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

Описаны подходы к интеграции и оптимизации гетерогенных распределенных систем обработки информации. Рассмотрена методология, включающая не только технологии объединения таких систем в единое информационное пространство, но и методы оптимального управления техническими и программными ресурсами объединенной системы.

В учебном пособии рассмотрены особенности архитектуры баз данных и моделей данных в нефтегазовой геологии. Подробно изложены средства работы с базами данных в среде Paradox (V 9.0), а именно особенности создания баз данных в геологической отрасли знаний и извлечения и преобразования информации геологом-нефтяником при решении геологических задач. Излагаемые способы работы с объёмной геологической информацией проиллюстрированы на примере учебных баз данных.

Учебное пособие включает 8 практических работ, которые направлены на получение студентами навыков формирования требований к информационному обеспечению и опыта практического применения СУБД для создания баз данных. Пособие составлено в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования (ФГОС ВО) 27.03.02 «Управление качеством» профиль: Управление качеством в машиностроении.

Учебное пособие содержит теоретические и практические сведения для создания информационных систем в виде PHP приложений, использующих СУБД MySQL, Microsoft SQL Server, Firebird и PostgreSQL. Учебное пособие рассмотрено и одобрено на заседании кафедры информационных систем в экономике ФГБОУ ВО «Алтайский государственный технический университет им. И. И. Ползунова».

Предназначено для начинающих пользователей, содержит практические задания и вопросы для контроля знаний студентов.

Рассматриваются офисные программы, с которыми студент должен научиться работать, чтобы овладеть компетенциями по направлению подготовки «Информационные системы и технологии».

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.

Практикум направлен на получение обучающимися практических навыков в тематических рамках, охватываемых курсом «Теория информации», предназначен для выполнения лабораторных работ по темам «Моделирование случайных величин с заданным законом распределения», «Алгоритмы кодирования информации», «Сжатие информации», «Помехозащитное кодирование». Каждая глава сопровождается примерами, упражнениями и вариантами заданий, направленными на повышение качества усвоения материала. Подготовлено на кафедре информационных систем и технологий.

Эта книга — прекрасное руководство по программированию для детей на языке Python средней сложности. Читатели получат базовые знания о языке Python, узнают об объектно-ориентированном программировании, научатся работать с функциями, классами и модулями. Много внимания уделено работе с графикой, созданию анимации и разработке собственной игры.

В Вестнике РосНОУ (Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление) подлежат публикации материалы, содержащие результаты теоретических и прикладных научных исследований, соответствующие темам выпусков. Вестник РосНОУ предназначается для профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений, научных работников, специалистов-практиков, аспирантов и студентов.

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.

В Вестнике РосНОУ (Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление) подлежат публикации материалы, содержащие результаты теоретических и прикладных научных исследований, соответствующие темам выпусков. Вестник РосНОУ предназначается для профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений, научных работников, специалистов-практиков, аспирантов и студентов.

В учебном пособии описываются основы администрирования баз данных и компьютерных сетей.

В Вестнике РосНОУ (Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление) подлежат публикации материалы, содержащие результаты теоретических и прикладных научных исследований, соответствующие темам выпусков. Вестник РосНОУ предназначается для профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений, научных работников, специалистов-практиков, аспирантов и студентов.

Рассматриваются принципы и механизмы обработки данных и знаний в информационных системах. Подробно описаны все этапы проектирования баз данных, требования к реляционным СУБД и перспективы их развития.

В данном электронном учебном пособии рассмотрены основные вопросы распределенной обработки данных в современных системах управления базами данных. Даны краткие теоретические сведения по основным разделам, соответствующим рабочей программе. Основные понятия проиллюстрированы достаточным количеством примеров. Рассмотрены различные архитектуры распределенной обработки данных и перспективы развития этих методов применительно к современным СУБД.

публикуются результаты исследований по биологическим, физико-математическим и техническим наукам. В разделе «Математика и компьютерные науки» публикуются результаты, полученные в области теоретической, прикладной математики, компьютерных наук. В разделе «Физика и технические науки» публикуются результаты исследований по физическим и техническим наукам, в том числе по общим вопросам физики, общим проблемам физического эксперимента, физике элементарных частиц, теории полей и др. В разделе «Естественные науки» публикуются результаты фундаментально-ориентированных исследований в области рационального природопользования и охраны природных ресурсов, многолетних исследований по физиологии развития человека, биоразнообразию Северного Кавказа, рассматриваются вопросы создания концептуальной модели онтогенеза и адаптации в условиях полимодальных воздействий среды, создания и реализации здравоцентристской парадигмы здоровья учащейся молодежи, экологические основы рационального освоения природных ресурсов. В разделе «Геоинформационные системы» публикуются данные, составляющие интеллектуальную географическую информационную систему, основанные на знаниях и обеспечивающие комплексную диагностику эколого-ресурсного потенциала территории, рассматриваются вопросы технологии автоматизированной географической диагностики территории и др

Рассматриваются основные элементы работы в электронной таблице на примере MS Excel 2003. Приводятся как базовые возможности работы с табличными данными, такие как: редактирование, форматирование данных, работа с формулами, так и функции, выполняющие сложные расчеты или решающие различные оптимизационные задачи. Также рассматриваются базовые элементы среды разработки программ, основанные на конструкциях алгоритмического языка Visual Basic for Application.

Лабораторный практикум содержит теоретический материал и указания к выполнению 4 лабораторных работ в системе управления базами данных Microsoft Access 2007.

В книге описывается интерфейс Java Native Interface (JNI) — интерфейс взаимодействия языка Java с нативным кодом, написанным на других языках. Она будет полезна программистам на Java, интересующимися вопросами интеграции кода, написанного на C и С++, в Java-приложение; внедрением виртуальной машины Java в С— и С++-приложения; реализация виртуальной машины Java; техническими вопросами организации взаимодействия между различными языками, в том числе имеющими отношение к работе со сборщиком мусора и многопоточности.

В Вестнике РосНОУ (Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление) подлежат публикации материалы, содержащие результаты теоретических и прикладных научных исследований, соответствующие темам выпусков. Вестник РосНОУ предназначается для профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений, научных работников, специалистов-практиков, аспирантов и студентов.

Данные должны приносить пользу бизнесу. А их грамотная подача — повышать профессиональную ценность специалистов. Книга «Заставьте данные говорить» написана, чтобы вы добились и того и другого. Это простое практическое пособие по созданию интерактивных дашбордов в Excel поможет тем, кто готовит отчеты и превращает сырые данные в информацию для принятия решений. Специальной подготовки не требуется — материал изложен понятно даже для начинающих. После выполнения пошаговых инструкций у вас будет несколько версий управленческого отчета. Все полученные навыки пригодятся для самостоятельной разработки дашбордов. Правила выбора диаграмм, советы и лайфхаки от практика сделают ваши данные информативными, а визуализацию — профессиональной.

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.

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.

Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению.

Дата-грамотность, то есть способность ориентироваться в мире данных, — ключевой навык сегодняшнего дня. Ежедневно в соцсетях публикуются миллиарды сообщений, электронные почтовые ящики по всей планете гудят от писем, а каждый подключенный к интернету автомобиль производит терабайты данных, не говоря уже об онлайн магазинах, платежных системах и государственных цифровых сервисах. Однако работать с данными, анализировать их и использовать их для бизнеса по-прежнему умеет меньшинство, а специалистов катастрофически не хватает. Для тех, кто хочет научиться говорить на языке данных уверенно, признанный эксперт в области дата-грамотности Джордан Морроу и написал свою книгу. Это практическое руководство позволит даже неспециалисту освоить четыре базовых уровня аналитики и узнать, как принимать эффективные решения на основе данных, чтобы извлекать максимум из информации и быть успешными в быстро меняющемся цифровом мире.

публикуются результаты исследований по биологическим, физико-математическим и техническим наукам. В разделе «Математика и компьютерные науки» публикуются результаты, полученные в области теоретической, прикладной математики, компьютерных наук. В разделе «Физика и технические науки» публикуются результаты исследований по физическим и техническим наукам, в том числе по общим вопросам физики, общим проблемам физического эксперимента, физике элементарных частиц, теории полей и др. В разделе «Естественные науки» публикуются результаты фундаментально-ориентированных исследований в области рационального природопользования и охраны природных ресурсов, многолетних исследований по физиологии развития человека, биоразнообразию Северного Кавказа, рассматриваются вопросы создания концептуальной модели онтогенеза и адаптации в условиях полимодальных воздействий среды, создания и реализации здравоцентристской парадигмы здоровья учащейся молодежи, экологические основы рационального освоения природных ресурсов. В разделе «Геоинформационные системы» публикуются данные, составляющие интеллектуальную географическую информационную систему, основанные на знаниях и обеспечивающие комплексную диагностику эколого-ресурсного потенциала территории, рассматриваются вопросы технологии автоматизированной географической диагностики территории и др

Книга основана на материалах лекций и практических занятий, подготовленных автором и объединяет теоретические основы и практический аспект разработки современных баз данных (БД). Основная задача издания — предоставить читателю профессиональную методику проектирования БД. Страницы книги проведут читателя по всем этапам жизненного цикла проекта баз данных от момента возникновения идеи разработки программного обеспечения до этапа ввода готового продукта в эксплуатацию, подробно объясняя каждый шаг.

В учебном пособии представлены основные положения управления информационными ресурсами в научно-исследовательской работе. В первой главе рассмотрены вопросы информационных ресурсов как фактора современных знаний. Вторая глава посвящена теоретическим основам базовых компонентов процесса управления информационными ресурсами – информационными процессами и информационными технологиями. Третья глава рассматривает мировой и национальный рынок информационных ресурсов. В рамках четвертой главы подробно рассматриваются прикладные аспекты информационных ресурсов, процессов и технологий на примере образовательной и научной деятельности. Пятая глава затрагивает важную составляющую процесса управления информационными ресурсами – систему защиты информационных ресурсов. Заключительная, шестая глава посвящена одному из передовых направлений развития технологий – обработке больших объемов данных. К каждой главе приводятся вопросы и задания для самопроверки. В конце учебного пособия представлен глоссарий. Учебное пособие соответствует современным требованиям ФГОС ВО.

Рассматривается задача интеграции изначально разрозненных баз данных (БД), в которых хранятся данные о некоторой общей для этих БД предметной области, а также методы и средства решения этой задачи. На базе анализа степени и качества решения указанной задачи, как известными авторам специализированными системами интеграции (СИД) данных, так и средствами интеграции данных СУБД Oracle, выявлены основные недостатки указанных решений. В монографии предложены методы построения систем интеграции данных, в значительной степени снижающие отрицательный эффект указанных недостатков, а также привносящие в такие системы дополнительные полезные качества. Рассматривается реализация предложенных методов в разработанной авторами СИД DISGO и проводятся демонстрирующие преимущества DISGO результаты экспериментального сравнения этой системы с решениями, основанными на применении других СИД. Предложенная система может применяться для интеграции данных независимых территориально удаленных БД в распределенных телекоммуникационных сетях крупных корпораций и в сетях межкорпоративного взаимодействия.

Первое издание словаря содержит 2600 словарных статей — около 4 тыс. переводных терминов, используемых в робототехнике и в работах по искусственному интеллекту (ИИ), а также в связанных с ними прикладных областях.

Второе издание этой книги дает современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Код переписан под версию Python 3.6, добавлены сведения о последних версиях библиотек pandas, NumPy, IPython и Jupyter. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython и Jupyter-блокноты, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.

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.

Raspberry Pi – точная миниатюрная копия полноценного компьютера, наделенная аналогичными функциями. Вместе с тем Raspberry Pi представляет собой нечто большее, чем современный компьютер: с его помощью вы можете создать собственную операционную систему и соединить провода, цепи и контакты на плате. Эта книга предназначена для тех, кто приступает к освоению Raspberry Pi. Показано, как настроить оборудование; описываются интерфейс устройства, его операционная система и базовые навыки работы. Изучив примеры программирования на Scratch 3 и Python, вы сможете расширить функционал Raspberry Pi, написав собственные программы и игры. Цветные иллюстрации и удобные пошаговые инструкции упрощают обучение.

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 этой книге представлены полезные методики программирования, имеющие практическую ценность. Опираясь на свой многолетний опыт, авторы показывают, как написать надежный код, который смогут читать другие разработчики. Основной принцип обучения — составление плана решения: от определения структур данных по условиям поставленной задачи через примеры и тесты к написанию программного кода. Обсуждаются типичные ошибки программистов. Многочисленные примеры и упражнения позволяют читателям самостоятельно закрепить изученный материал на практике.

Открытия, сделанные на основе анализа данных, совершили революцию в моделировании, прогнозировании поведения и управлении сложными системами. В этой книге приводятся сведения из машинного обучения, инженерной математики и математической физики с целью показать, как моделирование и управление динамическими системами сочетаются с современными методами науки о данных. Рассказывается о многих достижениях в области научных расчетов, которые позволяют применять управляемые данными методы к изучению разнообразных сложных систем, таких как турбулентность, науки о мозге, климатология, эпидемиология, финансы, робототехника и автономные системы.

Книга предоставляет исчерпывающие и актуальные рекомендации по обеспечению надежной и эффективной работы СУБД Oracle в сложных производственных корпоративных средах. Семь ведущих экспертов по Oracle объединили свои усилия, чтобы создать не имеющий аналогов сборник испытанных решений, практических примеров и пошаговых описаний процедур для Oracle версий 12c, 11g и более поздних. Каждое решение тщательно подготовлено, для того чтобы помочь опытным администраторам понять и устранить серьезные проблемы как можно быстрее. Рассмотрены сегменты LOB, пространства таблиц UNDO, циклы ожидания высоконагруженных буферов сборщика мусора, время задержек при ответах на запросы, конкуренция при блокировках, индексация, распределенные XA-транзакции, резервное копирование/восстановление RMAN и др. Описаны оптимизация языка определения данных, настройка механизма VLDB, исследование и тестирование баз данных, гибкая настройка совместного использования курсоров, извлечение больших объемов данных, перемещение данных, SSD, индексация, а также способы решения проблем с Oracle RAC.

Перед вами авторитетный справочник по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версий Python 3.10 и pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных. По ходу дела вы узнаете о последних версиях pandas, NumPy и Jupyter.

В книге представлен исчерпывающий обзор SQL Server 2019 — инновационной версии популярной СУБД. Авторы рассказывают о производительности и безопасности, об использовании контейнеров и технологии Kubernetes, о работе с кластерами больших данных и средствах машинного обучения. Подробное описание новых функций SQL Server 2019 позволит читателю расширить свои навыки в области управления и извлечения информации из больших данных. Книгу можно использовать в качестве справочника — при желании ее главы можно изучать по отдельности. Многочисленные примеры, рисунки и ссылки помогают разобраться в технических подробностях.

Рассматриваются основные подходы к построению центров обработки данных, в том числе те аспекты архитектурного исполнения, которые имеют важное значение с точки зрения реализации в нем структурированной кабельной системы. Выполнен обзор схем построения телекоммуникационной инфраструктуры этого технического объекта. Обсуждаются требования к информационной кабельной системе ЦОД, и приведены варианты их реализации. Подробно описаны принципы построения медножильной и оптической подсистем СКС. Приведены основные особенности и отличия электропроводной и волоконно-оптической элементной базы с анализом фокусных областей их использования. Представлена классификация по уровням эксплуатационной надежности, и описаны мероприятия по достижению требуемой величины этого параметра в части, относящейся к СКС. Отдельно затронуты вопросы тестирования и эксплуатационного обслуживания информационной кабельной системы.

В книге описаны большинство из современных баз данных с открытым исходным кодом: Redis, Neo4J, CouchDB, MongoDB, HBase, PostgreSQL и Riak. Для каждой базы приведены примеры работы с реальными данными, демонстрирующие основные идеи и сильные стороны. Эта книга прольет свет на сильные и слабые стороны каждой из семи баз данных и научит вас выбирать ту, которая лучше отвечает требованиям.

Раскрыты основные понятия, методы и методики торговой калькуляции, обеспечивающей предпринимателя данными об издержках обращения и финансовых результатах по каждому товару или товарной группе в интересах управления. Товарная калькуляция на основе издержкоемкости, доходоемкости и рентабельности каждого товара позволяет наиболее эффективно проводить ценовую политику в укреплении конкурентных позиций на рынке посредством эффективного управления товародвижением. Помимо традиционной для учета базы данных в книге отражен порядок построения базы знаний торговой калькуляции на основе электронных таблиц.

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.

Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python.

В книге рассматриваются актуальные вопросы защиты данных при создании распределенных информационных систем масштаба предприятия, приводятся подробные описания принципов применения современных криптографических средств, имеющихся на рынке («Криптон», «Верба», «Шип», «Игла» и др.). Значительное место уделяется проблемам сохранения тайны при финансовых обменах через Internet, а также электронной коммерции. Завершают книгу приложения, посвященные практическим рекомендациям по самым острым вопросам обеспечения защиты информации.

Эта книга введет вас в мир OCaml, надежный язык программирования, обладающий большой выразительностью, безопасностью и быстродействием. Пройдя через множество примеров, вы быстро поймете, что OCaml — это превосходный инструмент, позволяющий писать быстрый, компактный и надежный системный код. Вы познакомитесь с основными понятиями языка, узнаете о приемах и инструментах, помогающих превратить OCaml в эффективное средство разработки практических приложений. В конце книги вы сможете углубиться в изучение тонких особенностей инструментов компилятора и среды выполнения OCaml.

Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Благодаря популярности интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых нужно применять методы добычи данных (data mining). В книге описываются алгоритмы, которые реально использовались для решения важнейших задач добычи данных и могут быть с успехом применены даже к очень большим наборам данных. Изложение начинается с рассмотрения технологии MapReduce — важного средства распараллеливания алгоритмов. Излагаются алгоритмы хэширования с учетом близости и потоковой обработки данных, которые поступают слишком быстро для тщательного анализа. В последующих главах рассматривается идея показателя PageRank, нахождение частых предметных наборов и кластеризация. Во второе издание включен дополнительный материал о социальных сетях, машинном обучении и понижении размерности.

В книге рассматриваются системы баз данных с точки зрения разработчика ПО. Автор подробно разбирает исходный код полностью функциональной, но при этом простой для изучения учебной базы данных SimpleDB и предлагает читателям, изменяя отдельные ее компоненты, разобраться в том, к чему это приведет. Это отличный способ погрузиться в тему и изучить, как работают базы данных на уровне исходного кода. В начале книги приводится краткий обзор систем баз данных; рассказывается о том, как написать приложение базы данных на Java; подробно описываются отдельные компоненты типичной системы баз данных, начиная с самого низкого уровня абстракции (управление дисками и диспетчер файлов) и заканчивая самым верхним (интерфейс клиента JDBC). Заключительные главы посвящены эффективной обработке запросов. В конце каждой главы приводятся практические упражнения и список дополнительных ресурсов. Предполагается, что читатель знаком с основами программирования на Java.

Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Благодаря популярности интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых нужно применять методы добычи данных (data mining). В книге описываются алгоритмы, которые реально использовались для решения важнейших задач добычи данных и могут быть с успехом применены даже к очень большим наборам данных. Изложение начинается с рассмотрения технологии MapReduce — важного средства распараллеливания алгоритмов. Излагаются алгоритмы хэширования с учетом близости и потоковой обработки данных, которые поступают слишком быстро для тщательного анализа. В последующих главах рассматривается идея показателя PageRank, нахождение частых предметных наборов и кластеризация. Во второе издание включен дополнительный материал о социальных сетях, машинном обучении и понижении размерности.