Поиск по основным рубрикам каталога
Рубрика: Вычислительная техника. Программирование
Вернуться к списку рубрик
Найдено изданий: 105
 |
Агальцов В. П., Распределенные и удаленные базы данных. Базы данных Кн. 2 — печ. 2017
Теоретические основы построения структуры базы данных подробно изложены в книге первой, но в этой книге изложена методика автоматизированного построения базы данных с использованием утилиты ERwin. Во второй книге учебника "Базы данных" рассмотрена проблема создания удаленных баз данных, построенных как в двухзвенной, так ив трехзвенной архитектуре "Клиент - Сервер". Начиная с изучения теории удаленного доступа к данным, подробно рассматривается построение серверной части и клиентской части приложения. За основу выбрана система управления базами данных Interbase, и все примеры выполнены в этой СУБД. В последних главах рассмотрена проблема работы с базой данных многих пользователей, которым назначаются различные привилегии и права доступа к данным. Учебный материал изложен в наиболее удобной и логичной для изучения последовательности. Плавный переход от одной главы к другой главе позволяет проектировать базу данных с постепенным ее усложнением за счет добавления новых функций и возможностей. Каждая глава снабжена большим количеством примеров и контрольными вопросами для самоподготовки. Учебник предназначен для студентов высших учебных заведений, обучающихся по группе специальностей "Информатика и вычислительная техника", а также может быть рекомендован для студентов средних специальных учебных заведений соответствующих специальностей.
Подробная информация
|
 |
Колесниченко О. Ю., Data Science (наука о данных) в становлении информационного общества. учебное пособие — 2021
Книга посвящена науке о данных (Data Science) и предназначена для широкого круга читателей, особенно она будет полезной для обучающихся по направлению подготовки «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере». Кратко описана история появления новой науки, даны основные понятия, связанные с хранением информации, Большими данными, системами счисления, научными парадигмами. Показаны этапы становления кибернетики и моделирования в гуманитарных науках, рассмотрены подходы к кибернетическому моделированию в медицине. Дана базовая информация о суперкомпьютере и квантовом компьютере. Сформулировано определение науки о данных, представлен прогноз ее развития в будущем. Книга может служить учебным пособием для студентов высших учебных заведений и будет интересна обучающимся по разным техническим и гуманитарным направлениям подготовки. Также книга рекомендована аспирантам, молодым ученым, исследователям в области применения новых цифровых технологий, специалистам и руководителям организаций в рамках цифровой экономики.
Подробная информация
|
 |
Келлехер Д., Наука о данных. базовый курс — 2020
Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом.Книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем.«Наука о данных» уже переведена на японский, корейский и китайский языки.
Подробная информация
|
 |
Стружкин Н. П., Базы данных: проектирование. практикум. учебное пособие для вузов — 2020 (Бакалавр. Академический курс) (УМО ВО рекомендует)
В учебном пособии рассматривается практическое применение теоретических основ разработки и реализации баз данных. Данное издание является практикумом к одноименному учебнику авторов. Книга позволяет приобрести практические навыки создания модели базы данных, готовой к внедрению в информационную систему в качестве физической базы данных. В учебном пособии методические материалы представляется набором тестовых заданий, примером заданий для наработки практических навыков и закрепления теоретических знаний, а также творческих заданий по закреплению сведений об особенностях построения и работы баз данных.
Подробная информация
|
 |
Полищук Ю. В., Базы данных и их безопасность. учебное пособие. для студентов образовательных организаций высшего образования, обучающихся по специальности 10.05.03 "Информационная безопасность автоматизированных систем" — 2020 (Высшее образование. Специалитет)
Учебное пособие посвящено вопросам реализации реляционных баз данных. Его целью является освоение базовых принципов проектирования, реализации, сопровождения и обеспечения информационной безопасности баз данных. В состав пособия включены задания для лабораторных работ, контрольные вопросы и тесты для самопроверки.
Подробная информация
|
![Панкратова Е. В., Анализ данных в программе SPSS для начинающих социологов. [учебное пособие] — 2020](/searchcat/covers/RGUB-BIBL-0000886995.jpg) |
Панкратова Е. В., Анализ данных в программе SPSS для начинающих социологов. [учебное пособие] — 2020
В учебном пособии рассмотрены основы статистического, регрессионного, кластерного и факторного анализа. На примерах доступно и подробно представлено решение основных задач обработки данных в пакете SPSS. Даны рекомендации по построению таблиц и рисунков, правила написания отчета о социологическом исследовании. Издание адресовано студентам, аспирантам, проходящим обучение по направлению подготовки «Социология», а также практикующим социологам и специалистам, которые в своей профессиональной деятельности имеют дело с интерпретацией результатов социологических исследований, всем, кто интересуется проблемами анализа данных в программе SPSS.
Подробная информация
|
 |
Агальцов В. П., Локальные базы данных. Базы данных Кн. 1 — 2020
В предлагаемом учебнике рассмотрена проблема создания приложения локальной базы данных. Начиная с изучения теоретических основ построения базы данных, которые органично переходят в этапы проектирования, студент подходит к изучению практических приемов реализации базы данных в среде Delphi 7. Учебный материал изложен в наиболее удобной и логичной для изучения последовательности. Плавный переход от одной главы к другой главе позволяет проектировать базу данных с постепенным ее усложнением за счет добавления новых функций и возможностей. Каждая глава снабжена большим количеством примеров и контрольными вопросами для самоподготовки. Учебник предназначен для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 230100 "Информатика и вычислительная техника", а также может быть рекомендован для студентов средних специальных учебных заведений соответствующих специальностей
Подробная информация
|
 |
Нархид Н., Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных — 2020 (Бестселлеры O`Reilly)
При работе любого enterprise-приложения образуются данные: это файлы логов, метрики, информация об активности пользователей, исходящие сообщения и т.п. Правильные манипуляции над всеми этими данными не менее важны, чем сами данные. Если вы — архитектор, разработчик или выпускающий инженер, желающий решать подобные проблемы, но вы пока не знакомы с Apache Kafka, то именно из этой замечательной книги вы узнаете, как работать с этой свободной потоковой платформой, позволяющей обрабатывать очереди данных в реальном времени.
Подробная информация
|
 |
Стасышин В. М., Базы данных: технологии доступа. учебное пособие для академического бакалавриата — 2020 (Высшее образование)
В учебном пособии рассмотрены технологии доступа к базам данных современных СУБД. В нем представлены языковые и программные средства различных способов доступа к базам данных, приведена справочная информация, необходимая для написания программ. Приложения, расположенные в конце книги, позволят студентам лучше усвоить материалы пособия.
Подробная информация
|
 |
Маркин А.В., . Программирование на SQL Ч. 2
Подробно рассмотрены основные синтаксические конструкции языка структурированных запросов SQL, применяемые при декларативном и процедурном программировании для современных систем управления реляционными базами данных Firebird, Microsoft SQL Server и Oracle Database. Теоретический материал в достаточном объеме проиллюстрирован примерами запросов и скриптов для учебной базы данных, являющейся упрощенной моделью базы данных реальной информационной системы. Разработанные автором дополнительные интернет-ресурсы позволяют читателю самостоятельно приобрести практические навыки программирования на SQL, а также проверить полученные теоретические знания, выполнив оригинальный лабораторный практикум и пройдя тестирование по всем разделам учебника.Содержание учебника соответствует актуальным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.
Подробная информация
|
 |
Силен Д., Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных — 2020
Data Science - это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python. Обработка и анализ данных - одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.
Подробная информация
|
 |
Ын А., Теоретический минимум по Big Data. всё, что нужно знать о больших данных — 2020 (Библиотека программиста)
Сегодня Big Data - это большой бизнес. Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Не важно кто вы - деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, - "Теоретический минимум по Big Data" позволит разобраться в основах новой и стремительно развивающейся отрасли обработки больших данных.
Подробная информация
|
 |
Миллер Дж. Д., Внедрение Splunk 7 — 2019
Splunk - ведущая платформа, реализующая эффективные методологии поиска, мониторинга и анализа больших данных с постоянно растущим объемом. Эта книга позволит вам реализовать новые услуги и использовать их для быстрой и эффективной обработки машинных данных. Вы познакомитесь со всеми возможностями и улучшениями в Splunk 7, включая новые модули Splunk Cloud и Machine Learning Toolkit. Научитесь эффективно использовать поисковые запросы и метасимволы, а также работать с полями и расширениями диаграмм. Узнаете, как создавать модель данных, еще больше ускоряющих поиск. Рассмотрите язык XML определения дашбордов, приемы работы с приложениями, настройкой и расширениями Splunk. К концу книги вы получите рекомендации и советы, которые помогут вам эффективно внедрить Splunk
Подробная информация
|
 |
Джуба С., Изучаем PostgreSQL 10 — 2019
Прочитав книгу, вы будете хорошо понимать основы PostgreSQL 10 и обладать навыками, необходимыми для разработки эффективных решений с примене]нием этой базы данных. С той или иной степенью полноты книга охватывает практически все вопросы, с которыми встречается разработчик и администра]тор, начинающий профессионально работать с данной СУБД. Издание рекомендовано ведущими разработчиками PostgreSQL в России, оно будет полезно как начинающим разработчикам, так и действующим администра]торам этой СУБД.
Подробная информация
|
 |
Ын А., Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных — 2019 (Библиотека программиста)
Сегодня Big Data - это большой бизнес. Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Не важно кто вы - деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, - "Теоретический минимум по Big Data" позволит разобраться в основах новой и стремительно развивающейся отрасли обработки больших данных.
Подробная информация
|
 |
Сенько А., Работа с BigData в облаках. обработка и хранение данных с примерами из Microsoft Azure — 2019 (Для профессионалов)
Перед вами - первая исходно русскоязычная книга, в которой на реальных примерах рассматриваются секреты обработки больших данных (Big Data) в облаках. Основное внимание уделено решениям Microsoft Azure и AWS. Рассматриваются все этапы работы - получение данных, подготовленных для обработки в облаке, использование облачных хранилищ, облачных инструментов анализа данных. Особое внимание уделено службам SAAS, продемонстрированы преимущества облачных технологий по сравнению с решениями, развернутыми на выделенных серверах или в виртуальных машинах. Книга рассчитана на широкую аудиторию и послужит превосходным ресурсом для освоения Azure, Docker и других незаменимых технологий, без которых немыслим современный энтерпрайз/
Подробная информация
|
 |
Хейдт М., Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python — 2019
Библиотека pandas - популярный пакет для анализа и обработки данных на языке Python.Он предлагает эффективные,быстрые, высокопроизводительные структуры данных, которые позволяют существенно упростить работу.Данная книга познакомит вас с обширным набором инструментов, предлагаемых библиотекой pandas, - начиная с обзора загрузки данных с удаленных источников, выполнения численного и статистического анализа, индексации, агрегации и заканчивая визуализацией данных и анализом финансовой информации.
Подробная информация
|
 |
Лэм Ч., Hadoop в действии — 2019
Обработка больших массивов данных с помощью традиционных СУБД может оказаться трудным делом. Apache Hadoop - это каркас для разработки приложений, предназначенных для выполнения в распределённом кластере, без применения SQL. Такие приложения прекрасно масштабируются и могут обрабатывать гигантские массивы данных.Для чтения книги требуется знание основ языка Java. Некоторое знакомство с математической статистикой поможет разобраться в более сложных примерах.
Подробная информация
|
 |
MySQL 8 для больших данных. эффективная обработка данных с помощью MySQL 8, Hadoop, NoSQLAPI и других инструментов для больших данных — 2018
В этой книге вы познакомитесь с тем, ак администраторы баз данных могли бы использовать MySQL для обработки миллиардов записей и извлечения данных с производительностью,равнимой или превосходящей коммерческие решения для СУБД с более высокими затратами.Показано как реализовывать успешную стратегию больших данных с помощью таких технологий как Apache Hadoop, MapReduce и MySQL Applier. Издание будет полезно администраторам баз данных MySQL и специалистам по большим данным.
Подробная информация
|
 |
Марц Н., Большие данные. принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени — 2018
В этой книге представлены теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике.В ней рассматривается лямбда-архитектура, предназначенная для построения подобных систем, и на примере конкретного веб-приложения поясняются особенности реализации всех уровней этой архитектуры с помощью инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm.Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL,хотя полезно знать о традиционных базах данных.Книга рассчитана на читателей, стремящихся освоить принципы построения систем больших данных и внедрить их на практике.В крупномасштабных веб-приложениях, которые поддерживают работу социальных сетей, выполняют аналитику в реальном времени или поддерживают электронную торговлю, приходится обрабатывать большие массивы данных, объем и скорость обмена которыми превышают возможности информационных систем...
Подробная информация
|
|
|
![Панкратова Е. В., Анализ данных в программе SPSS для начинающих социологов. [учебное пособие] — 2020](/searchcat/covers/RGUB-BIBL-0000886995-large.jpg)
