Данные.Манипулирование данными. Система управления базами данных (СУБД)

Учебное пособие отражает разнообразие способов анализа качественных данных — интервью, наблюдений, фотографий, онлайн-сообщений и проч. Практикующие социальные исследователи рассказывают о принципах работы и личном опыте применения таких методов, как нарративный, тематический, сетевой анализ, дискурс-анализ, обоснованная теория, качественный контент-анализ, текст-майнинг. Книга состоит из трех взаимосвязанных разделов. В первом разделе читателю предлагается разобраться в специфике качественного анализа данных и сориентироваться в сложившемся методическом ландшафте. Во втором разделе авторы показывают особенности кодирования и обработки данных, демонстрируют специфику работы с различным программным обеспечением — ATLAS.ti, NVivo, Dedoose, Python и проч. В третьем разделе рассказывается о том, в каких форматах можно представить результаты качественного исследования. Каждая глава содержит объяснение ключевых понятий и одновременно показывает примеры и возможные алгоритмы работы с данными.

В книге представлено подробное описание распределенных и параллельных баз данных с учетом новейших технологий. Авторы затрагивают такие темы, как проектирование распределенных и параллельных БД, контроль распределенных данных, распределенная обработка запросов и транзакций, интеграция баз данных. Отдельная глава посвящена обработке больших данных (в частности, обсуждаются распределенные системы хранения, потоковая обработка данных, платформы MapReduce и Spark, анализ графов и озера данных). Обработка веб-данных рассматривается с акцентом на технологию RDF, получившую широкое распространение. В конце глав 2–12 приводятся упражнения, позволяющие закрепить теоретический материал. На сопроводительном сайте читатели найдут информацию об основах реляционных баз данных, обработке запросов, управлении транзакциями и компьютерных сетях. Кроме того, на сайте выложены все рисунки к книге, слайды и решения упражнений (только для преподавателей). Издание может использоваться в качестве учебника для студентов и магистрантов, изучающих информатику и смежные дисциплины, а также заинтересует всех, кто занимается компьютерными науками.

Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных — умение, необходимое любому современному разработчику программ или аналитику. Python — замечательный язык для создания приложений машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ данных и экспериментировать с ними. Обладая первоклассным набором библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, Python дает возможность сосредоточиться на решаемой задаче и в то же время опробовать различные идеи. Книга начинается с краткого введения в предмет машинного обучения и знакомства с библиотеками NumPy, SciPy, scikit-learn. Но довольно быстро авторы переходят к более серьезным проектам с реальными наборами данных, в частности, тематическому моделированию, анализу корзины покупок, облачным вычислениям и др.

Пособие посвящено рассмотрению подходов к разработке экспертной системы принятия решений для медицинских целей, с использованием больших данных для формирования требований к системе самодиагностики и оказания первой помощи. Практический аспект включает проектирование структуры БД диагнозов и разработку алгоритмы взаимодействия с ней, а так же разработку прототипа интерфейса администратора системы.

Представлены четыре раздела учебного курса «Методы оптимизации». В каждом разделе изложены необходимые теоретические сведения, рассмотрены реализации алгоритмов численных методов оптимизации на примерах, приведены способы решения или проверки решений в программе Microsoft Excel.

Рассмотрены требования и рекомендации по курсовому проектированию защищенных систем баз данных.

Рассмотрены теоретические и практические вопросы применения интеллектуальных методов обработки данных с использованием аналитической системы RapidMiner. Приведены примеры решения таких типовых задач научных исследований, как предварительная подготовка данных и заполнение пропусков, классификация и снижение размерности; большое внимание уделено вопросам представления результатов исследований в удобном виде.

Комплексно рассматриваются проблемы прикладной информатики, включая информационные элементы и технологии, информационные процессы, построение, функционирование и применение экономических информационных систем (фактографических, документальных, документально-фактографических), в тесной взаимосвязи с изложением новых методов и стандартов мирового уровня, поддерживаемых информационными технологиями. Особенность пособия состоит в том, что оно подготовлено в форме справочника.

«Практикум по дисциплине «Базы данных и системы управления базой данных» составлен в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования для специальности «351500 - Математическое обеспечение и администрирование информационных систем». Содержит практические задания и методические указания по их выполнению по дисциплине «Базы данных и системы управления базами данных», может быть использован при изучении дисциплины «Информационные системы».

Эта книга призвана способствовать формированию у читателя общего кругозора в области современных информационных систем, представлений о важнейших информационных технологиях, на которых они базируются, об их главных достижениях и современном состоянии, о перспективах дальнейшего развития. В книге рассматриваются общие свойства информационных систем, обсуждаются состояние и перспективы развития технологий баз данных, текстового поиска, а также Web-технологий. Особое внимание уделяется новым архитектурным подходам, вопросам моделирования предметной области, проблемам интеграции информационных ресурсов, возможностям технологической платформы Web нового поколения, основанной на языке XML.

Данное пособие предназначено в первую очередь для преподавателей и студентов и ориентировано на обучение основам проектирования информационных систем с базами данных.

Учебное пособие содержит более ста упражнений по трем разделам курса информатики (работа с текстовыми документами, электронными таблицами и базами данных). Большинство упражнений снабжено решениями или подробными указаниями, ориентированными на использование программ Word, Excel и Access системы Microsoft Office версий 2007 и 2003. Пособие также может служить справочником по основным приемам работы с программами Word, Excel и Access.

Рассмотрены основные проблемы права интеллектуальной собственности на компьютерные программы и базы данных, анализируются законодательство и правоприменительная практика в данной области в Российской Федерации и зарубежных государствах.

В методических указаниях даются теоретические и практические основы построения нечетких деревьев решений, а также нечеткой экспертной системы в программном пакете CubiCalc v. 2.0. Методические указания для выполнения курсового проектирования подготовлены на кафедре "Экономические и информационные системы", предназначены для студентов дневной формы обучения специальности 220601 ("Управление инновациями") и являются руководством к выполнению их студентами. Также они могут быть полезны преподавателям смежных дисциплин и разработчикам программного обеспечения.

В учебном пособии рассмотрены вопросы построения инфологических моделей предметной области при проектировании баз данных. Пособие будет полезно студентам при самостоятельном изучении дисциплины, а также при выполнении лабораторного практикума, курсового и дипломного проектирования.

Рассмотрены средства проектирования основных объектов баз данных на основе системы управления базами данных Access. Описаны альтернативные способы построения таблиц, запросов, форм, отчетов, макросов в среде Access. Даны рекомендации по использованию средств проектирования баз данных в процессе решения реальных задач. Содержание учебного пособия соответствует разделу курса лекций, которые авторы читают в МГТУ им. Н.Э. Баумана, а также лабораторным и курсовым работам.

Пособие содержит систематическое изложение практических приемов использования технологий баз данных на современных предприятиях. Описываются теоретические основы технологии баз данных, дается понятие базы данных как важнейшего информационного ресурса предприятия и подходов, используемых для управления этим ресурсом.

Разработано на основании части четвертой Гражданского кодекса Российской Федерации, утвержденной Федеральным законом от 18 декабря 2006 г. № 231-ФЗ, «Административного регламента исполнения Федеральной службой по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам государственной функции по организации приема заявок на государственную регистрацию программы для электронных вычислительных машин и заявок на государственную регистрацию базы данных, их рассмотрения и выдачи в установленном порядке свидетельств о государственной регистрации программы для ЭВМ или базы данных», утвержденного приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 29 октября 2008 г. № 324, проекта «Административного регламента предоставления Федеральной службой по интеллектуальной собственности государственной услуги по организации приема, регистрации и проверки заявок на государственную регистрацию программ для электронных вычислительных машин и баз данных» и опыта патентной работы авторов.

В работе даны методики проектирования базы данных, разработки пакета процедур и функций работы с базой данных, а также построения интерфейсов. Методические указания предназначены для студентов, обучающихся по специальностям 010500 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем (дисциплина «Технология программирования», блок ЕН) и 010501 Прикладная математика и информатика (дисциплины «СУБД Огасlе» и «Визуальные системы программирования», блок ЕН), очной формы