Все издания для выcшего образования по информатике и IT

Эта книга - руководство, которое можно приспосабливать к имеющимся знаниям и нуждам отдельных читателей. Некоторые главы посвящены темам, которые часто отсутствуют в вводных книгах по статистике. Каждая глава представляет собой простые для понимания объяснения, дополненные диаграммами, формулами, задачами с решениями и взятыми из практики заданиями. Если вы хотите не ломая голову применять распространенные методы анализа данных и узнать о разнообразных подходах - эта книга для вас.

В книге описан широкий круг логических, геометрических и статистических моделей, затрагиваются и такие находящиеся на переднем крае науки темы, как матричная факторизация и анализ РХП. Особое внимание уделено важнейшей роли признаков. Устоявшаяся терминология дополняется введением в рассмотрение новых полезных концепций. В конце каждой главы приводятся ссылки на дополнительную литературу с авторскими комментариями.

Благодаря всему этому книга задает новый стандарт изучения такой сложной дисциплины как машинное обучение.

Книга предназначена для широкого круга студентов, аспирантов, научных сотрудников, интересующихся применением компьютерного моделирования для анализа свойств молекул. Табл. 7. Ил. 52. Библиогр.: 125 назв.

Издание адресовано разработчикам с разным уровнем знаний: начинающие детально изучат процесс тестирования на конкретных примерах, опытные познакомятся с новыми практическими приемами и отточат имеющиеся навыки.

Вы научитесь создавать различные типы диаграмм; вставлять в приложение разнообразные элементы управления, включая кнопки, выпадающие списки, флажки, календари и т. д. и снабжать приложения динамическими страницами со ссылками. По прочтении книги вы будете обладать необходимыми навыками развертывания полноценных интерактивных приложений и дашбордов, выполнения многоступенчатого рефакторинга кода и оптимизации написанных вами приложений.

Издание адресовано специалистам по работе с данными и аналитикам, желающим больше узнать о своих исходных данных при помощи интерактивных дашбордов.

Книга адресована как специалистам в области пентестинга и оценки безопасности, так и широкому кругу читателей, желающих повысить уровень личной и корпоративной защиты от современных киберугроз.

Независимо от того, являетесь ли вы профессионалом в области безопасности или просто энтузиастом, это практическое руководство поможет вам научиться проводить реальные хакерские атаки и распознавать скрытые уязвимости облачных технологий.

Издание предназначено ИТ-специалистам, студентам, преподавателям, а также может быть полезно широкому кругу читателей.

Издание будет полезно разработчикам, желающим освоить последнюю версию С++, изучить передовые возможности и добавления в язык, а также заглянуть за кулисы разработки новых стандартов языка и узнать, как предлагаются, обсуждаются и утверждаются новые изменения в стандарт С++ и чем вызваны эти изменения.

Книга, которую вы держите в руках, открывает серию "Книжная полка Истового Инженера", которая издается при поддержке компании YADRO. Это издание подготовлено к публикации Московским институтом электроники и математики им. А. Н. Тихонова НИУ ВШЭ совместно с "ДМК Пресс".

Издание адресовано читателям со средними навыками программирования на R. Опыт работы с Keras, TensorFlow или моделями глубокого обучения не требуется.

Издание предназначено для веб-разработчиков полного цикла, заинтересованных в технологии GraphOL и имеющих базовое представление о Node.js API и особенностях клиентских приложений на JavaScript, использующих этот API. Опыт работы с GraphOL или графовыми базами данных не обязателен.

Издание рассчитано на специалистов по анализу данных, а также может быть полезно широкому кругу специалистов, интересующихся машинным обучением.

Издание предназначено специалистам в области анализа данных, а также будет полезно ученым, инженерам, студентам и аспирантам, работающим на стыке биологии и информатики.

Издание предназначено для аналитиков данных, разработчиков в области бизнес-аналитики и специалистов по работе с Power BI. Оно пригодится тем, кто хочет создавать решения на базе Power BI, способные масштабироваться в отношении объема данных и количества пользователей без потери эффективности. Для изучения материала потребуется базовое знание Power BI и всех его компонентов.

Издание будет полезно не только Python-разработчикам, но и всем программистам, которые хотят лучше понимать общие проблемы конкурентности.