация и анализ данных
Показать все

Анализ данных предмет, порожденный компьютерной революцией, приведшей к накоплению огромного количества данных о всевозможных совокупностях объектов, таких как страны и регионы, веб-сайты и теннисные турниры, работодатели и работники, товары и их производители. В отличие от классической математической статистики, анализ данных не пытается непосредственно вывести свойства окружающего мира, исходя из специально собранных данных, а ориентирован на отыскание каких-либо паттернов, структур, закономерностей в тех данных, какие есть. Основная цель анализа данных — обогащение теоретических представлений в той области науки или практики, к которой относятся данные (извлечение и порождение знаний). Исходя из того, что теоретическое знание выражается, прежде всего, через понятия и утверждения об их связи, а понятия выражаются признаками, основное внимание уделяется двум базовым задачам анализа данных. Это суммаризация (агрегирование или порождение признаков) и коррелирование (исследование связей между признаками). Изложение содержит большое количество примеров применения рассматриваемых понятий к анализу реальных данных. Учебник предназначен, прежде всего, для использования в обучении студентов бакалавриата и магистратуры инженерно-технических специальностей, однако он может использоваться и как пособие для самостоятельного изучения.

Оплаченный доступ к контенту предоставляется только на платформе, а также онлайн и офлайн в мобильном приложении
Скачивание контента в PDF недоступно
Узнать цены для учебных заведений
53 учебных заведения выбрали эту книгу
Подписка от 349 ₽/мес.
Эта книга и более
10 842 других учебников и
курсов будут доступны при покупке личной подписки