Вольф, Юрген Школа литературного и сценарного мастерства: От замысла до результата: рассказы, романы, статьи, нонфикшн, сценарии, новые медиа [Электронный ресурс] / Вольф Юрген. - Москва : Альпина нон-фикшн, 2019. - 432 с. - ISBN 978-5-91671-439-5 : Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): генератор сюжетов -- искусство повествования -- литературное мастерство -- литературный проект -- метод визуализации -- сценарное мастерство -- увлекательный сюжет -- школа мастерства -- яркий образ Аннотация: Бывало ли у вас желание написать книгу, короткий рассказ или пьесу, но вы не знали, с чего начать? А может быть, вы не уверены, что сможете придумать захватывающий сюжет и ярких персонажей? Что бы ни останавливало вас в стремлении стать писателем, «Школа литературного мастерства» разрешит ваши сомнения. Классическое пособие Юргена Вольфа рассказывает не только об искусстве повествования, но и о том, как организовать свое время и довести дело до конца, как побороть нерешительность и превратить своего внутреннего критика в конструктивного советчика. Книга представляет собой переработанное и дополненное издание книги «Школа литературного мастерства» и включает актуальную информацию о социальных медиа и электронных книгах, а также новый раздел с практическими рекомендациями по самым разным литературным проектам. Доп.точки доступа: Вердин, Д. \пер.\; Пискотина, Р. \пер.\ Свободных экз. нет |
Чубукова, И. А. Data Mining [Электронный ресурс] : учебное пособие / Чубукова И. А. - Москва, Саратов : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 469 с. - ISBN 978-5-4497-0289-0 : Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): data mining -- анализ данных -- байесовская классификация -- дерево решений -- карта кохонена -- кластерный анализ -- консалтинг -- метод визуализации -- нейронная сеть -- самоорганизующаяся карта Аннотация: Учебное пособие знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования. Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использующего технологию Data Mining. Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP.Обсуждается процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining. Подробно рассматриваются этапы этого процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности. Свободных экз. нет |