Машинное обучение. Анализ данных скачать fb2

Статистическая обработка и анализ экономических данных

Каплан Алексей Владимирович, Овечкина Елена Владимировна, Мащенко Майя Владимировна, Каплан Владимир Ефимович

Web-аналитика

Хасслер Марко

Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD)

Паклин Николай Борисович, Орешков Вячеслав Игоревич

Веб-аналитика: основы, секреты, трюки

Яковлев Алексей Александрович, Довжиков Алексей

Путь аналитика. Практическое руководство IT-специалиста

Перерва А. Д., Иванова В. А.

Деловая статистика и вероятностные методы в управлении и бизнесе. Учебное пособие

Сулицкий Владимир Николаевич

Вычисления, графики и анализ данных в Excel 2010. Самоучитель

Прокди Р. Г., Финков М. В., Серогодский В. В., Айзек М. П.

Microsoft Excel. Анализ данных и построение бизнес-моделей (+CD)

Винстон Уэйн Л.

Data mining, или интеллектуальный анализ данных для занятых. Полный курс

Рафалович Владимир

Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики

Фрэнкс Билл

Анализ данных с помощью Excel: задачи и решения. Учебно-практическое пособие

Просветов Георгий Иванович

Python и анализ данных

Маккини Уэс

Статистический анализ и визуализация данных с помощью R

Мастицкий Сергей Эдуардович, Шитиков Владимир

Построение систем машинного обучения на языке Python

Коэльо Луис Педро, Ричарт Вилли

Обработка и представление данных в MS Excel. Учебное пособие

Бурнаева Эльфия Гарифовна, Леора Светлана Николаевна

Анализ больших наборов данных

Лесковец Юре, Ульман Джеффри Д., Раджараман Ананд

Введение в статистическое обучение с примерами на языке R

Джеймс Гарет, Уиттон Даниела, Хастингс Тревор, Тибширани Роберт

Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных

Марц Натан, Уоррен Джеймс

Практическая бизнес-статистика

Сигел Эндрю

Анализ сетей (графов) в среде R. Руководство пользователя

Люк Дуглас А.

Сбор данных в Интернете на языке R

Храмов Дмитрий Александрович

Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных

Силен Дэви, Мейсман Арно, Мохамед Али

Python и машинное обучение

Рашка Себастьян

Нечеткое моделирование и управление

Пегат Анджей

Обучение с подкреплением

Саттон Ричард С., Барто Эндрю Г.

Нейронные сети. Краткий справочник

Каллан Роберт

Машинное обучение

Бринк Хенрик, Ричардс Джозеф, Феверолф Марк

Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными

Мюллер Адреас П., Гвидо Сара

Глубокое обучение

Бенджио Иошуа, Гудфеллоу Ян, Курвилль Аарон

Создаем нейронную сеть

Рашид Тарик

Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение

Плас Дж. Вандер

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

Кук Даррен

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python

Шарден Бастиан, Массарон Лука, Боскетти Альберто

Анализ социальных медиа на Python

Бонцанини Марко

Глубокое обучение (цветная)

Бенджио Иошуа, Гудфеллоу Ян, Курвилль Аарон

Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей

Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е.

Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel

Винстон Уэйн Л.

Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ в Python

Хейдт Майкл

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники

Жерон Орельен

Практическая статистика для специалистов Data Science. 50 важнейших понятий

Брюс Питер, Брюс Эндрю

Элегантный SciPy

Нуньес-Иглесиас Хуан, Ван дер Уолт Штефан, Дэншоу Харриет

Технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие

Макшанов Андрей Владимирович, Журавлев Антон Евгеньевич

Социальная физика. Как Большие данные помогают следить за нами и отбирают у нас частную жизнь

Пентленд Алекс

Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R

О`Нил Кэти, Шатт Рэйчел

Работа с BigData в облаках. Обработка и хранение данных с примерами из Microsoft Azure

Сенько Александр

Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных

Ын Анналин, Су Кеннет

Анализ данных в экономике. Теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и визуализ. данных

Соловьев Владимир Игоревич

Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном вр.

Марц Натан, Уоррен Джеймс

Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и Ten

Рашка Себастьян, Мирджалили Вахид

Внедрение Splunk 7

Миллер Джеймс

Машинное обучение и TensorFlow

Шакла Нишант

Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры

Келлехер Джон Д., Мак-Нейми Брайан, д`Арси Аоифе

Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии

Гифт Ной

Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки

Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони

Статистический анализ данных цифровой экономики в системе "STATISTICA". Учебно-практическое пособие

Салин Виктор Николаевич, Чурилова Эльвира Юрьевна

Просто BIG DATA

Искусство программирования на R. Погружение в большие данные

Мэтлофф Норман

Эконометрика и эконометрическое моделирование. Учебник

Бабешко Людмила Олеговна, Орлова Ирина Владленовна, Бич Михаил Геннадиевич

Эконометрическая методология исследования систем. Учебник

Орлова Екатерина Владимировна

Искусственный интеллект для чайников

Мюллер Джон Пол, Массарон Лука

В поисках оптимального

Курзенев Владимир Анатольевич, Матвеенко Владимир Дмитриевич

Машинное обучение. Новый искусственный интеллект

Алпайдин Этем

Анализ данных. Компьютерный практикум. (Бакалавриат). Учебное пособие

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов

Элбон Крис

Машинное обучение и безопасность. Защита систем с помощью данных и алгоритмов

Чио Кларенс, Фримэн Дэвид

Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub

Рассел Мэтью, Классен Михаил

Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика

Гласснер Эндрю

Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта

Шумский Сергей Александрович

Выход из научного застоя. О необходимости использования технологии Data Mining в науке трудового пр.

Морозов Павел Евгеньевич

Глубокое обучение в биологии и медицине

Рамсундар Бхарат, Истман Питер, Уолтерс Патрик, Панде Виджай

Менеджмент, опережающий время. Прорыв к цифровой индустрии 4.0

Гительман Леонид Давидович

Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения

Будума Нихиль

Логический анализ данных. Учебное пособие

Дюк Вячеслав Анатольевич

Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных

Хомоненко Анатолий Дмитриевич, Смагин Владимир Александрович, Косых Никита Евгеньевич

Анализ и обработка социологических данных. Учебник

Кравченко Альберт Иванович

DAMA-DMBOK. Свод знаний по управлению данными

Основы интеллектуального анализа данных. Лабораторный практикум. Учебное пособие

Нестеров Сергей Александрович

Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум

Янсен Стефан

Графовые алгоритмы. Практическая реализация на платформах Apache Spark и Neo4j

Нидхем Марк, Ходлер Эми

Нейронные сети и глубокое обучение. Учебный курс

Аггарвал Чару

Рекомендательные системы на практике

Фальк Ким

Математический анализ для экономистов. Учебник

Татарников Олег Вениаминович, Швед Евгений Вадимович

Эконометрические исследования. Учебное пособие

Невежин Виктор Павлович

Машинное обучение без лишних слов

Бурков Андрей

Введение в глубокое обучение

Черняк Евгений

Анализ данных при помощи Microsoft Power BI и Power Pivot для Excel

Феррари Альберто, Руссо Марко

Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

Фостер Дэвид

Машинное обучение. Карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного

Харрисон Мэтт

Теория правовового регулирования искусственного интеллекта, роботов и объектов робототехники в РФ

Ручкина Гульнара Флюровна, Попова Анна Владиславовна, Демченко Максим Владимирович

Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту

Крон Джон, Бейлевельд Грант, Аглаэ Бассенс

Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии

Лапань Максим

Обучение с подкреплением на PyTorch. Сборник рецептов. Свыше 60 рецептов проектирования, разработки

Юси (Хэйден) Лю

Организация статистической деятельности в России. Учебник

Романцева Юлия Николаевна

Основы статистического обучения. Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование

Хасти Тревор, Тибришани Роберт, Фридман Джером

Распознавание образов и машинное обучение

Бишоп Кристофер М.

Golang для профи. Работа с сетью, многопоточность, структуры данных и машинное обучение с Go

Цукалос Михалис

Генетические алгоритмы на Python

Вирсански Эйял

Интеллектуальные транспортные системы

Душкин Роман Викторович

Google BigQuery. Всё о хранилищах данных, аналитике и машинном обучении

Лакшманан Валиаппа, Тайджани Джордан

Методы и алгоритмы обработки данных. Учебное пособие

Григорьев Анатолий Алексеевич, Исаев Евгений Анатольевич

Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python

Пател Анкур

Python и наука о данных для чайников

Мюллер Джон Пол, Массарон Лука

Глубокое обучение для чайников

Мюллер Джон Пол, Массарон Лука

Подробное руководство по DAX: бизнес-аналитика с Microsoft Power Bl, SQL Server Analysis Services

Феррари Альберто, Руссо Марко

Вероятностные графовые модели. Принципы и приложения

Сукар Луис Энрике

Python и машинное обучение. Машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn

Рашка Себастьян, Мирджалили Вахид

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow. Концепции, инструменты

Жерон Орельен

Статистические методы интеллектуального анализа данных

Мыльников Леонид Александрович

Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие

Макшанов Андрей Владимирович, Журавлев Антон Евгеньевич, Тындыкарь Любовь Николаевна

Теория систем и системный анализ. Учебное пособие

Клименко Игорь Семенович

Анализ данных в Tableau на практике

Слипер Райан

Потоковая обработка данных с Apache Flink

Уэске Фабиан, Калаври Василики

Искусство статистики. Как находить ответы в данных

Шпигельхалтер Дэвид