• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Бубенникова, Алла Ильинична.
    Анализ данных. Методы и инструменты : учебное пособие / А. И. Бубенникова, С. Н. Леора ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, Факультет информатики и прикладной математики, Кафедра прикладной математики и экономико-математических методов. - Санкт-Петербург : Изд-во Санкт-Петербургского гос. экономического ун-та, 2023 - . - Текст : непосредственный.
    Ч. 2. - 2024. - 89 с. : ил. - Библиогр.: с. 88 (4 назв.). - 56 экз. - ISBN 978-5-7310-6607-5. - EDN EZAIQN

    ГРНТИ УДК
    20.53.19004.62

    Рубрики:
    Информация -- Обработка
    Безопасность получения, хранения, передачи и обработки информации

    Кл.слова (ненормированные): БИБЛИОТЕКИ PYTHON -- КЛАССИФИКАЦИЯ -- КЛАСТЕРИЗАЦИЯ -- ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ -- МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ -- МЕТОД K-СРЕДНИХ -- МОДЕЛИРОВАНИЕ
    Аннотация: Учебное пособие "Анализ данных. Методы и инструменты. Часть 2" является продолжением учебного пособия "Анализ данных. Методы и инструменты. Часть 1" и содержит практико-ориентированные учебные материалы по дисциплине "Анализ данных" (продвинутый уровень) программ уровня бакалавриата по направлениям подготовки: 38.03.01 Экономика, 38.03.02 Менеджмент. В учебном пособии изложены основные вопросы построения моделей машинного обучения. Обучение с учителем и обучение без учителя подробно рассмотрены на примерах задач классификации и кластеризации разными методами. В качестве основного инструмента для решения поставленных задач используется высокоуровневый язык программирования Python. Содержание учебного пособия соответствует требованиям Федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования по направлениям подготовки бакалавров 38.03.01 Экономика и 38.03.02 Менеджмент. Предназначено для бакалавров высших учебных заведений, преподавателей, а также сотрудников организаций и лиц, самостоятельно изучающих подходы к решению задач анализа структурированных данных с помощью машинного обучения.
    Доп. точки доступа:
    Леора, Светлана Николаевна
    Санкт-Петербургский государственный экономический университет. Факультет информатики и прикладной математики. Кафедра прикладной математики и экономико-математических методов
    Экз-ры полностью 207a64703ede29ccf03524def86d28b4
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): М/75899/2)

    Шифр в сводном ЭК: 207a64703ede29ccf03524def86d28b4



    Заказ фрагмента документа ₽