Аннотация: Учебное пособие содержит перечень и краткую теоретическую справку по основным темам лабораторных работ курса «Статистический анализ данных в Python: Лабораторный практикум» для направления подготовки «статистика». В пособии представлены задания для лабораторных работ, варианты заданий для самостоятельной работы студентов всех форм обучения. Пособие может использоваться и для иных направлений и специальностей, а также для самостоятельной подготовки.

Аннотация: Рассмотрены ключевые характеристики и технические особенности группировки данных, наглядно проиллюстрированы процессы систематизации, изложены виды анализа, методы и способы практического применения в разных сферах деятельности.Для обучающихся по направлениям подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 09.03.03 «Прикладная информатика», 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах», 09.03.04 «Программная инженерия», 38.03.05 «Бизнес-информатика».

Аннотация: Учебно-методическое пособие содержит теоретический материал и примеры выполнения задач для курса «Введение в технологии обработки больших данных». Пособие составлено с учётом проведения лабораторных работ с помощью фреймворка Apache Spark. Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с организацией построения ETL-конвейеров на основе Spark SQL и DataFrame API для распределенного выполнения на кластерных вычислительных система, включая использование итеративных вычислений, важных для машинного обучения, рассмотрения shuffle механизмов и принципов организации управлением памятью в Spark. В результате освоения дисциплины студенты приобретают способности разработки программ и построения конвейеров обработки различных данных, навыки по работе с распределенными кластерными системами, а также способности к применению машинного обучения на распределенных наборах данных.

Аннотация: Курс знакомит слушателей с технологией Data Mining. Подробно рассматриваются методы, задачи, применение, а также инструментальные средства и способы внедрения Data Mining в информационную инфраструктуру компании.Курс ориентирован на студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальностям в области информационных технологий.