Скачать все книги автора Валентин Юльевич Арьков
Учебное пособие позволяет освоить базовые методы статистического анализа распределения с помощью сводки и группировки данных в пакете Microsoft Excel. Практическое знакомство происходит подробно, шаг за шагом, с примерами и комментариями. Попутно можно улучшить навыки работы в Excel, что само по себе уже полезно как элемент современной компьютерной грамотности.
Методические указания к выполнению лабораторной работы на тему «Сводка и группировка данных». Работа выполняется в пакете Microsoft Excel.
Рассматриваются такие инструменты статистического анализа взаимосвязи, как корреляционный и регрессионный анализ. Техника работы в пакете Excel изучается на примере смоделированных данных. Затем полученные навыки применяются к анализу реальных данных по ценам в интернет-магазине и биржевым котировкам на Московской бирже.
Методические указания к выполнению лабораторной работы на тему «Корреляция и регрессия». Работа выполняется в пакете Microsoft Excel.
Сводные таблицы (Pivot Tables) – это средство оперативного анализа данных с помощью статистических методов сводки и группировки. Обобщенные итоговые показатели подсчитываются в виде сумм и средних значений. Настройка сводных таблиц делается визуально, без программирования.Каждый метод анализа данных вначале рассматривается на примере смоделированных данных, а затем с использованием реальных данных из интернет.
Данная работа посвящена дальнейшему изучению методов бизнес-аналитики на примере «продвинутых» возможностей функций сводных таблиц.Мы продолжаем использовать общий подход к практическому освоению программного пакета: моделирование и исследование. Мы поработаем с генератором случайных чисел и сформируем реалистичные наборы данных для анализа.
Системы бизнес-аналитики работают с различными источниками данных с помощью функций ETL (Extract-Transform-Load). Название ETL можно перевести как «извлечение, преобразование и загрузка данных». Имеется в виду загрузка в хранилище данных для дальнейшей обработки в системе бизнес-аналитики.В простейшем случае это загрузка данных в виде одной, объединённой таблицы Excel. В данной работе мы познакомимся с основными этапами ETL на примере загрузки данных в Excel.
Перед вами продолжение серии пособий, позволяющих познакомиться с основными технологиями бизнес-аналитики. Многое можно сделать в рамках электронной таблицы, которая превращается в интуитивно понятный интерфейс к продвинутым инструментам анализа данных.В данной работе мы рассмотрим создание реляционной модели и визуализацию иерархии в агрегированных данных с использованием специализированных надстроек.
При решении инженерных, экономических и научных задач используются высокопроизводительные вычисления – High Performance Computing или сокращённо HPC.Параллельные программы нужны для того, чтобы использовать вычислительные мощности многоядерных процессоров и графических ускорителей. В данной работе мы рассмотрим технологию автоматической организации параллельных потоков для многоядерных вычислительных машин.
В данной работе мы познакомимся с организацией высокопроизводительных вычислений на уровне параллельных процессов. При этом большую задачу приходится разделить на несколько частей, а выполнение каждой части работы поручить отдельному процессу.Первые шаги мы рассмотрим подробно, а потом отпустим читателя в свободное плавание.
Эконометрика часто определяется как построение математических моделей экономических процессов по фактическим данным. Основной инструмент эконометрических исследований – это регрессионный анализ, который достаточно подробно рассматривается в курсе статистики. В данном пособии мы рассмотрим реализацию эконометрических методов с помощью табличного редактора.
Каждое новое название грозит заказчику повышением стоимости услуг: статистика, математическая экономика, эконометрика, бизнес-аналитика, наука о данных, машинное обучение… Все перечисленные технологии используют метод наименьших квадратов (классический регрессионный анализ), который мы и будем рассматривать – в самых разных видах. Нас ожидает парная и множественная, линейная и нелинейная регрессия, разное количество входов и выходов модели, учёт качественных и количественных признаков.
Изучая операционные системы, важно и понимать теорию, и уметь практически работать на компьютере. Функции любой операционной системы сводятся к понятию управления. Реализация этих функций – это выбор интерфейса пользователя: командная строка, файловый менеджер или оконная система. В курсе ОС мы рассматриваем все три вида интерфейса – практически, но с пониманием теории. Для упражнений будем использовать популярную ОС, название которой буквально переводится как «Маленькие Мягкие Окна».
В пособии рассматриваются основные приёмы работы в популярных операционных системах. Обсуждаются три самых распространённых интерфейса ОС: командная строка, файловые менеджеры и графический оконный интерфейс. Пособие предназначено для студентов, изучающих курс «Операционные системы» в качестве будущих пользователей или администраторов.
Если к любому названию добавить слово «цифровые», получается что-то новое, заманчивое. Обещающее хорошую зарплату. А если к цифровизации добавить искусственный интеллект, то зарплата должна подняться до неприличных высот. Что скрывают от нас цифровизаторы и оптимизаторы? Как выглядит под капотом тот самый искусственный интеллект, которому почему-то «нет оснований не доверять»? Разбираемся и удивляемся.
Наше практическое руководство поможет вам освоить автоматизацию рутинных задач в популярных операционных системах. Создавая скрипты и пакетные файлы, вы не только оптимизируете свою работу, но и познакомитесь с основами программирования. Скрипты работают в командной строке и в оконном интерфейсе, предоставляя универсальные инструменты для автоматизации. Используя скрипты внутри офисных пакетов, можно облегчить выполнение повседневных задач. Откройте для себя ещё одну сторону программирования.