Сузи, Р. А. Язык программирования Python [Электронный ресурс] : учебное пособие / Сузи Р. А. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 350 с. - ISBN 978-5-4497-0705-5 : Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): база данных -- интерпретатор python -- многопоточное вычисление -- объектно-ориентированное программирование -- разработка web-приложения -- сетевое приложение -- событийно-управляемая программа -- функциональное программирование -- язык python -- язык программирования Аннотация: В учебном пособии изучается язык программирования Python, его основные библиотеки и некоторые приложения. Издание посвящено одному из бурно развивающихся и популярных в настоящее время сценарных языков программирования — Python. Язык Python позволяет быстро создавать как прототипы программных систем, так и сами программные системы, помогает в интеграции программного обеспечения для решения производственных задач. Python имеет богатую стандартную библиотеку и большое количество модулей расширения практически для всех нужд отрасли информационных технологий. Благодаря ясному синтаксису изучение языка не составляет большой проблемы. Написанные на нем программы получаются структурированными по форме, и в них легко проследить логику работы. На примере языка Python рассматриваются такие важные понятия как: объектно-ориентированное программирование, функциональное программирование, событийно-управляемые программы (GUI-приложения), форматы представления данных (Unicode, XML и т.п.). Возможность диалогового режима работы интерпретатора Python позволяет существенно сократить время изучения самого языка и перейти к решению задач в соответствующих предметных областях. Python свободно доступен для многих платформ, а написанные на нем программы обычно переносимы между платформами без изменений. Это обстоятельство позволяет применять для изучения языка любую имеющуюся аппаратную платформу. Свободных экз. нет |
Шелудько, В. М. Основы программирования на языке высокого уровня Python [Электронный ресурс] : учебное пособие / Шелудько В. М. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2017. - 146 с. - ISBN 978-5-9275-2649-9 : Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): высокий уровень -- интерактивная оболочка -- интерпретатор языка -- оператор ветвления -- оператор присваивания -- оператор цикла -- синтаксис языка -- структура программы -- язык python -- язык программирования Аннотация: В учебном пособии рассматриваются стандартные процедуры, методы и приемы языка высокого уровня Python, необходимые для решения задач защиты информации. Дается представление об основных операторах и конструкциях языка. Большое количество наглядных примеров позволит освоить основные принципы составления программ на языке Python. Даются рекомендации по выбору обучающей литературы. Учебное пособие по дисциплине «Программирование на языках высокого уровня в задачах защиты информации» предназначено для студентов 1-2 курсов, обучающихся по направлению специалитета 10.05.03 «Информационная безопасность автоматизированных систем». Свободных экз. нет |
Программные системы статистического анализа. Обнаружение закономерностей в данных с использованием системы R и языка Python [Электронный ресурс] : учебное пособие / Волкова В. М. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2017. - 74 с. - ISBN 978-5-7782-3183-2 : Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): анализ данных -- корреляционный анализ -- модель регрессии -- программная система -- регрессионный анализ -- система r -- статистический анализ -- факторный анализ -- язык python Аннотация: Рассмотрены методы анализа данных в той последовательности, как они должны применяться при использовании анализа данных на практике: методы, использующиеся при предварительном анализе данных, при проверке статистических гипотез о нормальности, об однородности средних, о независимости, об однородности дисперсий, о незначимости коэффициента корреляции, методы построения моделей регрессии, проверки на адекватность полученной модели, оценки качества модели и ее способности давать точный прогноз. Приводится информация о функциях, представленных в системе R и библиотеках и пакетах, реализованных средствами языка программирования Python. Учебное пособие может быть полезно также всем, интересующимся методами статистического анализа данных и современными программными средствами, позволяющими осуществлять анализ данных на профессиональном уровне. Доп.точки доступа: Волкова, В. М.; Семёнова, М. А.; Четвертакова, Е. С.; Вожов, С. С. Свободных экз. нет |
Шелудько, В. М. Язык программирования высокого уровня Python. Функции, структуры данных, дополнительные модули [Электронный ресурс] : учебное пособие / Шелудько В. М. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2017. - 107 с. - ISBN 978-5-9275-2648-2 : Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): аргумент функции -- защита информации -- модуль random -- модуль re -- объектно-ориентированное программирование -- процедурное программирование -- структура данных -- язык python -- язык питон -- язык программирования Аннотация: В учебном пособии рассматриваются принципы разработки пользовательских процедур, структур данных и модулей на языке высокого уровня Python. Дается краткое описание основных модулей языка. Большое количество наглядных примеров позволит освоить основные принципы составления программ на языке Python. Свободных экз. нет |
Глебов, В. И. Практикум по математической статистике. Проверка гипотез с использованием Excel, MatCalc, R и Python [Электронный ресурс] : учебное пособие / Глебов В. И. - Москва : Прометей, 2019. - 86 с. - ISBN 978-5-907100-66-4 : Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): matcalc -- использование excel -- критерий случайности -- критерий согласия -- математическая статистика -- параметрическая гипотеза -- проверка гипотезы -- статистическое распределение -- язык python -- язык r Аннотация: В пособии приведено около 100 задач, посвященных проверке статистических гипотез. Представлены темы: 1) общие свойства (статистика критерия, мощность критерия, P-значение); 2) критерии случайности, независимости, однородности; 3) критерии согласия (простые гипотезы); 4) критерии согласия (сложные гипотезы); 5) параметрические гипотезы. Разобраны примеры решения задач проверки гипотез. При решении примеров использовалась среда Excel, языки MatCalc [1, 6], R [3] и Python [4]. Пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлениям «Экономика», «Менеджмент» и др. Доп.точки доступа: Криволапов, С. Я. Свободных экз. нет |