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

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.

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.

Нелинейные динамические структуры. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

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.

В этой книге представлены базовые техники моделирования данных в Excel и Power BI. Авторы, специалисты в области бизнес-аналитики, делают акцент на реальных ситуациях, с которыми регулярно сталкиваются как консультанты. Они продемонстрируют общие техники моделирования, научат читателя производить расчеты с календарем, расскажут об использовании снимков для подсчета количества товаров в наличии, о том, как работать с несколькими валютами одновременно, и подробно объяснят на примерах многие другие полезные операции.

Рассматривается реализация процесса выбора оборудования в системе проектирования информационной сети на основе нечётких критериев. Выбор осуществляется в реляционной базе данных посредством нечётких SQL-запросов, формируемых в программной оболочке системы проектирования. Предложен алгоритм формирования нечётких SQL-запросов.

В этом пособии приводятся подробные пошаговые решения типовых статистических задач с помощью табличного процессора MS Excel 2010. Программа Excel отличается доступностью, простотой интерфейса и универсальностью, имеет обширную библиотеку встроенных функций. Цель данного учебно-методического пособия – помочь пользователям ПК освоить технику обработки статистических данных и построения гистограмм. Здесь рассматриваются задачи комбинаторики, задачи на составление законов распределения случайных величин, построение графиков дифференциальной и интегральной функции распределения, составление интервального вариационного ряда, построение гистограммы и полигона частот, нахождение описательных статистик, построение выборочного уравнения прямолинейной регрессии.

Цель данного учебно-методического пособия – помочь пользователям ПК освоить технику обработки математических данных и построения диаграмм. Здесь рассматриваются задачи на вычисление выражений, решение алгебраических уравнений, построение двумерных и трехмерных графиков, задачи с матрицами, на вычисление пределов, производных, нахождение глобальных минимумов и максимумов, численное интегрирование. При решении некоторых задач используются инструменты, входящие в надстройку Поиск решения, которые можно назвать уникальными. Описано мощное средство оптимизации вычислений в Excel – циклические ссылки (итерационные вычисления).

Учебно-методическое пособие подготовлено на кафедре технической кибернетики и автоматического регулирования факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета.

Пособие составлено в соответствии с программой дисциплины и содержит цель, организационную форму занятия, вопросы для обсуждения, методические рекомендации к выполнению заданий, оформленные в виде поэтапных указаний порядка работ, необходимые теоретические сведения, примеры типовых заданий с подробным описанием технологии выполнения задания и задания для самостоятельного решения. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению подготовки магистратуры 09.04.02 – Информационные системы и технологии

Составлены в соответствии с государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления», учебным планом и рабочей программой по дисциплине. Предназначены для написания и оформления курсовой работы для дисциплины «Объектно-ориентированное программирование». Изложены цели и задачи курсовой работы, порядок ее выполнения, требования к программам и содержанию. Рассмотрены структура работы, примерная тематика курсовых работ, а также рекомендации по оформлению и защите курсовой работы.

Рассмотрены возможности языка программирования Python в области программирования и решения задач вычислительной математики, таких как аппроксимация и интерполяция, численное интегрирование, оптимизация, решение уравнений и систем уравнений. Приведен теоретический материал и примеры решения задач. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты самостоятельных работ.

Совершенно очевидно, что не все ниши образовательного Интернет-пространства заполнены равномерно, отсутствует стандарты по учету, библиографическому описанию и регистрации образовательных ресурсов, соотносимые с соответствующими международными стандартами. Назрела потребность в проведении комплексного исследования состояния образовательных ресурсов России и выработке политики их дальнейшего развития и разумной интеграции.

В учебном пособии рассмотрены актуальные вопросы построения внутренней модели банка данных. Учебное пособие будет полезно студентам при самостоятельном изучении этой дисциплины, а также при выполнении лабораторного практикума, курсового и дипломного проектирования.

Рассмотрены основы анализа и обработки данных в Python с использованием библиотеки Pandas. Приведены примеры работы с объектами Series и Data-Frame: осуществление доступа к данным, внесение изменений в DataFrame, визуализация полученных результатов, а также сортировка, фильтрация и группировка данных. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты самостоятельных работ.

Учебно-методическое пособие подготовлено на кафедре программного обеспечения и администрирования информационных систем факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета.

Изложены основные сведения о программной среде CLIPS, которые позволяют написать несложную экспертную систему. Все конструкции языка CLIPS поясняются на примерах. Особое внимание уделяется ситуациям, в которых начинающие работать с этой средой делают типичные ошибки. Кроме элементов самого языка, автор счел нужным кратко изложить основную концепцию экспертных систем, база знаний которых построена на продукционных правилах.

В учебном пособии изложен теоретический материал, который применяется при решении задач хранения и обработки данных в системах кодирования и передачи информации, а также при решении аналогичных задач во время разработки программного обеспечения высокого уровня. Приведено описание трех практических заданий, в ходе выполнения которых можно получить навыки программирования коллекций данных.

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.

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.