Python. Компьютерные методы обработки информации для анализа данных. Учебно-методическое пособие
Новикова Ольга Александровна
Код товара: 5064839
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 11
1 / 11
Издательство:
Год издания:
2024
Описание
Характеристики
Учебно-методическое пособие "Компьютерные методы обработки информации. Python для анализа данных" предназначено для изучения основных методов и алгоритмов анализа данных с использованием языка программирования Python.
Пособие состоит из двух ключевых модулей, которые позволяют студентам освоить навыки работы с данными и получить опыт применения различных инструментов и библиотек Python для решения задач. В каждом модуле дается описание необходимых теоретических сведений, методов решения задач и анализ полученных результатов.
Учебно-методическое пособие ориентировано на студентов ВУЗов, обучающихся по специальностям "Бизнес-информатика", "Прикладная математика", "Информатика и вычислительная техника", "Программная инженерия", "Прикладная информатика", "Информационные системы и технологии" и других направлений, изучающих анализ данных. Также пособие может быть использовано при написании курсовых и квалификационных работ.
Пособие состоит из двух ключевых модулей, которые позволяют студентам освоить навыки работы с данными и получить опыт применения различных инструментов и библиотек Python для решения задач. В каждом модуле дается описание необходимых теоретических сведений, методов решения задач и анализ полученных результатов.
Учебно-методическое пособие ориентировано на студентов ВУЗов, обучающихся по специальностям "Бизнес-информатика", "Прикладная математика", "Информатика и вычислительная техника", "Программная инженерия", "Прикладная информатика", "Информационные системы и технологии" и других направлений, изучающих анализ данных. Также пособие может быть использовано при написании курсовых и квалификационных работ.
код в Майшоп
5064839
возрастная категория
18+ (нет данных)
количество томов
1
количество страниц
144 стр.
размеры
215x150x10 мм
ISBN
978-5-91359-631-4
тип бумаги
офсетная (60-220 г/м2)
цвет
Белый
вес
285 г
язык
Русский
переплёт
Твёрдый переплёт
Содержание
ВВЕДЕНИЕ
1. ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ
1.1. ИНТЕГРИРОВАННАЯ СРЕДА РАЗРАБОТКИ
(IDE)
1.1.1. Jupyter Notebook
1.1.2. VSCode
1.2. ОБЛАЧНАЯ СРЕДА РАЗРАБОТКИ
1.2.1. Google Colab
1.3. РАБОТА В GITHUB
1.3.1. Основные принципы работы с GitHub
1.3.2. Установка Git
1.3.3. Создание репозитория на GitHub
1.3.4. Коммиты
1.3.5. Связывание локального и удаленного
репозитория
1.4. ВОСПРОИЗВОДИМОСТЬ КОДА
1.5. ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ
2. PYTHON ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ
2.1. Ввод-вывод ДАННЫХ
2.2. Типы ДАННЫХ
2.2.1. Целые числа: int
2.2.2. Логический тип данных
2.2.3. Числа с плавающей точкой
2.2.4. Строки
2.3. ВСТРОЕННЫЕ ФУНКЦИИ
2.4. КОЛЛЕКЦИИ
2.4.1. Кортежи
2.4.2. Списки
2.4.3. Словари
2.4.4. Множества
2.5. УСЛОВНЫЙ ОПЕРАТОР
2.5.1. Условный оператор if
Условный оператор if-else
3. Вложенный условный оператор
4. Каскадный условный оператор if-elif-else
2.6. Циклы
2.6.1. Цикл for
2.6.2. Цикл while
2.6.3. Операторы break, continue, else
2.7. ФУНКЦИИ
2.7.1. Сигнатура функции
2.7.2. Функции с параметрами
2.7.3. Локальные и глобальные переменные
2.7.4. Особенности использования return
2.7.5. Функции как инструмент проектирования
структуры
программы
2.7.6. Проверка аргументов на корректность
2.7.7. Аргументы по умолчанию в Python
2.7.8. Обработка неизвестного количества
аргументов
2.7.9. Lambda-функции
2.8. ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ
1.1. ИНТЕГРИРОВАННАЯ СРЕДА РАЗРАБОТКИ
(IDE)
1.1.1. Jupyter Notebook
1.1.2. VSCode
1.2. ОБЛАЧНАЯ СРЕДА РАЗРАБОТКИ
1.2.1. Google Colab
1.3. РАБОТА В GITHUB
1.3.1. Основные принципы работы с GitHub
1.3.2. Установка Git
1.3.3. Создание репозитория на GitHub
1.3.4. Коммиты
1.3.5. Связывание локального и удаленного
репозитория
1.4. ВОСПРОИЗВОДИМОСТЬ КОДА
1.5. ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ
2. PYTHON ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ
2.1. Ввод-вывод ДАННЫХ
2.2. Типы ДАННЫХ
2.2.1. Целые числа: int
2.2.2. Логический тип данных
2.2.3. Числа с плавающей точкой
2.2.4. Строки
2.3. ВСТРОЕННЫЕ ФУНКЦИИ
2.4. КОЛЛЕКЦИИ
2.4.1. Кортежи
2.4.2. Списки
2.4.3. Словари
2.4.4. Множества
2.5. УСЛОВНЫЙ ОПЕРАТОР
2.5.1. Условный оператор if
Условный оператор if-else
3. Вложенный условный оператор
4. Каскадный условный оператор if-elif-else
2.6. Циклы
2.6.1. Цикл for
2.6.2. Цикл while
2.6.3. Операторы break, continue, else
2.7. ФУНКЦИИ
2.7.1. Сигнатура функции
2.7.2. Функции с параметрами
2.7.3. Локальные и глобальные переменные
2.7.4. Особенности использования return
2.7.5. Функции как инструмент проектирования
структуры
программы
2.7.6. Проверка аргументов на корректность
2.7.7. Аргументы по умолчанию в Python
2.7.8. Обработка неизвестного количества
аргументов
2.7.9. Lambda-функции
2.8. ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Отзывы
Вопросы
Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!
Дарим бонусы за отзывы!
За какие отзывы можно получить бонусы?
- За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
- Публикуйте фото или видео к отзыву
- Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Python. Компьютерные методы обработки информации для анализа данных. Учебно-методическое пособие» (авторы: Новикова Ольга Александровна), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!