Видеоуроки по BIG DATA. Основы работы с массивами больших данных.
════════════════
https://vk.com/wall-51126445_25828
════════════════
#big_data #python #бд #алгоритмы
════════════════
https://vk.com/wall-51126445_25828
════════════════
#big_data #python #бд #алгоритмы
Высоконагруженные системы.HighLoad. [6 лекций]
═════════════
https://vk.com/wall-51126445_26096
═════════════
#web #программирование #big_data
═════════════
https://vk.com/wall-51126445_26096
═════════════
#web #программирование #big_data
Statistics for Engineers and Scientists [2020] Navidi W..pdf
23.9 MB
Statistics for Engineers and Scientists [2020] Navidi W.
Statistics for Engineers and Scientists stands out for its crystal clear presentation of applied statistics. The book takes a practical approach to methods of statistical modeling and data analysis that are most often used in scientific work. This edition features a unique approach highlighted by an engaging writing style that explains difficult concepts clearly, along with the use of contemporary real world data sets, to help motivate students and show direct connections to industry and research. While focusing on practical applications of statistics, the text makes extensive use of examples to motivate fundamental concepts and to develop intuition.
#статистика #анализ_данных #математика #big_data
Statistics for Engineers and Scientists stands out for its crystal clear presentation of applied statistics. The book takes a practical approach to methods of statistical modeling and data analysis that are most often used in scientific work. This edition features a unique approach highlighted by an engaging writing style that explains difficult concepts clearly, along with the use of contemporary real world data sets, to help motivate students and show direct connections to industry and research. While focusing on practical applications of statistics, the text makes extensive use of examples to motivate fundamental concepts and to develop intuition.
#статистика #анализ_данных #математика #big_data
9 книг по анализу данных и Big Data.zip
121.3 MB
📚 9 книг по анализу данных и Big Data
1. Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление [2021] Стивен Л. Брантон , Дж. Натан Куц
2. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров [2003] Брандт
3. Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени [2016] Натан Марц, Джеймс Уоррен
4. Интеллектуальный анализ данных - Пальмов
5. Интеллектуальный анализ данных - Харламов
6. Интеллектуальный анализ данных - Чернышова
7. Основы Big Data. Концепции, алгоритмы и технологии [2018] Томас Эрл
8. Статистические методы интеллектуального анализа данных учебное пособие [2021] Мыльников
9. Big Data and Artificial Intelligence for Healthcare Applications [2021] Ankur Saxena, Nicolas Brault
#анализ_данных #big_data #программирование
1. Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление [2021] Стивен Л. Брантон , Дж. Натан Куц
2. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров [2003] Брандт
3. Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени [2016] Натан Марц, Джеймс Уоррен
4. Интеллектуальный анализ данных - Пальмов
5. Интеллектуальный анализ данных - Харламов
6. Интеллектуальный анализ данных - Чернышова
7. Основы Big Data. Концепции, алгоритмы и технологии [2018] Томас Эрл
8. Статистические методы интеллектуального анализа данных учебное пособие [2021] Мыльников
9. Big Data and Artificial Intelligence for Healthcare Applications [2021] Ankur Saxena, Nicolas Brault
#анализ_данных #big_data #программирование
Сбор_данных_в_Интернете_на_языке_R_2017_Храмов.pdf
33.8 MB
📔 Сбор данных в Интернете на языке R [2017] Храмов
Всё, что регистрирует человек и созданные им машины, может считаться данными. Фиксируя новое и переводя архивы в цифровую форму, мы с каждым днём производим всё больше данных. Но гораздо чаще случается так, что данные разбросаны по всемирной сети на многочисленных страницах онлайновых магазинов, заметках в социальных сетях, логах серверов и т. п. Прежде чем начать работать с такими данными, их необходимо собрать и сохранить в пригодном для анализа виде. Решению этих вопросов и посвящена данная книга. Основной материал книги разделён на две части. В первой части дано краткое введение в R – описание среды разработки, языка и основных пакетов-расширений. Вторая часть посвящена непосредственно сбору данных: работе с открытыми данными, извлечению данных из веб-страниц и из социальных сетей. Также рассмотрены необходимые технические вопросы: протокол HTTP, функции импорта данных различных форматов и регулярные выражения. #сбор_данных #big_data #статистика #r
Всё, что регистрирует человек и созданные им машины, может считаться данными. Фиксируя новое и переводя архивы в цифровую форму, мы с каждым днём производим всё больше данных. Но гораздо чаще случается так, что данные разбросаны по всемирной сети на многочисленных страницах онлайновых магазинов, заметках в социальных сетях, логах серверов и т. п. Прежде чем начать работать с такими данными, их необходимо собрать и сохранить в пригодном для анализа виде. Решению этих вопросов и посвящена данная книга. Основной материал книги разделён на две части. В первой части дано краткое введение в R – описание среды разработки, языка и основных пакетов-расширений. Вторая часть посвящена непосредственно сбору данных: работе с открытыми данными, извлечению данных из веб-страниц и из социальных сетей. Также рассмотрены необходимые технические вопросы: протокол HTTP, функции импорта данных различных форматов и регулярные выражения. #сбор_данных #big_data #статистика #r
Intro_to_Python_for_Computer_Science_and_Data_Science_Learning_to.pdf
23.9 MB
📘 Intro to Python for Computer Science and Data Science: Learning to Program with AI, Big Data and The Cloud [2020] Deitel P., Deitel H
The book's modular architecture enables instructors to conveniently adapt the text to a wide range of computer-science and data-science courses offered to audiences drawn from many majors. Computer-science instructors can integrate as much or as little data-science and artificial-intelligence topics as they'd like, and data-science instructors can integrate as much or as little Python as they'd like. The book aligns with the latest ACM/IEEE CS-and-related computing curriculum initiatives and with the Data Science Undergraduate Curriculum Proposal sponsored by the National Science Foundation. #computer_science
#программирование #python #big_data
The book's modular architecture enables instructors to conveniently adapt the text to a wide range of computer-science and data-science courses offered to audiences drawn from many majors. Computer-science instructors can integrate as much or as little data-science and artificial-intelligence topics as they'd like, and data-science instructors can integrate as much or as little Python as they'd like. The book aligns with the latest ACM/IEEE CS-and-related computing curriculum initiatives and with the Data Science Undergraduate Curriculum Proposal sponsored by the National Science Foundation. #computer_science
#программирование #python #big_data
Data_Science_Наука_о_данных_с_нуля_2_е_издание_2021_Джоэл_Грас.pdf
24.8 MB
📔 Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е издание [2021] Джоэл Грас
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы k ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.
#программирование #python #data_science #big_data
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы k ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.
#программирование #python #data_science #big_data
Практический_анализ_временных_рядов_прогнозирование_со_статистикой.7z
35.7 MB
📒 Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинное обучение [2021] Эйлин Нильсен
В этом практическом руководстве описаны современные технологии анализа данных временных рядов и приведены примеры их практического использования в самых разных предметных областях. Оно призвано помочь в решении наиболее распространенных задач исследования и обработки временных рядов с помощью традиционных статистических методов и наиболее популярных моделей машинного обучения. В своей книге Эйлин Нильсен рассматривает самые распространенные и доступные инструменты анализа временных рядов, включенные в программные пакеты языков R и Python, которые могут применяться специалистами по работе с данными и разработчиками программного обеспечения для написания собственных эффективных решений. #анализ_данных #r #data_science #big_data #python
В этом практическом руководстве описаны современные технологии анализа данных временных рядов и приведены примеры их практического использования в самых разных предметных областях. Оно призвано помочь в решении наиболее распространенных задач исследования и обработки временных рядов с помощью традиционных статистических методов и наиболее популярных моделей машинного обучения. В своей книге Эйлин Нильсен рассматривает самые распространенные и доступные инструменты анализа временных рядов, включенные в программные пакеты языков R и Python, которые могут применяться специалистами по работе с данными и разработчиками программного обеспечения для написания собственных эффективных решений. #анализ_данных #r #data_science #big_data #python
Data_Science_для_карьериста_2021_Нолис_Жаклин,_Робинсон_Эмили.7z
7.2 MB
📕 Data Science для карьериста [2021] Нолис Жаклин, Робинсон Эмили
Все мы хотим построить успешную карьеру. Как найти ключ к долгосрочному успеху в Data Science? Для этого понадобятся не только технические ноу-хау, но и правильные «мягкие навыки». Лишь объединив оба этих компонента, можно стать востребованным специалистом. Узнайте, как получить первую работу в Data Science и превратиться в ценного сотрудника высокого уровня! Четкие и простые инструкции научат вас составлять потрясающие резюме и легко проходить самые сложные интервью. Data Science стремительно меняется, поэтому поддерживать стабильную работу проектов, адаптировать их к потребностям компании и работать со сложными стейкхолдерами не так уж и легко. Опытные дата-сайентисты делятся идеями, которые помогут реализовать ваши ожидания, справиться с неудачами и спланировать карьерный путь. #data_science #big_data #анализ_данных
Все мы хотим построить успешную карьеру. Как найти ключ к долгосрочному успеху в Data Science? Для этого понадобятся не только технические ноу-хау, но и правильные «мягкие навыки». Лишь объединив оба этих компонента, можно стать востребованным специалистом. Узнайте, как получить первую работу в Data Science и превратиться в ценного сотрудника высокого уровня! Четкие и простые инструкции научат вас составлять потрясающие резюме и легко проходить самые сложные интервью. Data Science стремительно меняется, поэтому поддерживать стабильную работу проектов, адаптировать их к потребностям компании и работать со сложными стейкхолдерами не так уж и легко. Опытные дата-сайентисты делятся идеями, которые помогут реализовать ваши ожидания, справиться с неудачами и спланировать карьерный путь. #data_science #big_data #анализ_данных
Mathematical_Statistics_with_Applications_in_R_3rd_Edition_2021.pdf
13.3 MB
📘 Mathematical Statistics with Applications in R 3rd Edition [2021] Kandethody Ramachandran, Chris Tsokos
Mathematical Statistics with Applications in R, Third Edition, offers a modern calculus-based theoretical introduction to mathematical statistics and applications. The book covers many modern statistical computational and simulation concepts that are not covered in other texts, such as the Jackknife, bootstrap methods, the EM algorithms, and Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods, such as the Metropolis algorithm, Metropolis-Hastings algorithm and the Gibbs sampler. By combining discussion on the theory of statistics with a wealth of real-world applications, the book helps students to app roach statistical problem-solving in a logical manner. Step-by-step procedure to solve real problems make the topics very accessible.
#математика #статистика #R #анализ_данных #big_data #math
Mathematical Statistics with Applications in R, Third Edition, offers a modern calculus-based theoretical introduction to mathematical statistics and applications. The book covers many modern statistical computational and simulation concepts that are not covered in other texts, such as the Jackknife, bootstrap methods, the EM algorithms, and Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods, such as the Metropolis algorithm, Metropolis-Hastings algorithm and the Gibbs sampler. By combining discussion on the theory of statistics with a wealth of real-world applications, the book helps students to app roach statistical problem-solving in a logical manner. Step-by-step procedure to solve real problems make the topics very accessible.
#математика #статистика #R #анализ_данных #big_data #math
Data_Science_from_Scratch_First_Principles_with_Python,_2nd_edition.7z
12.6 MB
📗 Data Science from Scratch: First Principles with Python, 2nd edition [2019] Grus J.
To really learn data science, you should not only master the tools—data science libraries, frameworks, modules, and toolkits—but also understand the ideas and principles underlying them. Updated for Python 3.6, this second edition of Data Science from Scratch shows you how these tools and algorithms work by implementing them from scratch.
If you have an aptitude for mathematics and some programming skills, author Joel Grus will help you get comfortable with the math and statistics at the core of data science, and with the hacking skills you need to get started as a data scientist. Packed with new material on deep learning, statistics, and natural language processing, this updated book shows you how to find the gems in today’s messy glut of data. #python #программирование #анализ_данных #big_data #статистика
To really learn data science, you should not only master the tools—data science libraries, frameworks, modules, and toolkits—but also understand the ideas and principles underlying them. Updated for Python 3.6, this second edition of Data Science from Scratch shows you how these tools and algorithms work by implementing them from scratch.
If you have an aptitude for mathematics and some programming skills, author Joel Grus will help you get comfortable with the math and statistics at the core of data science, and with the hacking skills you need to get started as a data scientist. Packed with new material on deep learning, statistics, and natural language processing, this updated book shows you how to find the gems in today’s messy glut of data. #python #программирование #анализ_данных #big_data #статистика
Язык_R_в_задачах_науки_о_данных_импорт,_подготовка,_обработка,_визуализация.pdf
31.7 MB
📕 Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных [2018] Хэдли Уикем, Гарретт Гроулмунд
Овладейте искусством превращения необработанных первичных данных в плодотворные догадки, гипотезы и новые знания с помощью языка R. Эта книга задумана как введение в вычислительную среду R, среду разработки RStudio и библиотеку tidyverse - коллекцию пакетов, совместное использование которых обеспечивает быстроту и легкость анализа данных. Книга ориентирована на читателей, не имеющих предварительного опыта программирования, и предназначена для того, чтобы помочь им в как можно более короткие сроки начать решать задачи науки о данных. Авторы книги познакомят вас со всеми стадиями процесса анализа данных, включая импорт, предварительную подготовку, разведочный анализ и моделирование данных, а также демонстрацию результатов. Прочитав книгу, вы получите цельное представление как о процессе анализа данных в целом, так и об основных инструментах...
#big_data #r #анализ_данных
Овладейте искусством превращения необработанных первичных данных в плодотворные догадки, гипотезы и новые знания с помощью языка R. Эта книга задумана как введение в вычислительную среду R, среду разработки RStudio и библиотеку tidyverse - коллекцию пакетов, совместное использование которых обеспечивает быстроту и легкость анализа данных. Книга ориентирована на читателей, не имеющих предварительного опыта программирования, и предназначена для того, чтобы помочь им в как можно более короткие сроки начать решать задачи науки о данных. Авторы книги познакомят вас со всеми стадиями процесса анализа данных, включая импорт, предварительную подготовку, разведочный анализ и моделирование данных, а также демонстрацию результатов. Прочитав книгу, вы получите цельное представление как о процессе анализа данных в целом, так и об основных инструментах...
#big_data #r #анализ_данных
📕 Google BigQuery. Всё о хранилищах данных, аналитике и машинном обучении [2021] Валиаппа Лакшманан, Джордан Тайджани
💾 Скачать книгу
📙 Google BigQuery: The Definitive Guide: Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale [2020] Valliappa Lakshmanan, Jordan Tigani
#математика #статистика #R #анализ_данных #big_data #math
💾 Скачать книгу
📙 Google BigQuery: The Definitive Guide: Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale [2020] Valliappa Lakshmanan, Jordan Tigani
#математика #статистика #R #анализ_данных #big_data #math
Математика_для_Data_Science_2021_Миронов,_Минеева.zip
44.6 MB
📝 Математика для Data Science [2021] Миронов, Минеева
Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно.
Математика для DS - программа из 3-х курсов, которая поможет:
1. Разобраться в теории
Вы любите доходить до самой сути всего, что делаете. Вам интересно, что стоит за теми алгоритмами, которые вы применяете.
2. Подготовиться к собеседованию
Вы хотите работать в сфере Data Science и боитесь каверзных вопросов на собеседованиях? Не зря боитесь.
3. Читать научные статьи
Статьи по Data Science часто несложные по сути – но без определенной математической базы их сложно читать.
4. Полюбить математику
Мы любим математику и хотим показать вам, как она красива.
👨🏻💻 Официальный сайт образовательной программы: https://stepik.mathfords.ru/
#data_science #наука_о_данных
#big_data #математика #статистика
Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно.
Математика для DS - программа из 3-х курсов, которая поможет:
1. Разобраться в теории
Вы любите доходить до самой сути всего, что делаете. Вам интересно, что стоит за теми алгоритмами, которые вы применяете.
2. Подготовиться к собеседованию
Вы хотите работать в сфере Data Science и боитесь каверзных вопросов на собеседованиях? Не зря боитесь.
3. Читать научные статьи
Статьи по Data Science часто несложные по сути – но без определенной математической базы их сложно читать.
4. Полюбить математику
Мы любим математику и хотим показать вам, как она красива.
👨🏻💻 Официальный сайт образовательной программы: https://stepik.mathfords.ru/
#data_science #наука_о_данных
#big_data #математика #статистика
📘 Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python [2022] Протодьяконов, Пылов, Садовников
💾 Скачать книгу
💡 Data Science — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. Объединяет методы по обработке данных в условиях больших объёмов и высокого уровня параллелизма, статистические методы, методы интеллектуального анализа данных и приложения искусственного интеллекта для работы с данными, а также методы проектирования и разработки баз данных.
Рассматривается как академическая дисциплина, а с начала 2010-х годов, во многом благодаря популяризации концепции «больших данных», — и как практическая межотраслевая сфера деятельности, притом специализация исследователя данных (англ. data scientist — «учёного по данным») с начала 2010-х годов считается одной из самых привлекательных, высокооплачиваемых и перспективных профессий.
#data_science #big_data #программирование #python #машинное_обучение
💾 Скачать книгу
💡 Data Science — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. Объединяет методы по обработке данных в условиях больших объёмов и высокого уровня параллелизма, статистические методы, методы интеллектуального анализа данных и приложения искусственного интеллекта для работы с данными, а также методы проектирования и разработки баз данных.
Рассматривается как академическая дисциплина, а с начала 2010-х годов, во многом благодаря популяризации концепции «больших данных», — и как практическая межотраслевая сфера деятельности, притом специализация исследователя данных (англ. data scientist — «учёного по данным») с начала 2010-х годов считается одной из самых привлекательных, высокооплачиваемых и перспективных профессий.
#data_science #big_data #программирование #python #машинное_обучение
👨🏻💻 Доброго вечера, господа и дамы! Новинка только для наших подписчиков! Только для ознакомления и личного пользования без распространения.
Новые книги:
📗 Масштабируемые данные. Лучшие шаблоны высоконагруженных архитектур [2022] Стренгхольт
📘 Data Management at Scale: Best Practices for Enterprise Architecture [2020] Piethein Strengholt
📖 Вы можете купить книгу в бумаге! Для наших подписчиков лучшие условия.
-35% по промокоду: PHYSICS MATH CODE
💡 Подробности тут
😊 Для тех, кто захочет пожертвовать на покупку новых книг:
ЮMoney:
Новые книги:
📗 Масштабируемые данные. Лучшие шаблоны высоконагруженных архитектур [2022] Стренгхольт
📘 Data Management at Scale: Best Practices for Enterprise Architecture [2020] Piethein Strengholt
📖 Вы можете купить книгу в бумаге! Для наших подписчиков лучшие условия.
-35% по промокоду: PHYSICS MATH CODE
💡 Подробности тут
😊 Для тех, кто захочет пожертвовать на покупку новых книг:
ЮMoney:
410012169999048
Карта ВТБ: 4272290768112195
Карта Сбербанк: 2202200638175206
#складчина #архитектура #алгоритмы #программирование #распределенные_вычисления #web #big_data