Фундаментальная библиотека ФГБОУ ВО СПХФУ Минздрава России

Версия для слабовидящих: Вкл Выкл Изображения: Вкл Выкл Размер шрифта: A A A Цветовая схема: A A A A

Главная

ИРБИС64+

Упрощенный режим

Описание

Базы данных

ЭБС IPRBooks- результаты поиска

Вид поиска

Электронный каталог

Картотека журнальных статей

Систематический имидж-каталог

Авторефераты диссертаций

Учебники и учебно-методические пособия СПХФУ

ЭБС IPRBooks

ЭБС Консультант студента

ЭБС Юрайт

Диссертации, защищенные в СПХФУ

Журнальный фонд СПХФУ

Библиотечный фонд техникума

ВКР

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Воронов, В. И.$<.>)

Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 61463
Автор(ы) : Воронова Л. И., Воронов В. И.
Заглавие : Big Data. Методы и средства анализа : Учебное пособие
Выходные данные : Москва: Московский технический университет связи и информатики, 2016
Колич.характеристики :33 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
Цена : Б.ц.
УДК : 00
ББК : 32.97
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): бд--интеллектуальный анализ--метод--программное средство
Аннотация: В учебном пособии «Big Data. Методы и средства анализа» рассмотрены вопросы применения методов интеллектуального анализа данных (Data Mining) к большим объемам данных (Data Warehouse). Проанализированы соответствующие программно-инструментальные средства, в том числе технологии известные как «NoSQL» базы данных - решения альтернативные реляционным базам данных.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 81324
Автор(ы) : Воронов В. И., Воронова Л. И., Усачев В. А.
Заглавие : Data Mining - технологии обработки больших данных : Учебное пособие
Выходные данные : Москва: Московский технический университет связи и информатики, 2018
Колич.характеристики :47 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
Цена : Б.ц.
УДК : 004.62
ББК : 32.97
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): данные--информатика--обработка данных--программное средство
Аннотация: Учебное пособие «Data Mining - технологии обработки больших данных» предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре МТУСИ по направлению подготовки 27.04.04 – Управление в технических системах (профиль «Интеллектуальный анализ данных») и 15.04.04 - Автоматизация технологических процессов и производств (профиль «Интеллектуальные автоматизированные информационные системы управления»). Содержание учебного пособия соответствует основным вопросам, рассматриваемым в дисциплинах «Big Data. Методы и средства анализа», «Интеллектуальные базы и хранилища данных». Цель учебного пособия – ознакомление магистрантов с современными методами и средствами анализа больших данных, с акцентом на практическое освоение возможностей такого инструментария как Cloudera, MapReduce Hadoop. В качестве программных средств используется среда разработки виртуальной машины «Cloudera Udacity Training». Каждую конкретную задачу моделирования предлагается решить с помощью определенных методов и алгоритмов, затем проанализировать полученные результаты и сделать выводы.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 81325
Автор(ы) : Воронова Л. И., Воронов В. И.
Заглавие : Machine Learning: регрессионные методы интеллектуального анализа данных : Учебное пособие
Выходные данные : Москва: Московский технический университет связи и информатики, 2018
Колич.характеристики :82 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
Цена : Б.ц.
УДК : 004.62
ББК : 32.97
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): данные--информатика--обработка данных--программное средство
Аннотация: Данное учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре по направлению подготовки 27.04.04 – Управление в технических системах. Магистерская программа: «Интеллектуальный анализ данных в технических системах». Содержание учебного пособия соответствует основным вопросам, рассматриваемым в курсе «Machine Learning. Обучающиеся технические системы». Цель учебного пособия – ознакомление магистрантов с современными методами интеллектуального анализа данных, основанными на регрессионных подходах широко применяемых при машинном обучении и приобретение ими компетенций разработки и прототипирования обучающихся систем управления. В качестве программных средств используются среда моделирования OCTAVE или MATLAB. Каждую конкретную задачу моделирования предлагается решить с помощью определенных методов и алгоритмов, затем проанализировать полученные результаты и сделать выводы.
(для доступа требуется авторизация)

Тематический навигатор

Статистика обращений

Статистика за 04.07.2024
Число запросов	0
Число посетителей	0
Число заказов	0

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)